船舶主機墊片接觸比精確檢測方法

鄧義斌,張俊，武龍飛,熊君,胡飛孔

(1.武漢理工大學 能源與動力工程學院,武漢 430063；2.中船工業互聯網有限公司，廣州 510700;3.武漢市船舶檢驗所，武漢 430030)

船舶主機墊片配制是主機安裝的重要工序之一，墊片配制質量是影響船舶主機安全運行的重要因素。GB/T34000—2016《中國造船質量標準》明確要求主機墊片的接觸比不低于70%，允許極限60%[1]。主機墊片有用鋼質墊塊刮配的[2]，也有環氧樹脂澆注成的[3]，鋼質墊片在主機安裝中必不可少。目前船舶修造現場，主機鋼質墊片進行接觸比檢測采用傳統的色油法[4]，即在與調整墊片表面接觸的配合面上涂抹色油后試配，取出墊片，觀察墊片表面色油分布情況，評估接觸比是否滿足要求。此法依賴經驗且只能粗略評估，無法得到精準的檢測結果。國內外關于接觸面精確檢測方法分為接觸式和非接觸式[5]，由于非接觸式平面檢測的精度高、效率高等優點正逐步替代傳統的接觸式檢測，非接觸式檢測主要用在粗糙度測量、平面度測量等場合[6]，以及摩擦接觸面分析，還有運用圖像處理技術分析接觸面圖像以獲取更多細節信息,但在配合件表面接觸面積的定量檢測方面仍存在空缺。為此，本文提出一種基于計算機圖像技術的接觸比精確檢測方法，運用計算機圖像處理技術對主機鋼質墊片的色油圖像進行識別，探索接觸比的精確檢測方法和技術，開展模擬實驗評估檢測效果，并分析檢測結果的影響因素。

1 主機墊片接觸比精確檢測技術

接觸比η是實際接觸面積S1與理論接觸面積S0的比值，計算公式如下。

(1)

主機墊片接觸比的圖像檢測就是將色油圖像中接觸部分和未接觸部分區分開來，精確計算出各部分面積，然后計算出接觸比。主機墊片接觸比精確檢測的思想就是運用計算機圖像處理技術對色油圖像進行預處理、圖像灰度轉換、二值圖轉換、二值圖像素點統計等一系列處理，從而得出精確的接觸比。

1.1 接觸比精確檢測流程

1)圖像采集及預處理。采集主機墊片色油圖像，根據需要進行預處理(如拉伸，變形，剪裁等)，獲得有效的檢測區域。

2)圖像灰度轉換。運用浮點算法將RGB三原色的色油圖像轉化為灰度顏色的圖像。

3)圖像二值轉換。采用大津法(OTSU算法)產生自適應閾值T，把灰度圖像轉化為二值圖。

4)二值像素統計。遍歷二值圖中所有像素，并分類統計，從而計算出接觸比。

1.2 接觸比精確檢測關鍵技術

1.2.1 色油圖像采集及預處理技術

在與主機墊片接觸的配合面均勻涂抹色油后試配，然后取出墊片，拍照獲取接觸面的色油分布RGB圖像。拍照時盡量采用正常的拍攝角度、光線等以保證圖像質量。一般來說，為保證獲取完整的目標圖像，在拍照時會拍攝到多余的非目標區域，此時需要對RGB圖像進行裁剪或拉伸等預處理來提取有效的檢測區域，由于計算機圖像處理是將像素點矩陣化，為便于后續分析計算，應將RGB圖像裁剪為與墊片相同形狀的矩形。

圖1a)為船舶主機墊片刮配現場拍攝的色油分布RGB圖像；圖1b)為通過預處理提取的有效區域。在圖1a)到圖1b)的預處理過程中，除了裁剪，還進行圖片的拉伸處理。這是由于拍攝時攝像頭與主機墊片表面不平行，導致不同區域的壓縮比例不同。通過圖片的拉伸處理，可以使圖像在水平與豎直兩個方向分別保持相同壓縮比例。

圖1 主機墊片色油圖像處理過程

1.2.2 浮點算法

RGB圖像由R、G、B3個分量構成，每個像素點有1 600多萬種變換。當3個分量數值一致時，圖像稱之為灰度圖像。灰度圖像每個像素點有255個值，數據量大大降低。浮點算法是最常見的灰度處理方法，該算法符合人眼對顏色的敏感情況，貼近裝配現場的實際。目前，較為符合人眼特點的浮點運算經驗公式為

f(i,j)=0.3R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

(2)

式中：R(i,j)、G(i,j)、B(i,j)分別表示圖像中第i行，j列像素點的像素值；f(i,j)表示轉化為灰度圖像后該點像素值。

對圖1b)運用浮點算法處理結果見圖1c)。

1.2.3 OTSU算法

灰度圖像經過閾值分割后轉化為二值圖，即每個像素點只有0和1兩個值，0代表黑色，1代表白色。由于二值圖沒有灰度圖像的多級像素值，圖像數據的復雜程度再次簡化，能顯現出不同區域的邊緣輪廓，使圖像變得更加簡單，便于后續處理。OTSU稱為最大類間方差法，追求的是目標與背景類間方差最大時的閾值，該算法建立如式(3)所示的目標函數來確定分割閾值。

g(t)=W0×(U0-U)2+W1×(U1-U)2

(3)

式中：t為目標與背景的分割閾值；g(t)為閾值為t時的類間方差；W0，W1分別為圖像中目標點和背景點的比例，U為圖像均值，U0、U1分別表示圖像中目標點和背景點均值。

OTSU以圖像灰度特性為依據，將圖像分為背景與目標兩部分，二者類間方差越大，說明圖像中二者的差別越大。墊片檢驗時涂抹的色油通常調配為藍油或紅油，未接觸面保持金屬光澤，而接觸面具有色油顏色，在同等拍攝條件采集到的圖像灰度處理后，兩者差異較大。因此，選取類間方差最大時的閾值來進行圖像分割最為合理。對圖1c)運用OTSU算法處理結果見圖1d)。

1.2.4 接觸比計算

墊片的試配過程是以接觸面有無色油來區分是否接觸：有色油即認為接觸，反之未接觸。色油圖像經過處理得到二值圖后，接觸點和未接觸點分別對應為二值圖中的0和1。因此，遍歷二值中的像素點，統計0和1所占比例，即可得出代表0區域在圖像中面積比例的大小，從而計算得到接觸比。

(4)

式中：η0為二值圖中像素值為0的面積比例；N0為二值圖中像素值為0的像素點數；N1為二值圖中像素值為1的像素點數。

2 模擬實驗

2.1 實驗材料

1)接觸塊對。200 mm×200 mm×20 mm的不銹鋼板2塊，擬接觸的2個實驗表面經過拋光處理。其中一塊模擬機座，另一塊模擬墊片，在墊片模擬塊實驗表面的50、100和150 mm處分別加工200 mm×10 mm×3 mm的2個平行槽模擬未接觸面積，如圖2b)所示；采用3D打印制作200 mm×100 mm×8 mm的樹脂板1塊，在接觸面設置有深度為2 mm面積已知的正方形、三角形和圓形凹槽來模擬未接觸面積，并在凹槽區域設置個數不同直徑為1 mm圓柱來模擬接觸點，如圖2c)所示。

圖2 實驗模擬

2)色油。用潤滑油和紅色氧化鉛粉末等調配制成，由于潤滑油與工業重油存在黏度差異，需在潤滑油中加入比正常情況稍多的氧化鉛粉末并充分攪拌，參照工業重油的黏度調制。

2.2 實驗步驟

1)將基座模擬塊置于水平工作臺，在其擬接觸面上均勻涂抹調制好的色油。涂抹過程中注意保證色油均勻分布，厚度取10～15 μm。

2)將墊片模擬塊1的實驗面朝下覆蓋在基座模擬塊上表面的一側，勻速向另一側推動，直2個實驗面完全重合。放置2～3 min后即可將墊片模擬塊1沿原路徑勻速拉回，直至二者分離，放置好墊片模擬塊1。

3)將基座模擬塊的色油清洗干凈，重復步驟1)后，然后按步驟2)進行墊片模擬塊2的配合實驗。

4)采集墊片模擬塊1和2實驗表面色油圖像，拍攝時注意光照條件和拍攝角度，避免局部強烈反光。

5)應用接觸比精確檢測方法評估結果。

2.3 實驗結果

圖3分別為采集到的模擬墊片1色油圖像的未切分圖和切分圖；圖4a)b)為自然光源和非自然光源條件下采集到的模擬墊片2色油圖像，圖4c)d)e)分別為自然光源下模擬墊片2不同區域的局部色油圖像，上述圖像的檢測結果見表1。

圖3 墊片模擬塊1色油圖像

圖4 墊片模擬塊2色油圖像

表1 模擬實驗識別結果

3 實驗結果分析

3.1 影響因素

1)圖像切分。對比圖3a)、b)實驗結果可知，對圖像進行切分，針對每個子區域進行閾值分割可以有效提升檢測精度。這是由于在采集色油圖像時，如果攝像頭距接觸面較近，則接觸面上的各點與攝像頭之間的距離會產生較大偏差，從而導致拍攝得到的色油圖像各點像素值差異較大，例如，與攝像頭距離差異較大的區域1和區域2，假設這2個區域目標值均小于背景值，并且目標像素值和背景像素值分別為m1、n1和m2、n2，由于像素值的差異，可能出現m1>n2或m2>n1的情況，如果對全圖采用統一的閾值進行閾值分割，將會導致目標像素點與背景像素點的錯誤識別，降低識別精度。因此可適當將圖像進行切分，分別對每個區域進行閾值分割，可以降低錯誤識別的機率。

2)光照條件及拍攝角度：對比圖4a)、b)及實驗結果可知，在自然光源條件下拍攝，無強烈反光區域形成，各點反射角度幾乎一致，檢測精度較高；而在燈光等非自然光源條件下，反射光線較強，而且各點的反射角度差異增大，局部反射光線的聚集產生光斑，而光斑的產生會嚴重影響圖像的識別，檢測精度較低。船廠裝配施工現場的光照條件一般為室內燈光，因此為避免光斑的形成，拍攝色油圖像時可以從側面進行，適當地傾斜角度，一方面可以減弱反射光線，另一方面可以尋找適當的位置和角度，避免產生反射光斑。

3)色油黏度及厚度。當調配的色油黏度較低時，色油的擴散性增加，導致有部分色油流入凹槽如圖4c)d)e)所示，色油區域所占比例增加，導致接觸比識別偏大；當黏度過大，氧化鉛粉末無法與潤滑油充分混合，形成氧化鉛小顆粒并結塊，影響墊片之間的接觸。另外，色油厚度過低時，即便發生接觸也可能無法沾染色油，即無法將接觸反映在色油圖像上，導致接觸比識別偏??；相反，當色油厚度過大時，由于墊片的接觸面之間的擠壓，會將過厚的色油擠壓的其他區域，存在覆蓋未接觸區域的可能，導致接觸比識別偏大，此外，色油厚度過大，易造成色油堆積，對光線的反射作用增強，形成反射光斑。

4)無效區域去除。主機墊片通常會有地腳螺栓孔，該區域本來就不會有配合面與之接觸，稱之為無效區域。無效區域的存在相當于增加了理論接觸面，會導致接觸比偏低。因此，在圖像預處理時就應該標識出無效區域或將該區域透明化處理，并在后續處理過程中略過無效區域。

3.2 檢測方法評價

從3.1分析可知，在檢測過程中注意控制不利影響因素帶來的干擾，合理操作，檢測精度能達到表1的2，3，5，6和7號的檢測結果水平，接觸比識別誤差可以控制在一般工業應用的3%以內，滿足裝配現場的使用需求。因此，接觸比精確檢測方法操作簡單，可以應用到實際船舶主機墊片刮配工作，并為不滿足國標規定接觸比的配合面的進一步刮配提供參考。

4 結論

1)相較于傳統色油法只能粗略評估船舶主機墊片接觸比是否滿足標準要求，本文提出基于圖像處理技術的接觸比精確檢測方法能給出定量的、精確的接觸比結果。

2)開展船舶主機墊片定量的、精確的接觸比檢測并記錄檢測結果有助于在工業互聯網架構下實現船舶主機裝配的質量溯源。