吉衛(wèi)喜 李小兵 賈繼勇

1.江南大學(xué)，無錫，214122 2.無錫市新峰管業(yè)股份有限公司，無錫，214063

0 引言

國內(nèi)原油需求以及國際油價居高不下的情況，決定了中國需要發(fā)展煤化工［1］。煤化工是指以煤為原料，經(jīng)化學(xué)加工使煤轉(zhuǎn)化為氣體、液體和固體燃料以及化學(xué)品的過程。煤化工技術(shù)復(fù)雜，設(shè)備使用環(huán)境惡劣，運行安全要求高。煤化工裝備內(nèi)的各種工藝介質(zhì)多為易燃、易爆和有毒性的物質(zhì)，因此煤化工設(shè)備管路的設(shè)計壓力和設(shè)備溫度通常都比石油化工高［2］，而鈦合金管件以其強(qiáng)度高和耐腐蝕性好等性能可保證煤化工設(shè)備質(zhì)量高，滿足長周期運行，延長使用壽命和確保運行安全的要求。本文針對TA2鈦合金材料應(yīng)用于煤化工設(shè)備管路管件制造過程中焊縫射線探傷質(zhì)量控制問題進(jìn)行研究。鈦是較難焊接的材料，在焊接的過程中，由于受到各種設(shè)備、材料、方法、環(huán)境及人為因素的影響，不可避免地出現(xiàn)氣孔、夾渣、裂紋、未焊透、未熔合等現(xiàn)象。目前，鈦合金管件焊縫射線探傷的檢測數(shù)據(jù)需要人工逐項和標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而判斷零件是否符合要求和等級。同時，傳統(tǒng)射線探傷所拍攝的相片需要有經(jīng)驗的人員進(jìn)行判斷，該過程費時費力，效率低，且由于個人的經(jīng)驗程度不同，以及眼睛疲勞等客觀因素的影響，會使判斷結(jié)果出現(xiàn)漏判或誤判等情況。利用計算機(jī)輔助鈦合金管件焊縫射線探傷檢測數(shù)據(jù)分析與射線探傷圖像自動識別系統(tǒng)能夠克服上述問題，使分析的數(shù)據(jù)更具有一致性，同時使得質(zhì)量檢測工作在數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化和自動化方面的程度更高。

1 系統(tǒng)原理

鈦合金管件焊縫質(zhì)量要求很高，焊前用機(jī)械和化學(xué)兩種方法清除氧化皮、油漬、水份及其他有機(jī)物。焊接采用自主研發(fā)的自動焊接機(jī)械手實現(xiàn)。焊縫不允許有弧坑、粗大魚鱗紋等缺陷。經(jīng)X射線探傷不允許有裂紋、夾雜、氣孔等缺陷。鈦合金管件焊縫射線探傷數(shù)字成像系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)主要由計算機(jī)、圖像采集卡、存儲設(shè)備、監(jiān)視器、攝像機(jī)、光學(xué)鏡頭、圖像增強(qiáng)器、X攝像機(jī)、工作平臺以及被檢測的零件等部分組成。其中由攝像機(jī)、光學(xué)鏡頭、圖像增強(qiáng)器、X攝像機(jī)、工作平臺以及被檢測鈦合金管件零件組成的部分完成光電轉(zhuǎn)換的任務(wù)，具體過程如下：安裝在工作臺內(nèi)部的X攝像機(jī)發(fā)出X射線，該射線穿過被檢測零件后被圖像增強(qiáng)器接收，并把不可見的X射線轉(zhuǎn)換成可見光，然后攝像機(jī)再將光學(xué)信號轉(zhuǎn)換成電信號。攝像機(jī)再將圖像輸入圖像采集卡，經(jīng)過圖像采集卡中的A／D轉(zhuǎn)換等處理后，將最終的圖像以256色灰度顯示在監(jiān)視器上。如果零件存在焊縫缺陷，質(zhì)量檢測人員此時就會在監(jiān)視器上看到圖像上的不同圖案，主要是一些亮點或者一些亮線，然后由圖像處理系統(tǒng)根據(jù)圖像上的這些不同特征來進(jìn)行焊縫缺陷的判別［3－8］。

圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

2 圖像處理與特征提取

由于在管件焊縫成像的過程中，焊縫缺陷部位會受到環(huán)境噪聲、電磁干擾等因素的影響，所成的圖像會有所失真。因此采集的圖像也無法直接進(jìn)行模式識別，需要采取相應(yīng)的圖像處理手段，并進(jìn)行特征識別，才能進(jìn)行焊縫缺陷的識別與評判。所以，系統(tǒng)的關(guān)鍵在于能夠獲取清晰的、易于識別的數(shù)字圖像，然后才能在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行焊縫缺陷的識別、分類、存儲以及后續(xù)的分析判斷。利用計算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以對圖像進(jìn)行預(yù)處理、分析并提取相應(yīng)的特征，從而保證產(chǎn)品質(zhì)量的有效監(jiān)控，提高圖像評定的效率。

2.1 圖像預(yù)處理

管件焊縫圖像的轉(zhuǎn)換主要由兩步完成：一是對采集到的光學(xué)圖像用圖像增強(qiáng)器、攝像機(jī)等進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換；二是由計算機(jī)、圖像采集卡等完成A／D轉(zhuǎn)換。

為了消除圖像噪聲，可以采用低通濾波器鄰域平均法進(jìn)行濾波，但由于圖像邊緣輪廓含有大量的高頻信息，所以用鄰域平均法過濾噪聲時必然使邊緣變得模糊，此時就需要高通濾波器保護(hù)圖像邊緣，但高通濾波器對嗓聲的濾波效果不太理想。解決這一問題的方法是采用中值濾波［9－10］。中值濾波時，一般采用一個含有奇數(shù)個點的滑動窗口，將窗口中各點灰度值來代替定值（一般是窗口的中心點）的灰度值。對于奇數(shù)個元素，中值是按大小排序后中間的數(shù)值；對于偶數(shù)個元素，中值是指排序后中間兩個元素灰度值的平均值。對數(shù)字圖像進(jìn)行中值濾波，實質(zhì)是對二維序列進(jìn)行中值濾波。通過實驗比較分析，綜合采用中值濾波－自適應(yīng)閾值處理－孤點濾波處理－邊緣檢測－焊縫提取的方案對焊縫圖像進(jìn)行處理。

對管件焊縫圖像濾除噪聲以后，需要對其進(jìn)行圖像二值化處理，其目的是變灰度圖像為黑白圖像，以便對后續(xù)的圖像進(jìn)行邊緣檢測以及曲線擬合。為了更好地突出需求信息并取得良好的效果，選用自適應(yīng)閾值方案并用最大方差法來確定自適應(yīng)的閾值，主要原理如下：

假設(shè)焊縫圖像的灰度值為n級，灰度值i的像素為mi，那么，此時總像素各灰度值的概率然后在k處將其分為兩組，即C0（i＝1，2，…，k）以及C1（i＝k＋1，k＋2，…，n），兩組的概率分別為

兩組的平均值分別為

式中，μ為整體焊縫圖像的灰度平均值；μ（k）為閾值為k時灰度的平均值。

整個焊縫圖像灰度的μ值和σ2（k）值分別為

k在變化的過程中，求σ2（k）最大值所對應(yīng)的k值，即求得所需閾值。由于自適應(yīng)閾值處理后，焊接管件表面銹斑的灰度值不均，還可能有與焊縫灰度值像同的區(qū)域，即存在少量的干擾孤點。所以，還必須采取孤點濾波處理，消除圖像中的一些干擾點。

2.2 焊縫圖像邊緣特征提取

為了獲取圖像的邊緣信息，需要對圖像的邊緣信息進(jìn)行提取，本文擬采用邊緣檢測法，因為在焊縫圖像邊緣處，圖像數(shù)據(jù)具有不連續(xù)性，區(qū)域的灰度值發(fā)生突變，邊緣檢測可以提取出圖像的邊緣特征而去掉圖像的內(nèi)部信息，可極大地減少圖像的數(shù)據(jù)量。經(jīng)計算可得出在焊縫的邊界處的灰度值的差值是最大的［11］。因此，本文應(yīng)用基于Sobel算子的邊緣檢測算法提取焊縫輪廓，以求出輪廓坐標(biāo)并顯示有缺陷位置的坐標(biāo)［12-13］。Sobel算子是一種離散性差分算子，具有方法簡單，處理速度快，獲取的邊緣光滑、連續(xù)等特點，其表達(dá)式如下：

式中，Gx、Gy分別為圖像函數(shù)f（x，y）在點（x，y）處的梯度的幅度。

為了使邊緣信息更加完整，采用八方向的Sobel算子卷積模板，如圖2所示。

圖2 八方向Sobel算子卷積模板

根據(jù)模板卷積運算檢測出圖像邊緣，具體過程如下：

圖像中對應(yīng)模板中心位置的像素選取運算結(jié)果的最大值，作為該像素的新灰度值，即

同時，為了進(jìn)一步增強(qiáng)圖像的細(xì)節(jié)信息、邊緣特征，需對8個方向的邊緣模板進(jìn)行融合。采取基于小波變換和Sobel算子相結(jié)合的圖像融合方法可達(dá)到此目的，該方法具有較好的融合效果。具體的實現(xiàn)步驟如下：

（1）對各圖像進(jìn)行小波分解，得到圖像的高頻數(shù)據(jù)和低頻數(shù)據(jù)。其中高頻部分代表了圖像的細(xì)節(jié)信息。

（2）利用Sobel算子對圖像高頻特征量進(jìn)行提取，得到圖像的高頻特征量：

式中，λ表示第λ個模板方向；Dλ為λ個方向圖像的小波高頻系數(shù)；M（i，j）為檢測出的方向模板。

（3）根據(jù)取大的準(zhǔn)則確定8個方向上的高頻小波系數(shù)，并進(jìn)行小波逆變換，得到新的融合圖像，最終確定圖像邊緣。具體的融合準(zhǔn)則為

利用上述方法獲取的圖像邊緣信息完整，邊緣斷裂明顯減少，連續(xù)性好。經(jīng)過上述圖像處理過程，能夠顯示鈦合金管件焊縫缺陷圖像的明顯特征，再將其送入計算機(jī)輔助評判系統(tǒng)，進(jìn)行最終的焊縫缺陷判別，進(jìn)而進(jìn)行焊接質(zhì)量的評判與監(jiān)控。

3 焊縫相片識別與數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

3.1 焊縫相片識別與評判

當(dāng)管件焊縫X射線相片送入相片識別系統(tǒng)的同時，檢測人員需要將檢測時的特定條件輸入到系統(tǒng)當(dāng)中，或者直接調(diào)用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫里的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；然后，把標(biāo)準(zhǔn)相片數(shù)據(jù)庫中的相片也一起調(diào)出，同時顯示在顯示器上。此時計算機(jī)會自動識別并生成評判結(jié)果，同時檢測人員也可根據(jù)已有的經(jīng)驗進(jìn)行人工判斷，綜合評判結(jié)果之后，將數(shù)據(jù)反饋到數(shù)據(jù)對比模塊，如果沒有差異，就進(jìn)入到綜合結(jié)果輸出模塊，形成相應(yīng)的檢測報告［14］。最后，定期利用光盤對所獲取的圖像進(jìn)行存儲。

3.2 焊縫射線探傷數(shù)據(jù)分析

鈦是較難焊接的金屬。因為氧、氮、氫、碳等雜質(zhì)會嚴(yán)重影響鈦的力學(xué)和耐蝕性能，其生成的化合物也嚴(yán)重地影響焊接接頭的力學(xué)和耐腐蝕性能。焊接時，由于高溫區(qū)域大、滯留時間長、冷卻速度慢，管件焊縫區(qū)易產(chǎn)生粗大晶粒，形成過熱組織而使塑性下降，冷卻速度較快時，又易產(chǎn)生不穩(wěn)定的脆性α′鈦（鈦馬氏體），會使焊接接頭的塑性下降。為解決此問題，采用管件焊接機(jī)械手，嚴(yán)格控制線能量和冷卻速度?？紤]到鈦合金管件材料的焊接特點，在焊接過程中，除了采取有效的技術(shù)措施，制定合理的焊接工藝，還研究開發(fā)了鈦合金管件焊縫缺陷相片識別與數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以確保焊接質(zhì)量。該系統(tǒng)由檢測技術(shù)條件模塊、檢測數(shù)據(jù)輸入模塊、標(biāo)準(zhǔn)相片數(shù)據(jù)庫、管件焊縫相片識別分析模塊、綜合結(jié)果輸出模塊、檢測特定條件下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)對比模塊組成。

在該系統(tǒng)中，寫入裝置分別連接檢測特定條件下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫、檢測技術(shù)條件模塊，其可增加、更新檢測技術(shù)條件以及特定條件下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)相片數(shù)據(jù)庫內(nèi)的每張標(biāo)準(zhǔn)相片均關(guān)聯(lián)檢測技術(shù)條件模塊內(nèi)的檢測特定條件；同時，檢測技術(shù)條件模塊存儲各種類型焊縫相片對應(yīng)的檢測特定條件；檢測數(shù)據(jù)輸入模塊包括檢測條件輸入模塊、射線探傷相片輸入模塊。檢測條件輸入模塊用于錄入焊縫的特定檢測條件下的數(shù)據(jù)，包括已測得數(shù)據(jù)、檢測環(huán)境條件，檢測環(huán)境條件錄入的數(shù)據(jù)會自動匹配檢測技術(shù)條件模塊內(nèi)的檢測特定條件。射線探傷相片輸入模塊獲取經(jīng)過圖像處理技術(shù)處理過的射線探傷相片；檢測特定條件下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫內(nèi)存儲特定條件下的各種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，并且各種標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)與檢測技術(shù)條件模塊內(nèi)的檢測特定條件相片關(guān)聯(lián)；相片識別分析模塊調(diào)用關(guān)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)相片，并將射線探傷相片與標(biāo)準(zhǔn)相片同時置于圖像輸出的顯示屏上，人工判定相片上焊縫缺陷的性質(zhì)、數(shù)量和密集程度，并根據(jù)評判標(biāo)準(zhǔn)劃分質(zhì)量等級，同時錄入評判結(jié)果模塊；數(shù)據(jù)對比模塊的輸入端分別連接相應(yīng)檢測特定條件下的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫、已測得數(shù)據(jù)、評判結(jié)果模塊，最終的數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出至綜合結(jié)果輸出模塊；然后綜合結(jié)果輸出模塊綜合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，自動生成柔性檢測報告。鈦合金管件焊縫相片識別數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)構(gòu)架如圖3所示。

圖3 鈦合金管件焊縫相片識別數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)構(gòu)架

3.3 鈦合金管件焊縫缺陷及標(biāo)準(zhǔn)相片庫

經(jīng)過長期的生產(chǎn)實踐，對鈦合金管件焊縫常見缺陷種類、特點及射線探傷相片進(jìn)行了分析，建立了典型鈦合金管件的焊縫缺陷類型及缺陷標(biāo)準(zhǔn)相片庫，如表1所示。

標(biāo)準(zhǔn)相片數(shù)據(jù)庫可以根據(jù)加工零件焊縫實際狀況，進(jìn)行添加和刪除，方便實現(xiàn)焊縫射線探傷相片與標(biāo)準(zhǔn)相片的比對以及缺陷類型的分析，便于應(yīng)用實際生產(chǎn)過程。

圖4所示為鈦合金管件焊縫相片識別分析模塊的案例，可將獲取圖像與標(biāo)準(zhǔn)相片進(jìn)行對比。X光片顯示焊縫中心發(fā)亮且縱向延伸，為典型的根部余高過高缺陷。

表1 典型鈦合金管件焊縫缺陷類型及標(biāo)準(zhǔn)相片數(shù)據(jù)庫

圖4 鈦合金管件焊縫相片識別分析案例

4 結(jié)束語

針對TA2鈦合金管件焊縫射線探傷檢測的高要求，為了確保焊接質(zhì)量，研究開發(fā)了鈦合金管件焊縫射線探傷相片自動識別、數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量評判系統(tǒng)，實現(xiàn)了鈦合金管件的自動化焊接與質(zhì)量評判技術(shù)，并已在航空、核電、石化等裝備的高性能零部件制造中得到應(yīng)用。鈦合金管件焊縫射線探傷檢測數(shù)據(jù)分析與相片識別系統(tǒng)對檢測圖像進(jìn)行編號、輔助評定，輔助完成缺陷的定量、定位、定級，實現(xiàn)射線探傷檢測判斷的數(shù)字化，顯著提高了缺陷評定工作準(zhǔn)確性，同時也大幅提高了工作人員的效率。

經(jīng)過某管業(yè)制造企業(yè)實際生產(chǎn)中鈦合金管件焊縫射線探傷圖像現(xiàn)場識別與數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，結(jié)果表明，經(jīng)過對經(jīng)典Sobel算子改進(jìn)后，采用基于小波變換和Sobel算子相結(jié)合的圖像融合算法平均運行時間為50ms左右，完全可以滿足生產(chǎn)實時處理的要求。對焊縫缺陷自動識別結(jié)果與有經(jīng)驗的人工評判結(jié)果對比正確率高達(dá)98.5%，沒有發(fā)現(xiàn)漏檢真實存在的缺陷邊緣，也沒有出現(xiàn)把非邊緣點作為邊緣點檢出的現(xiàn)象。但對焊縫質(zhì)量級別的自動評判還有待進(jìn)一步研究實現(xiàn)。該算法運行精度高，經(jīng)過理論及生產(chǎn)實踐數(shù)據(jù)證明，響應(yīng)速度快，性能穩(wěn)定可靠，診斷結(jié)果準(zhǔn)確，具有良好的生產(chǎn)應(yīng)用價值。

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