[发明专利]一种发动机内腔腐蚀缺陷标记定位方法有效

专利信息
申请号: 201410113563.1 申请日: 2014-03-25
公开(公告)号: CN103926321A 公开(公告)日: 2014-07-16
发明(设计)人: 靳世久;杨晓霞;陈世利;黄玉秋;郭薇 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G01N29/06 分类号: G01N29/06;G01N29/44
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 温国林
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 一种 发动机 腐蚀 缺陷 标记 定位 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及超声相控阵无损检测领域,尤其涉及一种用于汽车发动机内腔腐蚀检测的C扫描图像缺陷标记及定位方法。

背景技术

目前,我国存在大量报废或即将面临报废的汽车,由此产生的大量废弃发动机不仅给环境带来了巨大压力,还造成了资源的极大浪费,于是再制造运动为此兴起。但是发动机的再制造遇到了一个难题,即发动机缸体内腔腐蚀缺陷的评估。对于这个问题,目前国内外还主要致力于防腐冷却液的研制以及冷却液与发动机缸体金属化学反应机制的研究,对发动机内腔的腐蚀只能起到预防或预测的作用,无法得知腐蚀的具体程度,位置等等。只靠预测结果来进行发动机再制造,无法确保发动机的使用及安全性能,会造成行车安全隐患。因此,针对这一情况,亟需一种能够对发动机缸体内腔腐蚀缺陷进行实时检测的无损检测方法,并能准确获知腐蚀的位置分布等信息,以便对需要再制造的汽车发动机进行准确评价,确保其动力及安全性能。

超声相控阵以其检测速度快,声束灵活,灵敏度高,系统复杂度低,操作安全等优势,最适合于发动机内腔的这一检测需求,特别是其快速成像性能,使检测者可以从超声C扫描图像中直观地观察到腐蚀缺陷的分布[1]。但依靠人工从图像中辨别缺陷并分别定位往往效率低下,且会因为人员差异、疲劳等原因造成误判,无法满足发动机自动化在线检测的要求。根据C扫描成像原理,不同形状及大小的缺陷,在图像上的显示都有比较大的区别,而且通常是在一幅图像上显示多个不同的缺陷。这些缺陷的特点是都在局部呈现出明显的特征,但整幅图像无法找到共同的阈值特征进行整体处理,且缺陷边缘一般会存在影像模糊的情况,一般还会存在耦合剂等因素带来的干扰伪像。因此,需要提出一种腐蚀缺陷自动标记定位算法,实现发动机内腔腐蚀缺陷的自动化检测分析。

发明内容

本发明提供了一种发动机内腔腐蚀缺陷标记定位方法,本发明实现了发动机内腔腐蚀缺陷的自动化检测分析,满足了实际应用中的需要,详见下文描述:

一种发动机内腔腐蚀缺陷标记定位方法,所述方法包括以下步骤:

通过超声相控阵检测系统获取发动机内腔的C扫描图像;

对所述C扫描图像进行处理获取缺陷标记结果图;

从所述缺陷标记结果图中提取质心。

所述超声相控阵检测系统包括:上位机、超声相控阵检测仪、超声相控阵换能器和编码器,其中,所述编码器安装在所述超声相控阵换能器上,所述超声相控阵换能器在发动机检测面上运动,

所述上位机计算超声相控阵的延时法则,并将延时法则传送至所述超声相控阵检测仪;所述超声相控阵换能器在发动机检测面上进行运动扫描时,所述编码器随之同步运动,且每前进一个步进值,即向所述超声相控阵检测仪发送一个激励脉冲信号;所述超声相控阵换能器每接收到此激励脉冲信号,按照所述上位机规定的延时法则发射超声信号,并接收发动机反射回的超声信号,通过所述超声相控阵检测仪传至所述上位机,由所述上位机进行超声C扫描成像。

所述对所述C扫描图像进行处理获取缺陷标记结果图的操作具体为:

通过分段线性函数变换方法对所述C扫描图像进行增强预处理,获取增强后C扫描图像;

将所述增强后C扫描图像转化为灰度图像;

采用Sobel算子求出所述灰度图像的梯度图像;

对所述灰度图像进行形态学开重建与闭重建操作,获取滤波后灰度图像;

对所述滤波后灰度图像计算前景标记和背景标记;

通过前景标记和背景标记结果修改所述梯度图像,进行分水岭分割,输出所述缺陷标记结果图。

本发明提供的技术方案的有益效果是:本发明通过超声相控阵检测系统获取发动机内腔腐蚀面的超声C扫描图像,先通过分段线性函数对其进行变换,使其图像增强,去除了干扰伪像,突出缺陷,再进行标记分水岭图像分割,对各个缺陷进行自动标记,最后应用质心法提取缺陷的质心,实现腐蚀缺陷的准确定位。该方法的识别标记准确率高,可100%标记腐蚀缺陷,且不会将干扰伪像标记为缺陷;发动机内腔腐蚀缺陷定位精度高,平均定位误差小于0.53mm;且国内外无人针对此问题进行研究,具有开创性。

附图说明

图1为超声相控阵检测系统的结构示意图;

图2为分段线性函数的示意图;

图3为一种发动机内腔腐蚀缺陷标记定位方法的流程图;

图4为发动机内腔的C扫描图像的示意图;

图5为增强后C扫描图像的示意图;

图6为图像分割后的缺陷标记结果的示意图;

图7为缺陷定位结果的示意图。

具体实施方式

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