基于Halcon的板式换热器板片质量检测技术研究

苑玮琦，付倜傥

(沈阳工业大学 视觉检测技术研究所，辽宁 沈阳 110870)

基于Halcon的板式换热器板片质量检测技术研究

苑玮琦，付倜傥

(沈阳工业大学 视觉检测技术研究所，辽宁 沈阳 110870)

提出一种新的板式换热器板片检测方法，应用Halcon图像处理软件中的一系列算子对图像进行处理。获取图像后，先使用边缘检测等方法提取换热器板片的底面区域，之后使用形态学处理等方法提取顶面侧面交界区域，最后使用图像增强、平滑和特征提取等方法获得换热器板片的缺陷区域。该研究为板式换热器板片检测提供了一种新的方法，能够快速、有效地检测出缺陷。

板式换热器板片；质量检测；机器视觉；Halcon

0 引言

板式换热器板片是板式换热器中最重要的组成部分[1]。一直以来，板式换热器板片主要靠人工抽检，辅以PT渗透法进行检测。人工抽检不仅工作量大，还易受检测人员主观因素的影响。板片表面凹凸不平，成波纹状。板片的面积大，波纹条数多，通过人眼来检查每条波纹上是否存在缺陷非常困难。PT渗透法检测完全裂开的裂纹是非常准确的，但这种方式检测时间长，成本高，且渗透剂染料对检测人员和环境会造成一定损害。因此，研究基于机器视觉的换热器板片在线检测技术具有重要的工程实际意义。

本研究采用机器视觉图像处理软件Halcon对换热器板片轻度撕裂进行检测，实现换热器板片轻度撕裂特征提取，并为换热器板片提供高速、稳定的在线检测方法。

1 板式换热器板片质量在线检测系统

板式换热器板片的制作方式是将金属板片放入带波纹模具的压机中一次冲压成型的，成型后的板片凹凸不平，类似波纹状。板片侧视示意图及各平面和区域的定义如图1所示。

图1 板片侧视示意图及各平面和区域的定义

板片颜色一般为银白色，板片在压制过程中时常发生有裂纹的现象[2],生产时的主要缺陷为顶面与侧面交界区产生的轻度撕裂，表现为板片在该处变薄，但并未完全裂开。当板片合格时，顶面与侧面的交界区域是平滑过渡的；当板片存在缺陷时，顶面与侧面交界区域将变得粗糙，粗糙程度加重后将产生轻微撕裂。被测板片长1 500 mm，宽650 mm，检测精度50 μm。本研究搭建的板式换热器板片缺陷在线检测系统平台如图2所示。

图2 板式换热器板片质量在线检测系统示意图

图2中，相机、镜头和光源组成了检测系统的图像采集模块，由于该系统的检测精度要求较高，考虑成本问题，选择一台16 k分辨率的线扫描相机，则相机实际的视野范围为16 384×50/1 000=819.2 mm，满足被测板片宽度650 mm的要求。相机选择加拿大DALSA公司的16 k分辨率相机，型号为p3-s0-16k40。像元尺寸3.5 μm，数据接口为HSLink，需要图像采集卡采集图像，图像采集卡选择的型号为Xcelera-HS PX8，其与计算机主板的接口为PCIe×8，通过HSLink供电。镜头选择德国Schneider镜头，型号为XENON-SAPPHIRE 4.5/95，焦距为95 mm，成像圆直径为62.5 mm，光学接口V70-Mount。由于被测板片的材质为金属，在其表面直接打光会产生反光，本研究选用了拱形光源。光源内部结构为一拱形曲面，底部高亮度贴片LED发光，通过拱形曲面漫反射将光线打到被测物表面，在拱形曲面顶端有一长条缺口，使相机能拍摄到被测物体。

当被测板片无缺陷时，采集的图像如图3所示。波纹的底面是平面，因此在图像中反映出来是相对较亮的，从较亮的底面到较暗的侧面有一条明显的交界线。波纹的顶面类似弧面，顶面比底面相对暗一些，顶面到侧面是均匀过渡的，因此没有明显的交界线。当被测板片有缺陷时，采集的图像如图4所示。在顶面与侧面的交界处并未均匀过渡，而产生了明显的交界线。由此可见，本研究所搭建的系统平台形成了有利于图像处理的成像效果。

图3 无缺陷时的图像

图4 存在缺陷时的图像

2 图像处理关键技术

在本系统中，图像处理的基本步骤是：图像获取-提取底面区域-提取顶面侧面交界区域-提取顶面侧面交界区域内暗区域-显示结果。

2.1图像获取

在没有外部触发信号作用的前提下，相机是处于连续采集模式的，当相机接收到触发信号后，代表采集完成，缓冲区形成一张完整的图像，通过相机的SDK开发包，将图像从采集卡提取出来，以便后期对图像进行处理。

2.2提取底面区域

底面和侧面的交界线在图像中较为明显，故先采用边缘检测方法提取出底面与侧面交界线的区域，在Halcon中使用算子edges_image()对图像进行边缘检测，常用的滤波器有“canny”、“sobel”、“deriche”等[3]。本系统中使用的滤波器是“deriche”，该滤波器是IIR滤波器，IIR滤波器在处理噪声图像或需要大面积进行平滑的图像时具有十分重要的意义，在这样的情况下，Deriche算子相比Canny算子有其优势，因为它处理一幅图像的时间是相对较短的固定时间，并且独立于所需要平滑面积的大小。边缘检测完成后，再使用算子threshold()提取底面与侧面交界线的区域，对图4进行边缘检测并阈值分割后得到如图5所示图像。图中的亮线即为底面侧面交界区域。

图5 边缘检测后的图像

再对提取的区域做闭运算，使距离较近的两条线能够封闭为一个整体区域，封闭形成的整体区域即为底面区域，使用算子closing_circle()对底面与侧面交界区域做闭运算，即可得到底面区域。得到的底面区域在图像中显示的结果如图6所示。深色区域为底面区域，可以看出底面区域被很好地提取出来。

图6 底面区域图像

2.3提取顶面侧面交界区域

由于底面区域与顶面侧面交界区域的距离是基本固定的，因此可以根据底面区域并使用形态学处理[4]的方法来得到顶面侧面交界区域。方法是先对底面区域进行膨胀，膨胀的大小使其能够覆盖整个顶面侧面交界区域，使用算子dilation_circle()对底面区域进行膨胀处理。再对膨胀后的区域进行腐蚀，使其不能覆盖到顶面侧面交界区域，使用算子erosion_circle()对膨胀后的区域进行腐蚀处理。再使用膨胀后的区域与腐蚀后的区域作差，使用算子difference()对两个区域作差，即可得到顶面侧面交界区域。顶面侧面交界区域在图像中显示的结果如图7所示。深色区域为顶面侧面交界区域，可以看出提取的顶面侧面交界区域的位置是准确的。

图7 顶面侧面交界区域图像

2.4提取顶面侧面交界区域内暗区域

提取顶面侧面交界区域内暗区域的方法是首先对图像进行增强和平滑处理，由于缺陷在图像中的特征不是十分明显，缺陷处的灰度值与其四周的灰度值差距较小，因此需要对图像进行增强，图像增强使用算子emphasize()使图像明暗区分程度更强。由于图像中存在噪声，图像增强后噪声也随之增强，因此需要进行图像平滑。图像中的噪声一般为高斯噪声，本研究使用均值滤波进行图像平滑[5]。在Halcon中使用算子mean_image()消除图像中的部分噪声，有利于提取暗区域。经过增强和平滑处理后的图像如图8所示。可见缺陷和背景区分更明显。

图8 增强和平滑处理后的图像

然后需要提取图像中所有的暗区域，使用自动阈值分割算子var_threshold()提取图像中所有的暗区域。得到的区域将会存在较多小区域的干扰，因此需要排除干扰区域，使用形态学处理的方法，在Halcon中的算子是opening_circle()，对得到的暗区域作开运算，消除较小区域的干扰。由于缺陷区域特征与非缺陷区域特征的不同点在于缺陷区域是相对较长的，可以根据该特征对区域进行筛选，首先需要将得到的区域进行连通，以便进行区域特征分析，在Halcon中使用算子connection()将区域连通，得到的连通域图像如图9所示。深色区域表示连通域。可以看出图像的各部分被分割成多个连通的区域，需要按特征选择出所需的目标区域。

图9 连通域图像

再使用算子select_shape()对区域进行筛选，特征参数选择“contlength”，表示区域的长度。筛选区域长度大于290的区域为目标区域。得到目标区域图像如图10所示，深色区域为目标区域，可见已经排除了较小区域，只剩下底面侧面交界区域和缺陷区域。

最后排除底面侧面交界区域，将筛选出的区域同之前得到的顶面侧面交界区域(图7)取交集，使用算子intersection()对两个区域取交集，即可得到交界区域内的暗区域，该区域即为缺陷区域。缺陷区域在图像中显示的结果如图11所示。深色区域即为缺陷区域。

图10 筛选后的区域图像

图11 缺陷区域图像

3 结束语

实验结果证明，本文提出的基于Halcon的板式换热器板片质量检测技术研究能够自动地从图像中找到目标区域，并能在目标区域中准确找到缺陷区域，完成对板式换热器板片的自动检测，相较传统人工检测方法和PT渗透法，该方法在板片质量检测的精度和速度上具有重大的改进。该方法的研究为板式换热器板片检测提供了新的方法和途径，具有很好的实用性和现实意义。

[1] 孙付仲. 基于SolidWorks可拆式板式换热器CAD系统开发研究[D]. 兰州：兰州理工大学，2012.

[2] 陶晓钢. 浅析板式换热器板片在压制中出现的问题[J].广州化工，2015，43(19)：141-142.

[3] 张春雪. 图像的边缘检测方法研究[D]. 无锡：江南大学，2011.

[4] 曹风云. 基于机器视觉的钢球表面质量分拣系统[D]. 淄博：山东理工大学，2016.

[5] 王庆海. 基于HALCON的织物质量检测技术研究[J]. 机电工程，2015，32(12)：1636-1640.

Research on plate quality inspection technology of plate heat exchanger based on Halcon

Yuan Weiqi, Fu Titang

(Institute of Visual Inspection Technology, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

A new plate heat exchanger plate inspection method is proposed. The images are processed by a series of operators in Halcon image processing software. After the image is acquired, the bottom surface area of the heat exchanger plate is extracted by edge detection and so on. Then, the top side surface is extracted by morphological processing. Finally, image enhancement, smoothing and feature extraction are used to obtain the heat exchanger plate slice defective region. The study provides a new method for the detection of plate heat exchanger plates, which can detect the defects quickly and effectively.

plate heat exchanger plate; quality inspection; machine vision; Halcon

TP391.4

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.19.023

苑玮琦，付倜傥.基于Halcon的板式换热器板片质量检测技术研究[J].微型机与应用，2017,36(19)：81-83,86.

2017-02-13)

苑玮琦(1960-)，男，博士(后)，教授，主要研究方向：机器视觉检测、生物特征识别。付倜傥(1992-)，男，硕士研究生，主要研究方向：视觉检测技术。