汽車曲軸表面質量熒光磁粉自動檢測系統設計

李嘉偉　趙宣銘　張融

摘 要：設計了一種曲軸缺陷檢測裝置，該系統使用熒光磁粉探傷及機器視覺技術，能采集圖像、處理圖像和識別缺陷，可以替代人工高效、準確地完成曲軸表面缺陷檢測，為退役曲軸的再利用提供了科學依據。

關鍵詞：曲軸探傷；熒光磁粉；機器視覺；數字圖像處理

中圖分類號：TP273.5 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.16.072

隨著汽車的報廢，汽車零部件的回收和再利用行業現已成為產生巨大經濟和社會效益的現代化產業，而對這些零部件的無損探傷是該產業的重要工作之一，是控制質量的必要環節。熒光磁粉探傷是一種常用的無損檢測方法，是鋼制零件表面及近表面缺陷檢測的首選方法。在國內，技術人員依靠人眼結合個人經驗的方式對由熒光粉顯示的缺陷進行判別，其效率較低且準確度不高。隨著數字圖像處理技術的日益成熟，利用CCD相機代替人眼來完成繁雜的鑒別裂痕的工作是未來磁粉探傷技術的趨勢。本系統將熒光磁粉探傷、機器視覺技術、機電伺服控制技術等合為一體，設計出了一種曲軸自動探傷裝置，可以自動對曲軸進行無損檢測探傷。

1 系統的原理和結構

本系統使用的磁粉探傷是利用磁化儀將曲軸磁化，使曲軸缺陷處產生漏磁場，澆上熒光磁粉懸濁液后，熒光磁粉會吸附在曲軸缺陷處，進而在紫外光照射下，熒光磁粉會呈現高亮的黃綠色，與沒有熒光磁粉的地方形成鮮明對比。利用機器視覺技術對曲軸缺陷的圖像進行采集，并通過數字圖像處理，去除干擾信息并進行缺陷識別。系統通過計算機自動控制，不僅減輕了工人的勞動強度，且比人工識別的效率和準確率更高。本系統的硬件構架如圖1所示。

本系統由圖像采集和圖像處理兩部分組成。圖像采集部分包括紫外光源、CCD相機和機電傳動控制模塊，圖像處理部分為數字圖像處理軟件，通過算法對采集的圖像進行預處理和缺陷識別。實驗過程中發現，磁粉懸濁液的效果不佳，改用油性熒光磁懸液，其附著力更強、覆蓋更均勻，有利于圖像的采集和分析。

2 系統設計

本系統由機電傳動控制模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊和缺陷識別模塊組成。其中，圖像采集、圖像處理和缺陷識別是基于labview vision開發的軟件來完成的。系統流程和軟件界面分別如圖2和圖3所示。

2.1 機電傳動控制模塊

該模塊控制曲軸的轉動，進而對曲軸對方位采集圖像。該模塊由步進電機、驅動器（驅動型號為HD-8860-C5，采用共陰極接法）和單片機組成。控制程序已經下載到單片機，通過單片機輸出脈沖由驅動伺服傳遞給步進電機，從而控制曲軸的轉動。驅動伺服還能提供內部脈沖，且能通過手動調節驅動伺服來控制曲軸轉速。

2.2 圖像采集模塊

圖像采集模塊利用黑白CCD相機對曲軸進行采集，可得到灰度圖像并保存，以供后續階段使用。為了確保曲軸的工作面都能被檢測到，設定圖像捕捉為曲軸每旋轉120°采集一次，則曲軸旋轉一周采集3張圖像，從而全面分析該曲軸的缺陷。可根據曲軸的轉動速度，在軟件操作界面手動選擇采集時間。

由單片機控制曲軸轉動。為了使采集圖像無誤和減小采集誤差，需要對單片機脈沖輸出進行驗算。假設曲軸轉速n=5 r/min，已知一個機器周期t=1.09 μs，一個脈沖步進電機轉動的角度α=3.6°，則脈沖頻率為8.33，一個脈沖所需要的機器周期數為110 091.74，計算拍照間隔為4.00 s，理論所需拍攝間隔為4.00 s。由此可見，計算拍照間隔與理論所需拍攝間隔相同，因此，單片機控制轉速可與采集時間間隔配合。

此外，如果不需要連續采集，則可以通過改變電機脈沖的輸入方式為驅動內部輸入，進而可采用手動調節曲軸轉動的方式，配合單次采集，實現目標圖像的采集。

2.3 圖像處理模塊

圖像處理模塊是利用數字圖像處理技術對采集到的圖像進行二值化、濾波等預處理工作的。圖4為圖像處理過程。

2.3.1 圖像二值化

在數字圖像的處理中，灰度圖像的每個像素點用0～255表示該點的亮度，0為純黑，255為純白。二值化是設置一個閾值，將灰度值小于閾值的點變為0，大于閾值的點變為255，則圖像變為由灰度值為0和255的點組成。本項目開發的曲軸探傷系統可將閾值簡化為0～1，且使用了熒光磁粉檢測，得到的圖像亮暗分明，通常將閾值設為0.5，但可根據實際情況調節閾值，除去良好的曲軸部分（灰暗區），留下傷痕區（光亮區）。

2.3.2 中值濾波

經過二值化的圖像存在許多噪點，需要進一步處理將干擾因素排除。對于本裝置的設計，采集到的圖像主要出現“椒鹽噪聲”，表現為零散的白點，如圖5中的a，應使用中值濾波進行處理。中值濾波是將數字圖像中一點的值用該點的一個鄰域中各點值的中值代替，使周圍的像素值接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。考慮到不影響光亮傷痕聚集區域，本系統使用3×3區域的中值濾波，即選取圖像上3×3區域內共計9個像素點，按灰度值對其排序，再用中間值替代各點的值，從而消除噪聲。

2.4 缺陷檢測模塊

缺陷識別模塊可計算缺陷區域與采集區域面積的比值，從而更加直觀地表現出被測曲軸的傷痕情況，使工人更快判斷曲軸的質量。框選面積由圖片像素點確定，參數選擇為：左上點（200，280），右下點（1080，550）。框選面積為237 600.對像素點進行分析，光亮點記為1，進行累加，假設42 950個光亮點，則面積比為18.1%，即缺陷部分占總面積的18.1%.

3 曲軸表面缺陷檢測系統實驗驗證

如圖5所示，框選的面積比為0.182，即傷痕區域與采集區域面積的比之為18.2%.

4 結束語

本文對自動曲軸探傷裝置的硬件結構和系統的軟件組成模塊進行了分析，設計了一套比較完整的解決方案。該系統可以一定程度上滿足工業生產的自動化要求，在提高效率的同時，還提高了準確度，降低了工人的勞動強度。

致謝

十分感謝現代汽車零部件技術湖北省重點實驗室及汽車零部件技術湖北省協同創新中心對本項目的支持。

參考文獻

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〔編輯：張思楠〕