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      鋁合金車體焊縫缺陷智能檢測技術(shù)研究

      2018-05-07 06:40:06志,劉
      裝備制造技術(shù) 2018年2期
      關(guān)鍵詞:顯像劑車體像素點(diǎn)

      馬 志,劉 昱

      (中車工業(yè)研究院有限公司,北京100070)

      0 引言

      進(jìn)入新世紀(jì)以來,中國高速動車組實(shí)現(xiàn)了從跟跑到并跑甚至領(lǐng)跑的巨大飛躍,取得了舉世矚目的成就。中國高速動車組車體以鋁合金材質(zhì)為主,涉及的主要工藝包括組裝、焊接、打磨、檢測等,而焊縫的質(zhì)量直接影響到整車的安全性和舒適性[1-2]。目前,鋁合金車體焊縫質(zhì)量檢測工藝缺乏自動化智能化手段,在噴涂顯像劑之后,依靠人工檢測焊縫缺陷,不僅費(fèi)時費(fèi)力,檢測結(jié)果還會受到人為因素的影響。

      當(dāng)前質(zhì)量檢測的主要方法有磁粉探傷、超聲波探傷、射線探傷以及滲透探傷,對于鋁合金車體焊縫,滲透探傷是最佳方法。磁粉探傷、超聲波探傷、射線探傷方法,均有成熟的儀器可供使用,結(jié)合圖像處理等手段,缺陷智能識別已有很多成功案例。但因?yàn)殇X合金不導(dǎo)磁,所以不能使用磁粉探傷,而中國高速動車組鋁合金車體結(jié)構(gòu)件尺寸較長,為25 m左右,也不適合用超聲波探傷或射線探傷。因此,鋁合金車體焊縫缺陷檢測使用的滲透探傷方法,滲透探傷是一種利用毛細(xì)現(xiàn)象檢查材料表面缺陷的無損檢測方法,不受被檢測物體組織結(jié)構(gòu)和化學(xué)成分的限制,但鋁合金車體焊縫缺陷滲透探傷一直依靠工人目視識別[3],效率低。為此,本文基于鋁合金焊縫質(zhì)量檢測工藝流程和技術(shù)要求,定義了鋁合金焊縫缺陷類型,采用圖像處理的手段,實(shí)現(xiàn)了自動化智能化檢測。

      1 鋁合金車體焊縫缺陷智能檢測系統(tǒng)

      鋁合金車體焊縫缺陷智能檢測通過對應(yīng)的智能檢測系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn),該智能檢測系統(tǒng)通過圖形識別方式實(shí)現(xiàn),主要由攝像機(jī)、導(dǎo)軌以及智能檢測軟件等構(gòu)成,基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。攝像機(jī)負(fù)責(zé)對焊縫進(jìn)行拍攝,圖像通過通訊線纜傳PC端,并在PC端智能檢測軟件中進(jìn)行缺陷智能檢測。攝像機(jī)安裝在XY兩軸移動平臺上,通過縱向?qū)к壓蜋M向?qū)к墡訑z像機(jī)在平面內(nèi)連續(xù)移動。此外,在橫向?qū)к壣习惭b有可調(diào)節(jié)的輔助光源,可以對攝像機(jī)提供額外照明,避免光照對圖像獲取的影響。

      圖1 焊縫缺陷智能檢測系統(tǒng)組成示意圖

      在焊縫缺陷智能檢測系統(tǒng)的縱向?qū)к壣?,安裝有德國米朗ML50系列磁柵尺,可以記錄橫向?qū)к壍囊苿泳嚯x,進(jìn)而給出焊縫缺陷的位置信息。攝像機(jī)采用FGHGF品牌高清工業(yè)相機(jī),PAL制式,系統(tǒng)運(yùn)行前需要設(shè)置好光照、拍攝角度、像素等因素,通過規(guī)范拍攝手段來降低圖像噪聲。系統(tǒng)采用單絲杠雙導(dǎo)軌機(jī)制,驅(qū)動部分采用日本Yaskawa交流伺服電機(jī)驅(qū)動,傳動部分采用臺灣HIWIN高精度絲杠、導(dǎo)軌和滑塊。輔助光源采用亮度可調(diào)節(jié)的LED燈泡,攝像機(jī)和輔助光源安裝在橫向?qū)к壣希潭ń嵌瓤梢允謩诱{(diào)節(jié)。

      智能檢測軟件是實(shí)現(xiàn)智能檢測判斷的關(guān)鍵部分,其內(nèi)置了基于圖形來判斷鋁合金焊縫的缺陷的算法。隨著橫向?qū)к壍囊苿樱瑪z像機(jī)沿著焊縫方向進(jìn)行視頻拍攝,獲取的圖像數(shù)據(jù)傳至智能檢測軟件中進(jìn)行處理與分析,如果發(fā)現(xiàn)焊縫缺陷,則給出缺陷程度信息和處理建議。最后,焊縫缺陷智能檢測系統(tǒng)可以將缺陷位置信息、缺陷程度信息以及處理建議上傳至車間信息化系統(tǒng),同時保留原始圖像,供人工復(fù)查。

      2 智能檢測流程

      滲透探傷廣泛應(yīng)用于軌道交通產(chǎn)品的生產(chǎn)制造中。滲透探傷的主要步驟包括噴涂滲透劑、去除滲透劑以及噴涂顯像劑,滲透劑可以利用毛細(xì)現(xiàn)象深入肉眼難以觀察的缺陷,顯像劑可以缺陷處的滲透液吸附到零件表面,產(chǎn)生缺陷圖像。因此可以利用圖像的差異來檢測判斷缺陷及其類型。

      對于鋁合金焊縫,常見的缺陷類型有氣孔、裂紋、飛濺、焊瘤等。因此,鋁合金車體滲透探傷的步驟如下:(1)相關(guān)部件完成焊接之后,對焊縫進(jìn)行打磨,去除焊接飛濺、焊瘤等殘留物,有的部位甚至需要將整條焊縫打磨平整[4]。(2)將焊縫表面污垢清洗干凈,噴涂滲透劑和顯像劑,根據(jù)顏色的變化尋找焊縫缺陷。焊接飛濺和焊瘤相對焊縫是明顯的突出物,在滲透探傷之前就已經(jīng)打磨去除。氣孔是殘存在熔池中氣體形成的空穴,裂紋是焊縫中分子結(jié)合遭到破壞而形成的縫隙,雖然產(chǎn)生的原理不同,但在滲透檢測后呈現(xiàn)的結(jié)果是近似的。氣孔一般呈現(xiàn)為圓形紅斑,顏色較淺,面積一般不大于1 mm2。裂紋依本身形態(tài)呈現(xiàn)為狹長型紅斑,顏色較深,面積較大。(3)當(dāng)發(fā)現(xiàn)焊縫缺陷時,則根據(jù)缺陷類型和缺陷程度給出相應(yīng)的處理建議,同時讀取磁柵尺的位置信息,并綜合缺陷在圖像的位置,給出此缺陷在整條焊縫上的位置信息。

      如果焊縫缺陷浮于表層,對焊接質(zhì)量和車體運(yùn)行影響較小,則只需將表面缺陷打磨去除;如果焊縫裂紋深入內(nèi)部,則需要將裂紋周邊材質(zhì)全部去除,然后進(jìn)行補(bǔ)焊,直至滿足焊縫要求。氣孔一般浮于焊縫表面,通常只需打磨去除含有缺陷的表面;裂紋一般深入內(nèi)部,通常需要補(bǔ)焊。

      根據(jù)以上特征,建立了圖像和焊縫缺陷的處理算法,具體如下:

      在獲取焊縫圖像之后,首先需要進(jìn)行像素提取,轉(zhuǎn)化為RGB矩陣,任意像素點(diǎn)可以表示為P[r,g,b]。由于裂紋或者氣孔等缺陷部位在顯像劑的作用下,呈現(xiàn)紅色,通過設(shè)置一定閾值,就可以找出紅色的像素點(diǎn)。然后對所有深紅色像素點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步篩選和判別,濾除噪聲,只有滿足條件的區(qū)域才視為缺陷部位[5]。對于單幅圖片,如果沒有檢查出焊縫缺陷,則保存圖片進(jìn)行下一幅圖片的處理。

      在缺陷識別過程中,先后采用了本色去噪、閾值比較、濾波三個步驟。首先需要去除鋁合金車體表面的影響,鋁合金車體表面本色可以表示為[r0,g0,b0](經(jīng)測量,可近似表示為[220,223,227])。則經(jīng)過本色去噪,任何一個像素點(diǎn)可以表示為:

      P=[r-r0,g-g0,b-b0]

      然后采用閾值比較法初步判定缺陷。RGB矩陣表示可以看作以R、G、B為坐標(biāo)的三維空間,設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)缺陷顏色[R0,G0,B0],設(shè)定閾值 C0,則可以看作以[R0,G0,B0]為圓心,以C0為半徑球體范圍內(nèi)的所有點(diǎn),均視為缺陷像素點(diǎn)。則任意像素點(diǎn)到標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)的距離可以表示為:

      最后采用濾波算法,去除干擾。任意像素點(diǎn)P均包含一個平面坐標(biāo)位置,以這一點(diǎn)為中心建立正方形區(qū)域A,則該區(qū)域內(nèi)包含a2個像素點(diǎn)(其中a為正方形邊長),只有當(dāng)正方形區(qū)域A內(nèi)有不少于a2/2個缺陷像素點(diǎn),則P點(diǎn)才視為真正缺陷像素點(diǎn)。

      根據(jù)以上原理,建立的智能檢測軟件進(jìn)行焊縫缺陷智能識別算法流程如圖2所示。

      圖2 智能檢測軟件流程圖

      3 測試實(shí)驗(yàn)

      在實(shí)驗(yàn)室對以上鋁合金車體焊縫缺陷智能檢測技術(shù)進(jìn)行了測試,如圖3所示。檢測對象為鋁合金車體側(cè)墻的大量長直焊縫。先對焊縫噴涂顯像劑之后,攝像機(jī)對焊縫進(jìn)行拍攝,間隔性提取鋁合金車體焊縫圖片,并記錄攝像機(jī)移動距離。然后圖片自動導(dǎo)入計算機(jī)中,利用智能檢測軟件進(jìn)行缺陷識別。為了驗(yàn)證本文系統(tǒng)的可靠性,對典型焊縫分別進(jìn)行人工檢測和智能檢測,為了消除兩種檢測方法先后順序的影響,有些焊縫首先進(jìn)行人工檢測,另一些焊縫首先進(jìn)行智能檢測。

      圖3 實(shí)驗(yàn)室測試現(xiàn)場

      如圖4為識別的缺陷實(shí)例,圖4(a)所示缺陷為裂紋,“++++++”表示缺陷為最嚴(yán)重的等級,此處缺陷距離起始端點(diǎn)約為1.345 m,因此建議去除缺陷附近材質(zhì)并進(jìn)行補(bǔ)焊。圖4(b)所示缺陷為氣孔,“++”表示缺陷程度較輕,此處缺陷距離起始端點(diǎn)約為0.322 m,因此建議繼續(xù)打磨焊縫表面,去除缺陷。

      圖4 識別的缺陷實(shí)例

      通過對比結(jié)果表明,本文給出智能檢測方法具有較高的可靠性,可以滿足鋁合焊縫缺陷檢測的工藝要求。

      4 結(jié)束語

      中國高速動車組在生產(chǎn)制造過程中,有著嚴(yán)格的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn),由于鋁合金車體主要經(jīng)過組焊而成,焊縫的質(zhì)量檢測必然是重中之重。長期以來,鋁合金車體焊縫質(zhì)量檢測基本依靠工人手工完成,缺乏自動化智能化檢測手段。本文基于圖像識別原理研究了鋁合金車體焊縫智能檢測技術(shù)。通過大量焊縫缺陷檢測實(shí)驗(yàn)證明,本系統(tǒng)可以判別出缺陷種類和缺陷程度,并給出處理建議和缺陷位置?;诖?,工人只需依據(jù)系統(tǒng)輸出的結(jié)果進(jìn)行焊縫缺陷處理工作,避免了長期盯著焊縫以致眼花繚亂。該方法不但減輕了質(zhì)量檢測工人繁重的工作強(qiáng)度,同時通過自動化智能化的檢測手段,避免了人為因素的干擾,提高了缺陷檢測準(zhǔn)確率。

      參考文獻(xiàn):

      [1]胡東生.從焊接變形控制淺談鋁合金車體的焊縫質(zhì)量控制[J].廣東科技,2015,8(15):42-46.

      [2]王 潤,田新莉.動車組頭車鋁合金車體焊接質(zhì)量控制[J].焊接技術(shù),2013,42(12):71-73.

      [3]關(guān)洪光.焊縫滲透檢測應(yīng)用分析[J].山東電力技術(shù),2010,2(2):58-61.

      [4]李 超.基于機(jī)器視覺方法的焊縫缺陷檢測及分類算法[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2017,2(2):36-43.

      [5]張 現(xiàn).基于數(shù)字圖像識別技術(shù)的焊縫質(zhì)量檢測應(yīng)用研究[J].起重運(yùn)輸機(jī)械,2015,5(2):85-88.

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