劉 波，姚沛衡，禹 岳，邊成亮，楊辰龍

(浙江大學(xué)流體動力與機電系統(tǒng)國家重點實驗室，浙江 杭州 310027)

高鐵要安全穩(wěn)定運行，牽引電傳動系統(tǒng)起著關(guān)鍵作用，牽引電機轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)如圖1所示，其轉(zhuǎn)子鐵芯鑲嵌有轉(zhuǎn)子導(dǎo)條，導(dǎo)條和兩個短路環(huán)構(gòu)成鼠籠結(jié)構(gòu)。導(dǎo)條的斷裂是電機的常見故障之一，導(dǎo)條為銅合金材料，通常的生產(chǎn)方式是擠壓生產(chǎn)[1－2]，銅導(dǎo)條在擠壓生產(chǎn)中會產(chǎn)生缺陷，這些缺陷會危害高鐵的行駛安全。在工業(yè)檢測中可以用超聲波對銅導(dǎo)條缺陷進行識別和定位。超聲檢測是一種常用的無損檢測技術(shù)，通過超聲的反射、透射等性質(zhì)，利用回波的時間和幅值對缺陷進行檢測和定位。但由于金屬材料內(nèi)部存在粗晶粒，超聲波在金屬中傳播時會產(chǎn)生散射現(xiàn)象導(dǎo)致出現(xiàn)背景噪聲[3]，從而降低超聲信號的信噪比；而且表面回波存在一定的寬度，導(dǎo)致常規(guī)超聲檢測存在盲區(qū)，對皮下縮尾缺陷等近表面缺陷容易漏檢。

圖1 高鐵電機結(jié)構(gòu)示意圖

針對近表面缺陷檢測中出現(xiàn)的問題，一些研究人員選擇提高超聲換能器的性能[4－5]或使用相控陣探頭消除盲區(qū)[6]，但在工業(yè)檢測中，硬件的更換和維修成本較大；也有一些研究利用表面波[7]和蘭姆波[8]檢測表面缺陷，但其不利于自動化設(shè)備集成。本文采用高頻水浸聚焦探頭，利用表面聚焦技術(shù)進行檢測，可以將近表面盲區(qū)縮小到1 mm，便于集成，且設(shè)備容易維護和更換。

傳統(tǒng)的人工檢測方法主要依靠操作人員手持探頭進行檢測，在對工件進行全面掃描時，無法控制掃描間距，可能會出現(xiàn)漏檢現(xiàn)象。人工檢測對缺陷信號的判斷依賴于檢測人員的經(jīng)驗，在進行大批量檢測時檢測員可能會出現(xiàn)疲勞情況，影響檢測精度。工業(yè)機器人具有精確控制掃描間距、不依賴人員經(jīng)驗、連續(xù)工作而不疲勞的特點，可以提高檢測效率。北京首鋼集團研發(fā)了一條應(yīng)用于圓柱形棒材的渦流無損檢測流水線，可以實現(xiàn)上料、下料和分類的自動化[9]。北京航空航天大學(xué)的周正干和孫廣開等人以機器人技術(shù)結(jié)合激光超聲技術(shù)開發(fā)出了針對復(fù)合材料超聲檢測的非接觸、高精度自動化檢測系統(tǒng)[10]。但是目前尚沒有銅導(dǎo)條機器人超聲檢測系統(tǒng)的相關(guān)文獻報道。

本文以高頻水浸聚焦探頭表面聚焦技術(shù)和工業(yè)機器人為基礎(chǔ)，研制了一種用于銅導(dǎo)條的自動超聲檢測系統(tǒng)，通過機器人對銅導(dǎo)條進行抓取、檢測和分類，提高檢測的效率和準(zhǔn)確性。

1 銅導(dǎo)條中的皮下縮尾缺陷

銅導(dǎo)條在生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生各種缺陷，其中超聲檢測技術(shù)主要檢測的缺陷類型有裂紋、分層、夾雜、疏松和擠壓縮尾等。

擠壓縮尾是一種出現(xiàn)在擠壓產(chǎn)品尾部的特殊缺陷，一般易出現(xiàn)在擠壓棒材、型材、厚壁管材中。在擠壓生產(chǎn)的后期階段，當(dāng)擠壓筒內(nèi)坯料的剩余長度減小到與穩(wěn)定流動塑性區(qū)的高度相等時，擠壓力開始上升，金屬徑向流動速度增加，變形死區(qū)的金屬料也參與進變形中，從而導(dǎo)致坯料表面的氧化皮、擠壓設(shè)備中的潤滑油等污物流入成品中，導(dǎo)致金屬之間的分層[11－12]。擠壓縮尾缺陷按照其在銅導(dǎo)條中分布的位置，可以分為中心縮尾和皮下縮尾，如圖2所示。

圖2 銅導(dǎo)條擠壓縮尾缺陷

其中比較難以檢測到的缺陷是皮下縮尾缺陷，如圖2(b)所示。擠壓筒與錠坯的溫度差使得死區(qū)金屬受到冷卻，相比于中心區(qū)域的金屬，其金屬塑性性能降低，與塑性流動區(qū)界面產(chǎn)生劇烈的滑移使得金屬發(fā)生剪切變形而斷裂。同時坯料表面的氧化皮等臟物沿剪切斷面流動，覆蓋在擠壓產(chǎn)品的近表面上就產(chǎn)生了皮下縮尾。皮下縮尾由于其缺陷位置，嚴(yán)重影響擠壓制品的后續(xù)冷加工。

皮下縮尾多出現(xiàn)在銅導(dǎo)條的表面和近表面，而在常規(guī)的脈沖反射法超聲檢測技術(shù)中，表面回波存在一定的寬度，表面附近的缺陷回波難以識別，導(dǎo)致在被測件近表面區(qū)域存在一定的檢測盲區(qū)，無法識別是否存在缺陷。

2 表面聚焦技術(shù)

皮下縮尾缺陷位于工件近表面，常規(guī)超聲探頭表面盲區(qū)大，難以識別出缺陷，因此采用高頻聚焦探頭進行檢測，可將表面盲區(qū)減小到1 mm，滿足銅導(dǎo)條檢測需求。聚焦探頭在焦點處的聲束聚集，聲場內(nèi)部組織散射信號明顯變少，可以提高超聲檢測的信噪比。

2.1 表面聚焦與內(nèi)部聚焦對比

一般來說，聚焦聲束經(jīng)過平面后仍可以聚焦于一點[13]。在對銅導(dǎo)條進行檢測時，聚焦探頭聲束在工件表面二次聚焦，聲束折射及焦點位置如圖3所示。由光線模型折射定律和幾何關(guān)系，可以得到超聲波聲束在工件中的焦點深度，如式(1):

圖3 聚焦聲束在平面的折射示意圖

式中，H指水聲程，F(xiàn)表示探頭在水中的焦距，K指水中和金屬中的縱波波速之比，d指聲束在工件中的焦點離工件表面的距離，即焦點深度。

可以通過改變水聲程進而改變聚焦聲束焦點的位置，根據(jù)待檢測缺陷的位置，可以選擇表面聚焦和內(nèi)部聚焦兩種不同的聚焦方式，兩種聚焦方式如圖4所示。

圖4 聚焦探頭表面聚焦和內(nèi)部聚焦示意圖

在表面聚焦時，超聲波的能量集中于工件表面區(qū)域，因此對近表面缺陷檢測效果好，但聲波的穿透能力弱，會造成能量的浪費；使用內(nèi)部聚焦時，聲波焦點位于工件內(nèi)部，能量集中于焦柱區(qū)域，對內(nèi)部缺陷檢測效果好，但存在一定的表面盲區(qū)。

張延微[14]用表面聚焦和內(nèi)部聚焦兩種方式對W/Al復(fù)合材料進行檢測，分別得到圖5(a)、圖5(b)所示的超聲波A掃描波形圖?？梢钥闯鲈趦?nèi)部聚焦時底波幅值大，但始波的寬度寬，容易造成被測工件表面盲區(qū)增大；而表面聚焦時始波寬度窄，表面盲區(qū)小。

圖5 表面聚焦和內(nèi)部聚焦時超聲波A掃描波形圖對比

在內(nèi)部聚焦時，為了將焦點聚集在較深位置，需采用大焦距探頭，超聲信號受表面形狀和粗糙度影響大，會產(chǎn)生表面回波變寬的現(xiàn)象。而表面聚焦方式則可以采用小焦距探頭，信號受表面形狀影響小，表面回波也更清晰。

2.2 近表面聚焦探頭聲場仿真

由于探頭種類多樣，需要進行多次嘗試才能夠選取到合適的探頭和檢測參數(shù)，考慮成本和時間，每次都采用實驗測試的方法是不切實際的。因此先對聚焦探頭聲場進行仿真分析，以此來初步選擇檢測方案。

CIVA軟件基于pencil法修正的適用于超聲檢測聲場仿真的瑞利積分模型，包含多種無損檢測方法的仿真功能，可以初步對超聲檢測方案進行可行性分析[15－17]。其中的超聲檢測部分包含聲場計算和缺陷響應(yīng)兩個模塊，可以計算不同參數(shù)的探頭在工件中的超聲聲場，也可以模擬各種缺陷和聲場的相互作用。因此本節(jié)采用CIVA軟件進行超聲探頭的仿真。

首先建立矩形銅導(dǎo)條的模型，材料參數(shù)及模型尺寸如表1所示，幾何尺寸為30 mm×20 mm×120 mm。設(shè)置超聲探頭的頻率為15 MHz，焦距分別為12.7 mm、51 mm、76 mm、110 mm，各探頭具體參數(shù)如表2所示。分別設(shè)置水聲程，使聚焦探頭焦點位于導(dǎo)條近表面。

表1 工件模型材料參數(shù)及尺寸

表2 仿真設(shè)置的各探頭屬性

經(jīng)過仿真后得到如圖6所示的聲場分布圖和圖7所示的聲壓分布曲線。

圖6 矩形截面擠壓銅導(dǎo)條聲場計算仿真結(jié)果

圖7 矩形截面銅導(dǎo)條聲束軸線處聲壓分布曲線

從聲場分布圖和分布曲線可以看出:①探頭焦距越大，其焦柱長度越大；②焦距與晶片直徑大的聚焦探頭檢測范圍寬，在近表面處聲壓低，但在工件內(nèi)部聲壓穩(wěn)定，可以用于檢測芯部缺陷；③小直徑短焦距的探頭在近表面處的聲壓盲區(qū)小，聲壓強，而在工件內(nèi)部的聲壓低，可以推測其對近表面缺陷的檢測有利。

根據(jù)仿真結(jié)果可以看出，為了保證強聲壓和大信噪比，應(yīng)使用小直徑、短焦距的聚焦探頭檢測皮下縮尾缺陷等近表面缺陷。

3 銅導(dǎo)條機器人自動檢測系統(tǒng)設(shè)計及實驗

3.1 機器人超聲檢測工藝方案

3.1.1 檢測系統(tǒng)隨動件選擇

在超聲檢測工藝中，存在兩種主要的檢測方式。一種方式是將超聲探頭固定在運動模塊上，通過特殊夾具操作超聲探頭運動進行超聲檢測。另外一種則是在檢測時利用夾具控制工件運動，在固定的超聲探頭下進行超聲檢測。由于擠壓銅導(dǎo)條具有尺寸小、幾何形狀規(guī)則、生產(chǎn)品種多樣、數(shù)量多的特點，使用工件隨動的檢測方式能夠在保障檢測精度要求的前提下，快速完成工件的超聲檢測作業(yè)。因此采用工件隨動的檢測方式完成檢測系統(tǒng)方案的設(shè)計。

3.1.2 超聲檢測耦合方法

在超聲檢測技術(shù)中常用的耦合方法主要有直接接觸法和液浸法。直接接觸法的優(yōu)點在于檢測圖形簡單，對缺陷的靈敏度高，但是要求被檢測面的粗糙度小。液浸法的優(yōu)勢在于波形穩(wěn)定，便于在自動化檢測中使用。在擠壓銅導(dǎo)條大批量檢測中，由于需要搭建機器人自動檢測系統(tǒng)，再加上需要使用水浸聚焦探頭對近表面進行檢測，故選擇液浸法，以水作為耦合劑。

3.2 機器人自動檢測系統(tǒng)設(shè)計

3.2.1 檢測系統(tǒng)模塊設(shè)計

機器人自動檢測系統(tǒng)主要分為運動控制和超聲檢測兩部分。其中運動控制又可分為機器人控制模塊與傳送帶控制模塊，超聲檢測可分為超聲檢測硬件模塊與超聲檢測軟件模塊。系統(tǒng)中各模塊關(guān)系如圖8所示。

圖8 超聲檢測系統(tǒng)模塊設(shè)計

傳送帶控制模塊和機器人控制模塊主要負(fù)責(zé)對機器人和傳送帶的運動進行控制，實現(xiàn)被檢測工件的運動；超聲檢測硬件模塊負(fù)責(zé)超聲信號的發(fā)射和采集工作，并將采集后的信號傳輸給超聲檢測軟件模塊；超聲檢測軟件模塊負(fù)責(zé)超聲信號采集控制和檢測信號的處理和缺陷識別，同時也負(fù)責(zé)系統(tǒng)總控制功能，可以對其余三項模塊的運行進行控制。

3.2.2 系統(tǒng)工作流程設(shè)計

機器人自動超聲檢測系統(tǒng)的工作流程如圖9所示。

圖9 機器人檢測系統(tǒng)工作流程

總控制開始后，由超聲檢測軟件模塊向機器人控制模塊和傳送帶控制模塊發(fā)送開始信號，兩功能模塊開始工作。檢測人員在傳送帶的上料區(qū)完成被測件的上料。傳送帶將被測件送達機器人取件工位，并將到位信息發(fā)送給機器人。機器人控制模塊接收到到位信號后，開始夾取被測件，將其移動到超聲檢測水槽中進行超聲檢測。此期間超聲檢測水槽中的傳感器會檢測被測件是否到達檢測區(qū)域并發(fā)送信號給超聲檢測軟件，控制超聲信號采集的開始和結(jié)束。當(dāng)機器人完成檢測動作離開檢測區(qū)域后，軟件會通過自動識別檢測信號中是否存在缺陷波，并給予機器人產(chǎn)品是否合格的檢測結(jié)果，在此之前機器人將于特定位置等待。收到信號后機器人將對被測件進行分揀，并依據(jù)軟件信號進入下一次循環(huán)或停止檢測。

3.3 銅導(dǎo)條近表面缺陷超聲檢測實驗

為了驗證基于表面聚焦技術(shù)的機器人系統(tǒng)在近表面缺陷處理中的可行性，搭建圖10所示的機器人超聲檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)自動化程度高，操作人員只需進行上下料工作，抓取、檢測、分類環(huán)節(jié)都由機器人完成，可以提高檢測效率和精度。

圖10 機器人超聲檢測系統(tǒng)工作現(xiàn)場

利用系統(tǒng)對擠壓生產(chǎn)的銅導(dǎo)條進行檢測，銅導(dǎo)條尺寸為35 mm×10 mm×200 mm，圖11為在檢測中采集到的超聲A掃信號圖，圖12為無缺陷時的波形圖。根據(jù)對比可以發(fā)現(xiàn)，圖11在表面回波附近存在明顯的缺陷回波。機器人系統(tǒng)根據(jù)信號判斷出該部位近表面存在缺陷，將其分入廢料區(qū)。對該銅導(dǎo)條進行破壞性驗證，如圖13所示，可以看出銅導(dǎo)條存在皮下縮尾缺陷。這驗證了該機器人系統(tǒng)在檢測銅導(dǎo)條近表面缺陷時的可靠性。

圖11 缺陷位置的超聲檢測信號波形圖

圖12 無缺陷時的超聲檢測信號波形圖

圖13 銅導(dǎo)條皮下縮尾微缺陷破壞性試驗

4 結(jié)論

對于難以檢測的擠壓銅導(dǎo)條的近表面皮下縮尾缺陷，提出了表面聚焦的方法，可以有效提高近表面缺陷回波的幅值和信噪比，提高對近表面缺陷的識別能力。并且設(shè)計了機器人自動檢測系統(tǒng)，可以提高檢測的速度和精度。

通過實驗，可以看出采用表面聚焦技術(shù)的機器人系統(tǒng)可以識別出常規(guī)超聲檢測方法難以檢測出的表面皮下縮尾缺陷，并對銅導(dǎo)條進行分類。該機器人檢測系統(tǒng)能夠提高擠壓銅導(dǎo)條近表面檢測的精度和檢測效率，具有廣闊的應(yīng)用前景。