焊縫射線檢測智能化評定系統研制

韓德成 仲崇成 宋拯宇 路 浩

(中車青島四方機車車輛股份有限公司，青島 266111)

焊縫射線檢測智能化評定系統研制

韓德成 仲崇成 宋拯宇 路 浩

(中車青島四方機車車輛股份有限公司，青島 266111)

文 摘 目前X射線檢測存在檢測底片難于長時間保存、對操作人員依賴性強等不足，底片檢測信息處理智能化水平較低。隨著攪拌摩擦焊、激光焊等新方法的應用，制造業數字化車間的建設，對缺陷檢測、質量檢測信息的有效保存、處理也提出了更高的要求。為解決軌道車輛車體焊接結構內部缺陷檢測可視化、自動化的需求，研發高質量的X射線檢測底片掃描技術、先進的信息處理技術，開發X射線檢測底片的數字化及自動化評定技術，實現底片有效信息的無損數字化，底片缺陷自動搜尋、測量與分類，研發國內首套高速列車射線底片智能化評定系統，提升X射線檢測技術的信息化、自動化水平，實現底片自動化評定。相關技術可向航空航天產品進行推廣。

高速列車，射線檢測，智能化

0 引言

重大裝備生產制造和服役質量檢測需求，智能化、數字化車間的建設對開展數字化制造技術研究和推廣應用提出了新要求。攪拌摩擦焊、激光焊等新方法不斷應用對生產制造過程中缺陷的檢測提出新的要求[1-2]；數字化車間的建設要求對制造、服役后質量檢測信息的有效保存、處理提出更高要求[3]。

目前X射線檢測是焊接結構內部缺陷檢測的重要方法，但存在射線檢測底片難于長時間保存、對操作人員依賴性強；射線檢測底片檢測信息處理智能化水平不夠等不足。

底片的數字化及評定的自動化是目前焊縫射線檢測的重要發展方向之一[4-5]，隨著機器視覺技術、圖處理技術和計算機技術的發展，焊接底片的自動評定技術也得到了很大的發展，并成為了射線檢測研究的熱點之一，其主要的研究內容包括焊縫的分割、缺陷的查找及缺陷的識別[6-7]。

針對焊接結構內部缺陷檢測可視化、自動化的需求，研發高質量底片掃描技術、先進的信息處理技術實現X射線檢測底片數字化及自動化評定，實現底片有效信息無損數字化，底片缺陷自動搜尋、測量與分類，建立底片缺陷評定專家系統，實現底片自動化評定。本文研發國內首套高速列車焊縫射線檢測智能化評定系統，實現評定結果的信息化管理，實現焊縫底片的數字化掃描、底片缺陷信息自動獲取與評定及企業射線檢測的數據庫管理。提升X射線檢測技術的信息化、自動化水平。相關技術可向航空航天領域進行推廣。

1 焊縫底片數字化及其質量評定

1.1 焊縫底片有效信息無損數字化關鍵技術

數字化底片圖像與物理底片之間只要確保有效信息的完整傳遞，即可認為底片的數字化是信息無損的。例如，任何膠片都有一定的顆粒度，致使底片的空間分辨率(靈敏度)不可能有無限高，同時X射線的焦點尺寸也會影響到底片靈敏度，而當底片數字化系統的空間分辨率不低于底片的空間分辨率時，則可認為數字化過程是有效信息無損的。

以線型像質計W19號絲為例(Φ=0.05 mm)，根據采樣定理，需要底片數字化設備的分辨率為0.025 mm，通用焊縫底片的尺寸為80 mm×3 600 mm，此時的像素數為4.6×108。大像素對圖像的掃描速度、傳輸速度及處理速度都帶來了極大的挑戰。

一般的工業底片均具有較大的光學密度，而且隨著觀片燈質量的提高，這一值也在不斷地提高。ISO 17636—1—2013《焊接的無損檢驗-放射試驗-第1部分：X射線膠片和伽瑪射線膠片》要求底片的最低光學密度為A級≥2.0，B級≥2.3，最高光學密度沒有限制，一般要求為4.0左右。為了實現以上要求底片的數字化，EN 14096—2—2003《無損檢驗.X射線照相膠片數字化系統的質量鑒定》和GB/T 28266—2012《承壓設備無損檢測-射線膠片數字化系統的鑒定方法》要求底片數字化設備適應的底片最大光學密度應達到4.5。由于底片光學密度與底片的透過率呈對數關系，此時，光學密度為4.5的底片的光學透過率僅僅為1/31622，因此，必須要有一個很強的透射光源。

為了得到較高對比度的底片數字圖像，上述標準對數字化底片的光學密度分辨率也有較高的要，即光學密度分辨率必須達到0.02ΔD/ΔG(D為光學密度，G為圖像的灰度階)。

1.2 焊縫底片數字化硬件系統及性能測試

本文構建了一套底片數字化掃描系統，其包括CCD光電傳感器部分、光源部分、底片傳送機構和控制部分。

(1) CCD光電傳感器，光電傳感器將透過工業X射線底片的光信號轉換成電信號進行存儲，獲得圖像傳輸給計算機進行顯示。根據工業X射線底片細長的特點，并基于底片數字化對分辨率及動態范圍的要求，本項目選擇企業級CCD，像元尺寸為14 μm×14 μm，常規增益范圍為±10 dB。

(2)光源，光源的性能要求：高亮度、高效、均勻、穩定、長壽、易控的線形冷光源。相比之下，LED光源在發光效率、亮度、穩定性、使用壽命等各個方面，有明顯的優勢，因此本項目基于大功率LED來設計透射光源。

(3)底片傳送機構，基于線陣CCD對運動底片的圖像采集的特點，選用伺服電機進行底片傳送機構的傳動，實現底片勻速、穩定傳送，且避免了對底片的劃傷。

(4)控制部分，該系統采用主從控制的模式，其中工業PC為系統的上位機，ARM+FPGA組成的嵌入式系統作為下位機，上位機通過網口與下位機連接，實現對下位機的控制和底片的掃描。

本系統CCD圖像傳感器在焊縫方向的像素為4 096，對應的底片寬度為60 mm，可得到其空間分辨率為0.15 mm。CCD傳感器的數字圖像位數為16bit，因此灰階數為65536，通過灰階片測定了系統的光學密度范圍，其灰階片的密度為4.76情況下，圖像的光學密度分辨率可達0.005ΔD/ΔG。底片掃描速度為100 mm/s，掃描通用80 mm×3 600 mm底片需要的時間為3.6 s，能滿足工程上大批量底片掃描的需求。底片數字化系統的整體性能達到了EN 14096—2—2003《無損檢驗.X射線照相膠片數字化系統的質量鑒定》規定的最高級DS和GB/T 28266—2012《承壓設備無損檢測-射線膠片數字化系統的鑒定方法》規定的最高級DB級。

1.3 基于行業標準底片信息完整性評價方法

ISO17636—1—2013《焊縫的無損檢測-射線檢測--第1部分：X射線和γ射線膠片技術》規定，A級檢驗底片的光學密度需≥2.0，B級檢驗底片的光學密度需≥2.3，否則，底片不能作為評定依據，或者說底片的光學密度信息不完整。然而，影響底片質量的因素很多，即使拍照條件合適，也可能產生不合格的底片。目前普遍采用密度計來檢驗底片的光學密度，但光學密度計探頭為點狀探頭，只能測量底片上某一點的光學密度，不可能測量所有點。本文實現了底片光學密度值的計算機自動測量，并根據測量結果來標識焊縫底片，圖1(a)為原始圖像，圖1(b)中紅色區域為圖像光學密度小于標準的區域，為信息不完整區域。

2 高速列車焊縫射線底片評定系統2.1焊縫射線檢測評定系統

本文建立了高速列車焊縫射線檢測數字化評定系統，系統包括用戶管理，底片圖像的增強顯示與測量，焊接缺陷的自動搜尋、測量與識別，焊接底片的自動評定等模塊。圖2為高速列車焊縫射線檢測數字化評定系統登錄與用戶管理界面。

2.2 焊縫底片增強顯示與測量

高速列車射線檢測數字化評定系統具有焊縫底片查看與測量等功能。在底片自動評定或計算機輔助人工評定的過程中，都需要底片圖像的增強，包括去噪、灰度拉伸、求取負片、縮放等，本文分別采用中值濾波和頻域陷波濾波方法，實現了底片圖像的去噪處理，采用線性與非線性算法，實現了底片圖像的灰度拉伸，便于圖像處理及操作者對底片的觀察，采用基于亞像素的三次B樣條插值算法，實現了底片的縮放，減小了底片放大后的失真和顆粒度對缺陷觀察的影響。

三次B樣條插值函數如式(1)所示：

(1)

式中，x為插值位置，R1為插值系數。

2.3 焊縫底片缺陷自動搜尋、測量、分類

針對高速列車工件特點及鋁合金焊接缺陷特點，研究開發一套底片缺陷自動搜尋、自動測量及自動分類算法。圖3為算法流程。

首先采用中值濾波對圖像進行平滑處理，以去除個別圖像中突變的孤立噪點，然后通過底片背景相減法求取缺陷圖像，即

ID=IO-IB

(2)

式中,IO為原始圖像，IB為背景圖像，ID為前兩者相減得到的缺陷圖像。其中的背景圖像由原始圖像的平滑濾波得到。

缺陷圖像的分割采用自動閾值分割算法，數字圖像的灰度分布圖可以看成是像素灰度值的概率分布密度函數的一個近似，基于這個概念就可以得到一個最佳的分割閾值，使得圖像背景和焊縫區域的誤分割率達到最低。這個閾值獲取算法可以由迭代計算得出。設數字圖像的灰度級為65 535，設初始的閾值為中間灰度值。迭代計算公式見下式，迭代一直到Ti+1=Ti結束。這時收斂到的Ti為最佳的閾值。

(3)

式中，hk為灰度值，k為像素點數。

分割后的缺陷圖像仍然有許多噪點，為了濾除這些噪點，本文采用形態學濾波算法，即先對圖像進行開運算時小的噪點被濾除、再對圖像進行閉運算，使開運算中造成的邊緣缺陷和孔洞閉合。

形態學開運算數學表達式如下式：

A°B=(AΘB)⊕B

(4)

形態學閉運算的數學表達式如下式：

A?B=(A⊕B)ΘB

(5)

式中,A為原始圖像，B為結構元素，A⊕B為A被B膨脹AΘB為A被B腐蝕。

聯通區域的求取也采用形態學迭代算法，如下式所示：

Xk=(Xk-1⊕B)∩A,k=1,2,3，...

(6)

式中,Xk標識經過k次迭代后的聯通區域，B為結構元素，A為原始圖像中的缺陷集合。

缺陷邊界提取由以下公式得到：

β(A)=A-(AΘB)

(7)

式中，A為原始圖像中的缺陷集合，B為結構元素，β為缺陷邊界。

缺陷的基本參數缺陷長軸、缺陷的短軸、缺陷的面積、缺陷的周長、缺陷的灰度背景差、缺陷的外接圓半徑及缺陷的走向，由缺陷的基本參數可以進一步得到缺陷的特征參數，再由缺陷的特征參數，通過模糊推理，可以得到缺陷的類型。

2.4 焊縫底片缺陷評定專家系統

本項目建立針對高速列車所采用的射線檢測標準，建立相應的底片評定專家系統，為底片自動評定提供準則。

計算機自動評定可分為兩種形式，一是計算機輔助自動評定，即計算機先進行自主評定，并逐條給出評定依據，然后評片人員依次審定，二是直接以計算機的評定結果作為最終結果。前者在兼顧計算機評定客觀性強、效率高的同時，兼顧了人的智能性；后者效率較高，但對計算機算法可靠性的要求很高。本文開展計算機輔助評定與全自主評定的方法，并通過試驗驗證其可靠性。

圖4為高速列車焊縫射線檢測底片自動評定系統的界面。

3 高速列車焊縫檢測信息數據庫

3.1 焊縫底片信息數據庫管理系統

高速列車焊縫底片的信息包括底片的拍照信息(包括放射源類型、透射方式、管電壓、管電流、曝光時間、膠片類型、輻射源至被檢物之間的距離、增感屏類型、沖洗條件)，與底片相關的工件信息(部件名稱、材質、板厚)，底片信息(底片編號、底片名稱、寬度、長度、光學密度、評定結果、缺陷個數、評定人員、審核人員、評定時間、審核時間)底片的缺陷信息(包括缺陷的位置、類型、處理方式、返修結果等)。

本文結合企業產品情況和射線檢測流程，建立高速列車焊縫底片數據庫管理系統，包含檢驗項目、焊縫底片、焊接缺陷三級數據庫，實現包含車輛產品、焊接工件、檢驗人員、檢驗條件、焊縫底片圖像、底片評定、缺陷尺寸和特征等信息在內的數據庫管理。

目前四方股份公司生產的高速列車焊接底片評定標準采用ISO 10675-2—2010，部分實驗件標準采用ISO 10042-2005。本文根據ISO 10675-2—2010標準，在底片缺陷自動搜尋的基礎上，實現了底片的自動評定，在評定過程中的測量環節,為了將底片數字化及數字化評定系統納入公司的數字化車間管理，開發了數據庫遠程訪問模塊，實現了數據的查詢與統計，實現了其他輔助模塊：如用戶登錄與注冊、圖像存取等模塊。

3.2 焊縫底片評定報告生成模塊

根據四方股份公司射線檢測評定報告的基本格式和ISO 17636—1—2013《焊接的無損檢驗-放射試驗-第1部分：X射線膠片和伽瑪射線膠片》標準的要求，確定了評定報告所需打印的內容，并實現了底片評定報告的自動生成、打印預覽和打印。

在底片數據庫與底片評定專家系統的基礎上，開發底片評定報告自動生成程序，實現底片評定報告的自動生成。評定報告中包括焊接工藝、射線檢測技術和等級、標記系統、最終位置平面圖、輻射源、焦點類型與尺寸、所用設備、膠片類型與系統、防護屏與過濾器、所用管電壓與電流或輻射源類型與活性、曝光時間、輻射源至膠片距離、處理技術(手工/自動)、顯影條件、像質計的類型和位置、檢查結果。

3.3 焊縫底片信息統計與遠程訪問

在工程實踐中常常需要遠程客戶機對本地服務器進行訪問和數據交換，方便數據的維護和保存，以及實現多臺電腦對本地服務器信息的存儲極大地提高數據存儲的效率，因而實現數據庫的遠程連接具有非常重要意義。

圖5為高速列車焊縫射線檢測數據庫遠程查詢系統的界面，查詢方式可分為按照產品查詢和按照檢驗日期查詢，也可以綜合查詢，及同時限定查詢的產品批號和檢驗的日期。

在高速列車焊縫射線檢測數據庫遠程查詢系統界面的統計信息區顯示了所查詢的產品的焊接質量檢驗信息統計結果。分為三組：第一組包括工件的總件數、產品合格率(不包括返修后的合格產品)和無缺陷產品率；第二組包括I級焊縫比例、II級焊縫比例、III級焊縫比例和>III級的焊縫的比例；第三組統計不同類型缺陷出現的概率，分為裂紋、夾雜、氣孔和其他缺陷四類。

4 結論

(1)構建的焊縫底片數字化系統性能達到了EN 14096—2—2003《無損檢驗.X射線照相膠片數字化系統的質量鑒定》規定的DS和GB/T 28266—2012《承壓設備無損檢測-射線膠片數字化系統的鑒定方法》規定的DB級，滿足了焊縫底片數字化的需求。

(2)建立了高速列車焊縫射線檢測底片數字化評定系統，包括底片圖像的增強顯示與測量模塊、焊接缺陷的搜尋、自動測量與分類模塊，焊接底片的自動評定模塊，實現了焊縫底片的自動評定和計算機輔助評定。

(3)建立了高速列車焊縫射線檢測數據庫，實現了符合標準的焊縫射線檢測報告的自動生成、預覽和打印，實現了焊縫射線檢測結果的統計和遠程訪問。

[1] 李剛卿，邢立偉，路浩. 高速列車制造焊接技術應用展望[J]. 焊接，2011(5)：14-18.

[2] 王萍，王強，劉雪松. 基于FEM的高速列車地板結構焊接順序優化[J].焊接學報，2012,33(8)：14-18.

[3] 路浩，劉雪松，馬子奇. 高速列車車體服役狀態殘余應力超聲波法無損測量及驗證[J]. 焊接學報，2009,30(4)：16-18.

[4] 梁瑋，陶亮，張光先，等. 基于特征提取和極值搜索的焊接缺陷檢測算法[J]. 山東大學學報(工學版)，2014,44(6): 3:48-51.

[5] SHAO J X，DU D，SHI H，et al． A fast and adaptive method for automatic weld defect detection in various real-time X-ray imaging systems[J]． China Welding ( English Edition) ，2012，21( 1) : 8- 12.

[6] 羅愛民，沈才洪，易彬．基于改進二叉樹多類SVM 的焊縫缺陷分類方法[J]. 焊接學報，2010，31(7)：51-54.

[7] VILAR R，ZAPATA J，RUIZ R. An automatic system of classification of weld defects in radiographic images[J]. NDT&E International, 2009, 42(5):467-476.

Intelligent X-Ray Film Evaluation System of Welding Seam

HAN Decheng ZHONG Chongcheng SONG Chengyu LU Hao

(CRRC Qingdao Sifang CO.LTD, Qingdao 266111)

A new requirement for defect detection has been proposed for the application of the new methods such as friction stir welding and laser welding. Furthermore, it is also necessary to realize long time storage and automatic processing after manufacture and servicing in the digital workshop. At present, the detection of X-ray detection method has many shortcomings, for example the film can not be preserved in long time, the evaluation is depend on the level of operators and the testing automatic level is not enough. In order to make the testing of internal defects in the rail vehicle welding structure, more visible and automatized a digitalized X-ray testing and evaluating method is proposed. In this paper, a new digitalized device of X-ray film is constructed and the film can be scanned into the computer at low information loss. Then the finding，measurement and recognition of welding imperfection, evaluation of film is realized. At last, a testing database is established also to record and look back the weld film information.

EMU, X-ray testing, Intelligent evaluation

2016-05-10

十二五國家科技支撐計劃高速列車綜合節能關鍵技術與集成應用項目(2013BAG24B02)

韓德成，1979年出生，高級工程師，主要從事高速列車焊接技術研發及管理工作。E-mail:handecheng@sqst.com

TG404

10.12044/j.issn.1007-2330.2017.02.019