周樂堯，汪東紅，劉淑梅，姜 淼，邱慧慧，龔潛海

(1.上海工程技術(shù)大學(xué)材料工程學(xué)院，上海 201620；2.上海交通大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院上海市先進(jìn)高溫材料及其精密成形重點實驗室；3.嘉善鑫海精密鑄件有限公司；4.湖州鼎盛機(jī)械科技股份有限公司；5.浙江佳力風(fēng)能技術(shù)有限公司)

0 引言

鑄造是機(jī)械制造的重要基礎(chǔ)，鑄造產(chǎn)量可以反映出經(jīng)濟(jì)是否滯漲。計算機(jī)技術(shù)為鑄造行業(yè)帶來了新的工具，可以指導(dǎo)生產(chǎn)，檢驗質(zhì)量，能切實減少生產(chǎn)和人力成本，同時縮短生產(chǎn)周期，適應(yīng)企業(yè)協(xié)同發(fā)展[1]。

傳統(tǒng)鑄造行業(yè)數(shù)據(jù)無法復(fù)用，缺乏科學(xué)的管理模型和技術(shù)一直是行業(yè)關(guān)心的問題，而鑄造行業(yè)信息智能化仍處于起步晚、理解不足，數(shù)據(jù)管理停留在數(shù)據(jù)增刪改查的階段。王建濤等在PDM（Product Data management）基礎(chǔ)上建立了集成化產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理的模型，但未提出具體的開發(fā)方案[2]。趙振聚焦于航天材料以B/S 架構(gòu)、Struts 框架和Oracle 數(shù)據(jù)庫開發(fā)了基于航天碳纖維復(fù)合材料構(gòu)件的工藝數(shù)據(jù)庫[3]。王寧以更宏觀的角度提出了基于CMMI（Capability Maturity Model Integration）的大數(shù)據(jù)采集管理系統(tǒng)的方案[4]。計效園開發(fā)了基于單件化管理和智能化方法的ERP（Enterprise Resource Planning）系統(tǒng)——華鑄ERP[5]。

目前，鑄造行業(yè)信息化主要有三個問題：工廠材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)缺少可靠管理、鑄件結(jié)構(gòu)與模型數(shù)據(jù)難以保存和復(fù)用、鑄件缺陷檢測依賴人力且伴隨著一定的錯誤率[6]。本文針對以上三個問題，開發(fā)了基于PyQt5的鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件，由材料成分與性能庫、鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫、鑄件缺陷識別三部分組成，完成了鑄件材料成分、鑄件模型、冶金質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理。

1 軟件總體設(shè)計及開發(fā)步驟

1.1 軟件總體設(shè)計

傳統(tǒng)鑄造企業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展，原料成本和人力成本的優(yōu)勢減弱，企業(yè)需要提升鑄件產(chǎn)品質(zhì)量，提高企業(yè)核心競爭力。經(jīng)過需求分析，主要問題在于材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)難以存儲及管理、鑄件產(chǎn)品模型數(shù)據(jù)難以保存及復(fù)用、鑄件產(chǎn)品質(zhì)量控制依賴人力及手段老舊等問題?；谝陨蠁栴}，本文基于PyQt5 搭建了鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件，主要由材料成分與性能庫、鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫、鑄件缺陷識別三個核心模塊組成，工具欄由用戶管理、材質(zhì)管理和打印功能組成。數(shù)據(jù)管理軟件登錄頁如圖1 所示，包含工號、密碼登陸，在菜單欄可以注冊新用戶。材料成分與性能庫包含了材質(zhì)的牌號、標(biāo)準(zhǔn)、具體成分信息，用戶可以擴(kuò)充刪減數(shù)據(jù)庫材質(zhì)信息，也可以根據(jù)材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)和牌號查詢數(shù)據(jù)并打??；鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫包含了鑄件的二維、三維模型，保證了從鑄件的材質(zhì)性能到澆注系統(tǒng)模型都可以進(jìn)行可靠的管理；鑄件缺陷識別工具使用YOLOv5 目標(biāo)檢測算法，能夠檢測鑄件產(chǎn)品缺陷，及時淘汰次品，提升鑄件產(chǎn)品質(zhì)量。

圖1 鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件登錄頁

1.2 軟件開發(fā)步驟

不同于Web 應(yīng)用依賴于瀏覽器JavaScript 解析，移動App性能低于PC機(jī)且安全性有待考察，桌面式應(yīng)用更符合工業(yè)類軟件的需求。Qt 是C++開發(fā)的GUI工具集，包含跨平臺類庫、集成開發(fā)工具集和跨平臺IDE（Integrated Development Environment），在不同的操作系統(tǒng)上重新編譯即可運行。PyQt5允許Python 調(diào)用Qt的強(qiáng)大API庫[8]。

⑴UI設(shè)計

Qt Designer 設(shè)計符合MVC 架構(gòu)，實現(xiàn)了視圖和邏輯的分離，代碼簡潔，開發(fā)周期短。Qt Designer 提供多種控件的拖拽設(shè)計，可及時查看控件效果。Qt Designer 生成的.ui 文件可以通過Pyuic5 工具轉(zhuǎn)換成.py 文件，巧妙地解決了開發(fā)人員UI設(shè)計困難的問題。QSS與CSS類似，可以美化界面及控件。

⑵程序開發(fā)及方法完善

UI 部分結(jié)束之后，需要編寫相應(yīng)按鈕、框的槽函數(shù)及信號，與數(shù)據(jù)庫連接，在主窗口類中繼續(xù)完成相應(yīng)類的擴(kuò)充。

⑶程序打包

程序編寫完畢后可以由Pyinstaller 將Python 文件打包成可執(zhí)行程序，在不同的設(shè)備上進(jìn)行測試，調(diào)整相關(guān)bug，最終發(fā)布。

2 鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件功能設(shè)計與應(yīng)用

2.1 鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件主頁

鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件主視圖選擇清晰的底色，如圖2所示，主要由四個區(qū)域組成，分別是左側(cè)導(dǎo)航欄、右側(cè)功能視圖，菜單欄和工具欄。左側(cè)導(dǎo)航欄由材料成分與性能庫、鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫、鑄件缺陷識別工具組成；右側(cè)功能視圖包含篩選查詢操作并展示數(shù)據(jù)結(jié)果；菜單欄包含用于注冊、修改密碼、登錄、退出等操作；工具欄包含打印當(dāng)前、打印所有、用戶管理、添加材質(zhì)、淘汰材質(zhì)。

圖2 鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件主頁

2.2 材料成分與性能庫

材料成分與性能庫由鑄鋼、不銹鋼、鑄鐵、高溫合金四個二級功能組成，用戶登錄系統(tǒng)之后，為保證數(shù)據(jù)安全不直接顯示材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)，點擊左側(cè)導(dǎo)航欄具體的材質(zhì)之后顯示相關(guān)數(shù)據(jù)。用戶在選擇的材質(zhì)數(shù)據(jù)庫中可以根據(jù)牌號或者材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)查詢相關(guān)材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)信息。如圖3 所示，在鑄鋼材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)庫中查詢材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為DIN 的材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)信息，操作結(jié)果基本在0.1s 內(nèi)完成。用戶需要打印數(shù)據(jù)庫所有材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)信息，主界面中無需進(jìn)行查詢操作。如需打印部分?jǐn)?shù)據(jù)，主界面中進(jìn)行查詢操作之后才可以進(jìn)行打印操作，否則提示表不確定。

圖3 查詢材質(zhì)（材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為DIN）

材料成分與性能庫是可擴(kuò)充的。如圖4 所示，用戶首先在材料種類中選擇自己需要擴(kuò)充的材料性能庫，分別輸入材質(zhì)代號、材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)以及每個元素的含量，點擊添加按鈕即可擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫。淘汰材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)時只需要輸入材質(zhì)代號，其余具體信息自動補(bǔ)充，點擊淘汰材質(zhì)按鈕后，數(shù)據(jù)庫的相關(guān)記錄會被刪除。

圖4 添加材質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)

2.3 鑄件結(jié)構(gòu)與模型

鑄造行業(yè)模擬過、生產(chǎn)過的零件數(shù)據(jù)如果不存儲，實際就會產(chǎn)生重復(fù)性工作。為了提高鑄造過程數(shù)據(jù)的可復(fù)用性，軟件開發(fā)了鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫，主要由二維模型、三維模型兩個二級功能組成。

在鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件中，用戶點擊模型庫的二維模型，可以上傳有關(guān)鑄件的二維圖紙信息，點擊三維模型上傳鑄件結(jié)構(gòu)模型信息。上傳完成的二維、三維模型在模型庫中顯示，也避免了相應(yīng)鑄件信息的數(shù)據(jù)重復(fù)管理。如圖5 所示，用戶可上傳鑄鋼、鑄鐵、高溫合金、不銹鋼三維鑄件結(jié)構(gòu)模型信息，也可上傳鑄鋼、鑄鐵、高溫合金、不銹鋼澆鑄系統(tǒng)模型信息，所有的模型信息都保存在數(shù)據(jù)庫中，不易丟失。

圖5 上傳模型

2.4 鑄件缺陷識別模塊

傳統(tǒng)質(zhì)量審核伴隨人力資源的消耗，同時人工審核存在一定的錯誤率。為了減少人力和生產(chǎn)成本，引入了一種人工智能目標(biāo)識別檢測缺陷算法--YOLOv5（You Look Only Once v5）。YOLOv5 是一種單階段目標(biāo)檢測算法，該算法在YOLOv4 的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法均值權(quán)重文件更小，訓(xùn)練速度更快，適合應(yīng)用于工業(yè)場景下缺陷識別與檢測[9]。在鑄造過程中由于工藝、材質(zhì)性能和合金凝固的影響，不可避免地出現(xiàn)孔洞、疏松、夾雜等缺陷，有缺陷的產(chǎn)品不能應(yīng)用于后續(xù)工業(yè)生產(chǎn)與制造，該算法應(yīng)用于生產(chǎn)線可及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷[10]。

如圖6所示，YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)由Input、Backbone、Neck、Prediction四個部分組成，輸入端上傳圖片，采用Mosaic 數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式，自動計算數(shù)據(jù)集的最佳錨框值，由于參數(shù)量少，預(yù)測速度更快。如圖7 所示，模型迭代200 次以后Precision（準(zhǔn)確率）、Recall（召回率）等模型參數(shù)逐漸收斂，趨于擬合。結(jié)果發(fā)現(xiàn)表明在迭代300 次后，識別準(zhǔn)確率均在98.9%以上，召回率在99.3%以上，模型在測試集上取得了較好的結(jié)果。

圖6 YOLOv5結(jié)構(gòu)

圖7 YOLOv5 參數(shù)收斂情況

鑄件缺陷檢測工具左側(cè)導(dǎo)航欄由選擇模型、初始化模型、圖片檢測、視頻檢測和攝像頭檢測組成，右側(cè)檢測信息可以直接顯示缺陷的詳細(xì)坐標(biāo)信息，進(jìn)行視頻檢測和攝像頭檢測時可以通過暫停按鈕實現(xiàn)暫停檢測，也可以直接結(jié)束檢測。相較于圖片檢測，視頻和攝像頭檢測更適合生產(chǎn)線場景。檢測案例選擇葉輪實物圖，葉輪的缺陷主要由裂紋、縮松和氣孔三種缺陷組成，如圖8 所示，識別結(jié)果為裂紋的置信度為85%，縮松的置信度為87%，氣孔的置信度為85%，總體測試集樣本識別精度較高。

圖8 葉輪缺陷識別效果

3 結(jié)論

本文分析了鑄造行業(yè)信息化中存在的實際問題，開發(fā)了基于PyQt5 的鑄造過程數(shù)據(jù)管理軟件，建立了材料成分與性能庫，用戶可以通過軟件管理和打印材質(zhì)，獲得清晰的鑄件材質(zhì)數(shù)據(jù)；建立了鑄件結(jié)構(gòu)與模型庫，用戶可以通過軟件，上傳和存儲鑄件結(jié)構(gòu)模型以便相似鑄件數(shù)據(jù)的復(fù)用；搭建了鑄件缺陷識別工具，使用目標(biāo)檢測算法，用戶可以通過圖片、視頻和攝像頭來檢測鑄件缺陷，獲得即時的缺陷信息，識別準(zhǔn)確率均在98.9%以上，召回率在99.3%以上。此外，本文使用的是輕量級數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲有限，后期的開發(fā)可以使用大型數(shù)據(jù)庫。