紅外檢測(cè)技術(shù)在發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油液位檢測(cè)上的應(yīng)用研究

李欲曉 周燕龍 張俊雄

摘要：本文介紹了一種應(yīng)用于發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)的新型技術(shù)手段，即利用紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)更加方便、快捷，有效地進(jìn)行機(jī)油液位的防錯(cuò)檢測(cè)。文中將針對(duì)紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用研究案例進(jìn)行闡述和介紹。

Abstract： This paper introduces a new technical method for product quality inspection corresponding to engine assembly line， Instant infrared thermal imaging detection system is more convenient， fast and effective in oil level error prevention detection. This article will elaborate and introduce the cases that should be studied for the infrared thermal imaging detection system.

關(guān)鍵詞：紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng);發(fā)動(dòng)機(jī)裝配線;機(jī)油液位;防錯(cuò)技術(shù)

Key words： infrared thermal imaging detection system;engine assembly line;oil level;error proofing technology

中圖分類號(hào)：TN219? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-957X（2020）24-0174-04

0? 引言

近年來(lái)，紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員的廣泛關(guān)注，且隨著工業(yè)自動(dòng)化程度、檢測(cè)精度、探測(cè)能力等要求不斷提高，紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)逐漸被廣泛地應(yīng)用于土木工程施工質(zhì)量檢測(cè)、電力設(shè)備設(shè)施監(jiān)控、生產(chǎn)設(shè)備預(yù)防維修、零部件探傷檢驗(yàn)等諸多領(lǐng)域。紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)采用非接觸式無(wú)損檢測(cè)，能確保對(duì)生產(chǎn)過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)及控制，提高生產(chǎn)效率，這是傳統(tǒng)人工檢測(cè)手段無(wú)法提供的。此外，紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)還具有速度快、精度高、現(xiàn)場(chǎng)抗干強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)，能很好地適應(yīng)生產(chǎn)的需要，用以提升生產(chǎn)效率、生產(chǎn)柔性和生產(chǎn)自動(dòng)化程度。

1? 應(yīng)用背景介紹

發(fā)動(dòng)機(jī)整機(jī)容油腔受各零部件一致性及裝調(diào)過(guò)程拆裝油管損耗差異影響，整機(jī)加注定量機(jī)油后，在油底殼機(jī)油液面高低不一，發(fā)動(dòng)機(jī)出廠前需通過(guò)人工插拔油標(biāo)尺并目視檢查液位刻線位置判定油底殼機(jī)油液位符合性。人工操作負(fù)荷大、節(jié)拍較長(zhǎng)且人工目視檢測(cè)人工檢查時(shí)，受檢查者主觀因素影響，存在漏檢、錯(cuò)檢及檢測(cè)過(guò)程和結(jié)果不可追溯等弊端。裝配線原檢查工位節(jié)拍接近整線瓶頸工序節(jié)拍，而隨著市場(chǎng)要貨量不斷增加，工序節(jié)拍和產(chǎn)能提升之間的矛盾日益尖銳，且2017年至今裝配線陸續(xù)接收市場(chǎng)反饋發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油少故障20余起，人工目視檢查機(jī)油液位故障檢出能力也亟待提升。

通過(guò)應(yīng)用紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)（含紅外熱成像、圖像處理等技術(shù)及對(duì)應(yīng)設(shè)備）可實(shí)現(xiàn)機(jī)油液位快速高效的自動(dòng)檢測(cè)、降低原檢查工位節(jié)拍，提高機(jī)油液位檢測(cè)能力。

2? 紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)的組成及檢測(cè)原理

2.1 系統(tǒng)組成

紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)主要由激勵(lì)和控制系統(tǒng)、紅外熱像采集系統(tǒng)、紅外熱波信號(hào)處理與分析軟件系統(tǒng)組成。主要硬件包括：紅外熱像儀及支架、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器及控制柜（主要含高速同步信號(hào)模塊、工控主機(jī)、觸摸屏、報(bào)警裝置、懸臂支架等）、激勵(lì)熱源氙燈。（圖1）

2.2 檢測(cè)原理及相應(yīng)技術(shù)應(yīng)用介紹

紅外熱像儀接收到油底殼紅外線熱信號(hào)，通過(guò)鎖相算法生成油底殼內(nèi)部實(shí)際液位的特征圖像，再通過(guò)圖像處理方法（采用分水嶺圖像分割算法及拉普拉多算子邊緣檢測(cè)）查找區(qū)域變化，確定圖像液位位置，再根據(jù)基準(zhǔn)匹配位置換算出量化的液位實(shí)際測(cè)量高度。（圖2）

2.2.1 紅外鎖相熱像檢測(cè)技術(shù)

紅外鎖相熱像檢測(cè)技術(shù)是20世紀(jì)90年代發(fā)展起來(lái)的新型數(shù)字化無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，紅外鎖相熱像檢測(cè)技術(shù)是將紅外熱成像技術(shù)與數(shù)字鎖相技術(shù)相結(jié)合，采用強(qiáng)度按正弦規(guī)律變化的外激勵(lì)源對(duì)試件或材料進(jìn)行激勵(lì)，在構(gòu)件表面引起的溫度變化也為正弦規(guī)律變化，構(gòu)件表面溫度以加載頻率振蕩變化，其幅值與相位與材料特性有關(guān)，當(dāng)樣件結(jié)構(gòu)內(nèi)部存在缺陷或結(jié)構(gòu)不連續(xù)時(shí)，則在樣件有缺陷處與無(wú)缺陷處或結(jié)構(gòu)不連續(xù)與連續(xù)處對(duì)應(yīng)表面引起的溫度變化將產(chǎn)生幅值和相位差異，通過(guò)計(jì)算樣件表面溫度變化的相位圖和幅值圖可確定內(nèi)部缺陷或結(jié)構(gòu)不連續(xù)特征。由于相位信息比幅值信息更豐富，能夠進(jìn)一步改善信噪比，與材料表面輻射發(fā)射率、環(huán)境條件及構(gòu)件結(jié)構(gòu)等無(wú)關(guān)，可獲得更多的缺陷或結(jié)構(gòu)不連續(xù)信息，圖3給出了紅外鎖相熱像檢測(cè)的原理圖。

2.2.2 圖像處理算法-分水嶺算法

分水嶺算法是一種基于拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法，其基本思想是把圖像看作是測(cè)地學(xué)上的拓?fù)涞孛?，圖像中每一點(diǎn)像素的灰度值表示該點(diǎn)的海拔高度，每一個(gè)局部極小值及其影響區(qū)域稱為匯水盆，而匯水盆的邊界則形成分水嶺。該算法的實(shí)現(xiàn)可以模擬成洪水淹沒的過(guò)程，圖像的最低點(diǎn)首先被淹沒，然后水逐漸淹沒整個(gè)山谷。當(dāng)水位到達(dá)一定高度的時(shí)候?qū)?huì)溢出，這時(shí)在水溢出的地方修建堤壩，重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到整個(gè)圖像上的點(diǎn)全部被淹沒，這時(shí)所建立的一系列堤壩就成為分開各個(gè)盆地的分水嶺。

分水嶺變換得到的是輸入圖像的匯水盆圖像，匯水盆之間的邊界點(diǎn)，即為分水嶺。為理解分水嶺變換，要求我們把灰度圖像看成拓?fù)浔砻妗Ｔ谶@里區(qū)域變換高溫區(qū)域值被解析為高度，如果想象雨水降到這個(gè)圖像二維平面上，很清楚，水將被收集到標(biāo)為匯水盆地的相對(duì)低溫區(qū)域，分水嶺算法將找到圖像上的匯水盆地（相對(duì)低溫特征）和脊線。在解決圖分割問題方面，關(guān)鍵概念是把特性圖像變?yōu)榱硗庖环鶊D像，那些脊線就是我們想要辨別的目的。

分水嶺算法對(duì)微弱邊緣具有良好的響應(yīng)，圖像中的噪聲、物體表面細(xì)微的灰度變化，都會(huì)產(chǎn)生過(guò)度分割的現(xiàn)象。為降低分水嶺算法產(chǎn)生的過(guò)度分割，通常要對(duì)梯度函數(shù)進(jìn)行修改，一個(gè)簡(jiǎn)單的方法是對(duì)梯度圖像進(jìn)行閾值處理，以消除灰度的微小變化產(chǎn)生的過(guò)度分割。對(duì)梯度圖像進(jìn)行閾值處理時(shí)，選取合適的閾值對(duì)最終分割的圖像有很大影響，因此閾值的選取是圖像分割效果好壞的一個(gè)關(guān)鍵。（圖4）

2.2.3 拉普拉斯邊緣提取

拉普拉斯算子（Laplace）是二階微分線性算子，在圖像邊緣處理中，二階微分的邊緣定位能力更強(qiáng)，銳化效果更好，使圖像灰度反差增強(qiáng)，從而使模糊圖像變得更加清晰。

3? 紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)系統(tǒng)應(yīng)用說(shuō)明

3.1 工位布置

將新增機(jī)油液面紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)紅外熱像儀及機(jī)械臂支架、激勵(lì)熱源氙燈布置在油封地板鏈輸送線OP9030工序與整機(jī)攝像檢測(cè)同步工作，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)器及檢測(cè)主機(jī)控制柜布置在下一工序，示意圖如圖5所示。

3.2 接口

生產(chǎn)線為混線生產(chǎn)，本系統(tǒng)需要與生產(chǎn)線的PLC和工廠信息化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)通信，獲取當(dāng)前要檢測(cè)的發(fā)動(dòng)機(jī)流水號(hào)、型號(hào)、油底殼件號(hào)等信息，檢測(cè)完成后將檢測(cè)結(jié)果反饋生產(chǎn)線PLC或工廠信息化系統(tǒng)。

3.3 機(jī)油液位判定準(zhǔn)則

針對(duì)不同發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)的油底殼，以油底殼總成的上殼與中殼結(jié)合處作為基準(zhǔn)，根據(jù)數(shù)據(jù)采集統(tǒng)計(jì)和實(shí)際情況模擬比對(duì)對(duì)每一件號(hào)的油底殼對(duì)應(yīng)建立機(jī)油液位上、下限。檢測(cè)時(shí)，軟件根據(jù)檢測(cè)到的液位與建立的機(jī)油液位上、下限判定準(zhǔn)則進(jìn)行比對(duì)，在限值范圍內(nèi)為合格，不合格時(shí)發(fā)出報(bào)警信息。

生產(chǎn)線現(xiàn)場(chǎng)對(duì)機(jī)油液位上、下限判定準(zhǔn)則根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)樣件進(jìn)行定期校準(zhǔn)。

3.4 檢測(cè)流程介紹

紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行檢測(cè)流程分為數(shù)據(jù)采樣、鎖相運(yùn)算、液位識(shí)別和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與查詢四個(gè)步驟，請(qǐng)參見圖6。

3.4.1 數(shù)據(jù)采樣

發(fā)動(dòng)機(jī)上設(shè)有發(fā)動(dòng)機(jī)條形碼，當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)通過(guò)油封地板鏈輸送進(jìn)入紅外成像檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)工位后，系統(tǒng)工控主機(jī)讀取發(fā)動(dòng)機(jī)條形碼訪問工廠信息系統(tǒng)獲取發(fā)動(dòng)機(jī)裝配油底殼信息。

系統(tǒng)接收到油底殼信息后，根據(jù)油底殼件號(hào)對(duì)油底殼區(qū)域溫度自動(dòng)識(shí)別油底殼檢測(cè)方式，檢測(cè)方式包括空殼模式、冷殼模式、熱殼模式3種類型。根據(jù)不同模式進(jìn)行相關(guān)熱激勵(lì)頻率及功率調(diào)整并進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣。

3.4.2 鎖相運(yùn)算

系統(tǒng)獲得采樣數(shù)據(jù)后，采用鎖相算法，獲得油底殼內(nèi)部實(shí)際液位的特征圖像。

3.4.3 液位識(shí)別

特征圖像識(shí)別過(guò)程，將特征圖像定義ROI區(qū)域，我們對(duì)ROI區(qū)域做圖像優(yōu)化，在二維圖像中通過(guò)分水嶺算法分割區(qū)域產(chǎn)生脊線。使用拉普拉斯算子對(duì)ROI區(qū)域脊線位置亞像素級(jí)別定位，生成油底殼亞像素液位值。與基準(zhǔn)匹配位置及熱像儀標(biāo)定像素關(guān)系因子換算出量化液位的實(shí)際測(cè)量高度值。

系統(tǒng)工控主機(jī)將處理?yè)Q算出量化的發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油液位的實(shí)際測(cè)量高度值與機(jī)油液位判定準(zhǔn)則進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油液位的實(shí)際測(cè)量高度值與機(jī)油液位判定準(zhǔn)則限值范圍匹配時(shí)，系統(tǒng)工控主機(jī)保存裝配合格信息（流水號(hào)、檢測(cè)數(shù)據(jù)圖片等）同時(shí)在觸摸顯示屏上顯示最終檢測(cè)結(jié)果，否則傳遞裝配不合格信息給報(bào)警裝置報(bào)警并觸發(fā)線體運(yùn)轉(zhuǎn)控制器阻斷生產(chǎn)繼續(xù)流轉(zhuǎn)。（圖7）

3.4.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及查詢

根據(jù)人員崗位職能可在系統(tǒng)中設(shè)置各級(jí)相關(guān)人員的檢測(cè)、確認(rèn)、異常處理（重新檢測(cè)或放行）、查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等相應(yīng)權(quán)限。檢測(cè)識(shí)別圖形數(shù)據(jù)，檢測(cè)結(jié)果，油底殼件號(hào)，發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)，流水號(hào)等數(shù)據(jù)最終存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)以備使用、查詢。應(yīng)用畫面請(qǐng)參見圖8-圖11。

3.5 應(yīng)用效果

目前發(fā)動(dòng)機(jī)制造廠家均采用人為目視檢查油標(biāo)尺液位刻線情況判斷出廠機(jī)油量是否滿足要求，應(yīng)用紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)機(jī)油液位屬發(fā)動(dòng)機(jī)行業(yè)首創(chuàng)，而應(yīng)用紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)替代人工目視檢查大大降低了原檢查工位人工操作節(jié)拍及勞動(dòng)強(qiáng)度，并消除了人工目視檢查發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)油液位異常而檢不出、漏檢的問題，達(dá)到了機(jī)油液位的自動(dòng)檢測(cè)及檢測(cè)能力提升（防錯(cuò)）的應(yīng)用目的。

4? 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，通過(guò)紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)在裝配生產(chǎn)線機(jī)油液位檢測(cè)方面的應(yīng)用，大家能看到利用紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)來(lái)替代人對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè)，大大提高了檢測(cè)效率、產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)柔性以及自動(dòng)化程度。此外，通過(guò)紅外熱成像檢測(cè)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，便于信息集成及質(zhì)量追溯。因此，紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)將會(huì)在更多的生產(chǎn)線上得到推廣及運(yùn)用。

紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)作為一門新興的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，具有非接觸、大面積、響應(yīng)快等諸多優(yōu)點(diǎn)，隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員對(duì)紅外熱成像檢測(cè)技術(shù)研究應(yīng)用的不斷深入，將不斷促進(jìn)其與信號(hào)處理算法、智能化、大數(shù)據(jù)等其它技術(shù)的相互融合，為了適應(yīng)各種不同的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)要求，檢測(cè)系統(tǒng)也將會(huì)向便攜化、簡(jiǎn)單化和智能化方向發(fā)展。

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