汽车曲轴表面质量荧光磁粉自动检测系统设计

李嘉伟　赵宣铭　张融

摘 要：设计了一种曲轴缺陷检测装置，该系统使用荧光磁粉探伤及机器视觉技术，能采集图像、处理图像和识别缺陷，可以替代人工高效、准确地完成曲轴表面缺陷检测，为退役曲轴的再利用提供了科学依据。

关键词：曲轴探伤；荧光磁粉；机器视觉；数字图像处理

中图分类号：TP273.5 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.16.072

随着汽车的报废，汽车零部件的回收和再利用行业现已成为产生巨大经济和社会效益的现代化产业，而对这些零部件的无损探伤是该产业的重要工作之一，是控制质量的必要环节。荧光磁粉探伤是一种常用的无损检测方法，是钢制零件表面及近表面缺陷检测的首选方法。在国内，技术人员依靠人眼结合个人经验的方式对由荧光粉显示的缺陷进行判别，其效率较低且准确度不高。随着数字图像处理技术的日益成熟，利用CCD相机代替人眼来完成繁杂的鉴别裂痕的工作是未来磁粉探伤技术的趋势。本系统将荧光磁粉探伤、机器视觉技术、机电伺服控制技术等合为一体，设计出了一种曲轴自动探伤装置，可以自动对曲轴进行无损检测探伤。

1 系统的原理和结构

本系统使用的磁粉探伤是利用磁化仪将曲轴磁化，使曲轴缺陷处产生漏磁场，浇上荧光磁粉悬浊液后，荧光磁粉会吸附在曲轴缺陷处，进而在紫外光照射下，荧光磁粉会呈现高亮的黄绿色，与没有荧光磁粉的地方形成鲜明对比。利用机器视觉技术对曲轴缺陷的图像进行采集，并通过数字图像处理，去除干扰信息并进行缺陷识别。系统通过计算机自动控制，不仅减轻了工人的劳动强度，且比人工识别的效率和准确率更高。本系统的硬件构架如图1所示。

本系统由图像采集和图像处理两部分组成。图像采集部分包括紫外光源、CCD相机和机电传动控制模块，图像处理部分为数字图像处理软件，通过算法对采集的图像进行预处理和缺陷识别。实验过程中发现，磁粉悬浊液的效果不佳，改用油性荧光磁悬液，其附着力更强、覆盖更均匀，有利于图像的采集和分析。

2 系统设计

本系统由机电传动控制模块、图像采集模块、图像处理模块和缺陷识别模块组成。其中，图像采集、图像处理和缺陷识别是基于labview vision开发的软件来完成的。系统流程和软件界面分别如图2和图3所示。

2.1 机电传动控制模块

该模块控制曲轴的转动，进而对曲轴对方位采集图像。该模块由步进电机、驱动器（驱动型号为HD-8860-C5，采用共阴极接法）和单片机组成。控制程序已经下载到单片机，通过单片机输出脉冲由驱动伺服传递给步进电机，从而控制曲轴的转动。驱动伺服还能提供内部脉冲，且能通过手动调节驱动伺服来控制曲轴转速。

2.2 图像采集模块

图像采集模块利用黑白CCD相机对曲轴进行采集，可得到灰度图像并保存，以供后续阶段使用。为了确保曲轴的工作面都能被检测到，设定图像捕捉为曲轴每旋转120°采集一次，则曲轴旋转一周采集3张图像，从而全面分析该曲轴的缺陷。可根据曲轴的转动速度，在软件操作界面手动选择采集时间。

由单片机控制曲轴转动。为了使采集图像无误和减小采集误差，需要对单片机脉冲输出进行验算。假设曲轴转速n=5 r/min，已知一个机器周期t=1.09 μs，一个脉冲步进电机转动的角度α=3.6°，则脉冲频率为8.33，一个脉冲所需要的机器周期数为110 091.74，计算拍照间隔为4.00 s，理论所需拍摄间隔为4.00 s。由此可见，计算拍照间隔与理论所需拍摄间隔相同，因此，单片机控制转速可与采集时间间隔配合。

此外，如果不需要连续采集，则可以通过改变电机脉冲的输入方式为驱动内部输入，进而可采用手动调节曲轴转动的方式，配合单次采集，实现目标图像的采集。

2.3 图像处理模块

图像处理模块是利用数字图像处理技术对采集到的图像进行二值化、滤波等预处理工作的。图4为图像处理过程。

2.3.1 图像二值化

在数字图像的处理中，灰度图像的每个像素点用0～255表示该点的亮度，0为纯黑，255为纯白。二值化是设置一个阈值，将灰度值小于阈值的点变为0，大于阈值的点变为255，则图像变为由灰度值为0和255的点组成。本项目开发的曲轴探伤系统可将阈值简化为0～1，且使用了荧光磁粉检测，得到的图像亮暗分明，通常将阈值设为0.5，但可根据实际情况调节阈值，除去良好的曲轴部分（灰暗区），留下伤痕区（光亮区）。

2.3.2 中值滤波

经过二值化的图像存在许多噪点，需要进一步处理将干扰因素排除。对于本装置的设计，采集到的图像主要出现“椒盐噪声”，表现为零散的白点，如图5中的a，应使用中值滤波进行处理。中值滤波是将数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，使周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。考虑到不影响光亮伤痕聚集区域，本系统使用3×3区域的中值滤波，即选取图像上3×3区域内共计9个像素点，按灰度值对其排序，再用中间值替代各点的值，从而消除噪声。

2.4 缺陷检测模块

缺陷识别模块可计算缺陷区域与采集区域面积的比值，从而更加直观地表现出被测曲轴的伤痕情况，使工人更快判断曲轴的质量。框选面积由图片像素点确定，参数选择为：左上点（200，280），右下点（1080，550）。框选面积为237 600.对像素点进行分析，光亮点记为1，进行累加，假设42 950个光亮点，则面积比为18.1%，即缺陷部分占总面积的18.1%.

3 曲轴表面缺陷检测系统实验验证

如图5所示，框选的面积比为0.182，即伤痕区域与采集区域面积的比之为18.2%.

4 结束语

本文对自动曲轴探伤装置的硬件结构和系统的软件组成模块进行了分析，设计了一套比较完整的解决方案。该系统可以一定程度上满足工业生产的自动化要求，在提高效率的同时，还提高了准确度，降低了工人的劳动强度。

致谢

十分感谢现代汽车零部件技术湖北省重点实验室及汽车零部件技术湖北省协同创新中心对本项目的支持。

参考文献

[1]钱其林.荧光磁粉探伤法应用技术探讨[J].无损探伤，2002（06）.

[2]马驰，张红云，苗夺谦.改进的多阈值动态二值化算法[J].计算机工程，2006，32（06）.

[3]张恒，雷志辉，晓华.一种改进的中值滤波算法[J].中国图象图形学报，2004，9（04）.

〔编辑：张思楠〕