發動機包覆層表面缺陷自動檢測技術研究

楊建華 劉進圣 金永

1.中北大學電子測試技術國家重點實驗室，山西太原 030051；2.遼寧慶陽特種化工有限公司，遼寧遼陽 111002

關鍵字：包覆層；缺陷；圖像增強；閾值分割

一、引言

在現代固體火箭和導彈設計中，包覆層已成為發動機裝藥的重要組成部分，它是發動機內彈道性能和使用壽命的決定因素之一[1]。在包覆層生產過程中，構成包覆層的化學原料按一定比例配比后形成料漿，再經過高速離心機轉動、常溫固化、抽真空等一系列操作后，最終形成包覆層。然而由于生產工藝以及原料配比不當的影響，在包覆層的表面可能會產生裂紋、凸起、凹坑等缺陷。這些缺陷會導致包覆層的厚度偏差以及裝藥量的偏差，若偏差超過指標要求，會影響到發動機的工作性能，甚至會引起安全事故[2]。

針對發動機包覆層表面缺陷的自動檢測技術，采用高分辨率大光圈工業相機作為主要檢測裝置，安裝于水平測量臂末端的工業相機在伺服電機的驅動下，對包覆層表面進行等間距自動采集，采用實時的圖像增強和閾值分割方法增強缺陷的分辨率，快速判斷包覆層表面是否有缺陷存在，并找出缺陷的具體位置和大小。檢測結果能夠為包覆層生產工藝改進提供依據。

二、缺陷自動檢測原理及實現

針對發動機筒狀的結構和發動機的直徑較大，采用工業相機檢測發動機包覆層表面缺陷，采集原理示意圖如圖1所示。

環形光源和高分辨率的工業相機安裝于水平的測量臂末端，另一端與伺服電機驅動機構連接，工業相機對包覆層四周進行360°圖像拍攝，其中環形光源提供照明，大光圈的工業相機成像質量高，有助于提高缺陷圖像的對比度。

為了防止相機采集的圖像發生畸變，在固定攝像裝置時微調工業相機的位置，使其焦點與發動機的圓心在水平方向和垂直方向都處于同一平面。

在檢測的過程中，一幅圖像也可以將整個包覆層拍攝下來，但是圖像的清晰度隨著拍攝距離的增大，是會出現遞減趨勢的。即在一幅圖像中，某些區域可以達到很高的檢測精度，而其他區域則不能，工業相機拍攝圖像如圖2所示。

因此間距的選擇至關重要。盡管間距越小，檢測精度越高，但是隨之檢測的效率也大大降低。結合工業相機的分辨率和視距，選擇間距30mm，這樣兼顧了檢測精度和效率。通過軟件編程實現了工業相機等間距檢測發動機包覆層表面圖像。

三、圖像處理

1、圖像增強

對發動機包覆層表面進行缺陷檢測，采集到大量的包覆表面缺陷圖像，由于環境以及噪聲的影響，圖像比較模糊，分辨率較低,難以準確的定位和識別缺陷如圖2所示，缺陷為相對于背景灰度的高灰度和低灰度區域。

本文提出了基于形態學處理高低帽變換結合的圖像增強算法，用來提高采集的原始圖像的對比度。高帽變換用于突出暗背景上的亮物體，而低帽變換用于突出亮背景上的暗物體，因此采用原始圖像加上高帽變換的結果再減去低帽變換的結果的方法，可以使圖像前景進一步被拉伸，降低背景灰度的影響，突出細節來增強圖像的對比度。高帽變換的定義為原始圖像與圖像的開運算結果的差，低帽變換定義為原始圖像與圖像的閉運算的差[3]。

其中，b為5*5結構元素；

將采集的圖像加上高帽變換的結果減去低帽變換的結果的算法為：

從而得到增強后的圖像F(x,y)如圖3所示，在增強后的圖像中，缺陷的特征更加明顯。

2、閾值分割

為了能更精確的獲取包覆層缺陷的大小，需要對增強后的圖像進行閾值分割。由于包覆層表面缺陷屬于復雜背景上的小目標圖像，常用的單閾值方法很難將目標從復雜背景中分割出來，本文采用Ostu雙閾值二值化的閾值選取方法來提取包覆層缺陷特征。Ostu閾值分割方法又稱“大津閾值法”或“最大類間方差法”，由日本人大津提出，該方法的原理為用某一灰度值將圖像分為兩部分，當這兩部分類間方差最大，同時類內方差最小時，此灰度值就作為圖像二值化處理的閾值t[4]。

采用Ostu法得到的閾值t處理后的圖像由于前景與背景差數值小導致閾值分割效果不好，本文設計了加權的雙閾值t1和t2來分割圖像。在閾值t的基礎上，設定兩個權值k1、k2，調節k1、k2的值,使得二值圖像背景與目標缺陷完好的分離處理。

采用上述方法對增強后的圖像進行閾值分割結果如圖4所示。分割后的圖像在圖4(a)中有一部分背景沒能徹底分離，再進一步通過求分割圖像的連通分量并使其單獨成像，提取目標缺陷所在的連通分量并顯示。如圖4(b)所示。目標缺陷完整的顯示。采用種子填充算法求的目標缺陷所在連通分量的大小，檢測結果如表1所示。

四、結論

采用形態學的方法對圖像增強，Ostu雙閾值分割的方法提取缺陷特征，對發動機包覆層缺陷進行重復多次的檢測，得到大量的數據，檢測結果表明，該方法重復性好，準確的檢測出了缺陷的具體位置以及缺陷的大小。

表1 檢測結果