基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統設計

王曉惠，馮彩英，徐忠根

(商丘工學院 信息與電子工程學院，河南 商丘 476000)

0 引言

目前我國工業制造業快速發展，各行業生產已逐步實現機械化操作。在機械設備中，發動機是十分重要的一個組成部分，發動機決定著機械設備的啟動工作，其質量也直接關系到機器的整體性能[1-2]。發動機的組成結構較為復雜，其中，葉片是發動機必不可少的組成部分，葉片的質量決定著發動機運行的安全程度，進而影響到發動機的使用壽命。由于葉片長期處于飛速旋轉的高溫高壓狀態，且工作時間長，產生的熱量難以消散，葉片很容易產生疲勞裂紋，這些裂紋將會對發動機的安全運行造成潛在威脅，一旦在工作過程中發生葉片脫落飛出，將會造成機械設備或電路的損壞甚至對工作人員造成人身傷害[3-4]。因此，對發動機葉片進行詳細具體的定期檢測非常重要，我國目前也十分重視在發動機葉片裂紋檢測方面的研究。

對發動機葉片裂紋的檢測方法一般有兩種：破壞性檢測和非破壞性檢測。破壞性檢測需要將發動機的故障葉片拆解下來，在實驗室進行精細的實體檢測；非破壞性檢測則不需要毀壞發動機的設備結構，通過觀察記錄發動機運行時葉片產生的聲音、雜質、熱量、電力消耗等情況，利用實驗對其進行磁場、溫度、噪聲等干擾，記錄葉片不同情況產生的異常數據，對比研究對葉片裂紋情況進行分析檢測。而這兩種方法都具有一定程度的缺陷，破壞性檢測容易造成發動機葉片的直接損毀，而非破壞性檢測會因為數據誤差或分析方向錯誤使安全隱患沒有解決，進而造成日后的故障事故[5-6]。

基于對傳統檢測方法的研究，本文設計了一種基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統，將葉片檢測技術與Harris-SUSAN算法的定位技術和興趣區域池化的操作技能相結合，使檢測精準性能夠達到超過網絡操作準確度的一個高水平。

1 基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統硬件設計

發動機葉片裂紋一般呈細長狀分布，因此本文選用了Harris-SUSAN算法中的anchor算法，并根據發動機葉片檢測的特征進行了相應調整，提高了檢測程序的精確度和適配度[7-8]。通過利用Harris算法的角點檢測技術對發動機葉片裂紋部分進行全方位的多點動態追蹤，最后匹配成一幅較為完整詳細的裂紋分布狀況圖，有利于檢測更準確順利地進行。同時還增加了對發動機葉片的聲像同步的檢測，大大提高了檢測的精準性。Harris算法的應用在提高檢測準確度的同時，也對檢測系統的硬件設備載體性能提出了較高要求[9-10]。為此，本文也針對檢測系統的硬件裝置進行了加強優化設計。硬件整體結構如圖1所示。

圖1 系統整體結構圖

如圖1所示，系統硬件結構分為傳感器及旋轉電磁激勵臺結構兩部分，其中，通過脈沖消磁電路產生方波、整形，通過濾波放大電路實現傳感器電壓信號的檢測；通過退火低碳鋼作為旋轉激勵臺的線圈鐵芯，通過功率放大芯片 TDA2030 實現激勵臺的旋轉磁化。

1.1 傳感器設計

在檢測系統中，主要負責信息接收和傳輸的重要部件是傳感器。發動機葉片進行檢測時，傳感器受到電磁波激勵進行圖像聲音等檢測信號的接收，并向系統的控制裝置傳輸接收到的信號信息。為了滿足檢測信息的精準全面，可適當增加電磁波線圈激勵裝置，提高檢測裝置的工作能量支持，以便葉片表面裂紋的細小部分也能夠清晰地檢測到。同時也減少了不必要的部分占據傳感器空間，在一定程度上簡化了傳感器的硬件設備組成，提高了信息檢測性能的同時有利于傳感器裝置的小型化設計。

由于對發動機葉片裂紋進行檢測之前，裂紋分布情況處于未知狀態，該系統的傳感器還設計了三維空間磁場檢測裝置，在傳感器裝置外部增加三維方向的空間磁場感應器。通過利用傳感器中高靈敏度的二軸霍尼韋爾各向異性磁阻(AMR)元件，確定水平與垂直方向范圍內的磁場分布與變化情況，獲取檢測對象三維方向的空間磁場信息，便可以對葉片裂紋的分布情況有大致的了解[11-12]。

二軸霍尼韋爾各向異性磁阻傳感器元件是按照四元惠斯通電橋進行的配置，能夠將磁場強度轉化為傳感器承受范圍內的電壓，并分次序進行電壓輸出。而且它的靈敏度很高能夠檢測并轉換低于30 μGauss的磁場[13]。傳感器磁阻HMC 1022的封裝/引腳如圖2所示。

圖2 HMC 1022的封裝/引腳

對于傳感器磁阻HMC1022 的一些主要技術參數，線性誤差為0.5%，滯后誤差為0.07%；靈敏度可達到1 mV/Gauss；分辨力一般為85 μGauss。由此可見該傳感器磁阻的性能之高，極大地增強了傳感器裝置的續航持久力和裝置結構的小型化、便捷化程度[14]。

為了消除外界磁場對磁阻元件磁場信號的采集，本文還為二軸霍尼韋爾各向異性磁阻元件設置了脈沖消磁電路，實現了磁阻磁場信號的完整獲取，而且對磁阻的靈敏度和其他方面性能沒有影響。脈沖消磁電路主要負責產生方波、整形、消磁等主要工作，通過NE555 芯片產生部分方波，然后方波會經過SN74CH04CN 芯片的組成電路并完成整形環節，之后開啟大功率三極管增大電路電流進行放大，最后通過IRF7106效應管進行消磁，經過這些步驟之后，便能夠得到脈沖消磁電路。

脈沖消磁電路如圖3所示。

圖3 脈沖消磁電路

二軸霍尼韋爾各向異性磁阻元件在處理磁場信號過程中的電路還需采用AD620放大器和UA740運算放大器，磁阻在對磁場信號進行轉化拆分時，需要放大信號才能具體地進行分解。信號拆分首先要經過AD620放大器進行第一次放大，然后進行無源濾波，之后采用UA740運算放大器進行兩次連續濾波放大，即可得到應用到檢測傳感器的電壓信號。

濾波放大電路如圖4所示。

圖4 濾波放大電路

由于線圈感應電流的能力較為微弱，為了增強電流感應能力，可在傳感器電路線圈中加入磁芯，使原本的線圈能夠直接與二軸霍尼韋爾各向異性磁阻元件聯系在一起，組成集合形式的檢測探頭。這種結果設計不僅節省了電流轉換時間和傳感器電阻裝置的空間占用比例，而且減少了電流不必要的浪費，有利于傳感器結構的完整性和適應性[15]。

1.2 旋轉電磁激勵臺結構設計

由于傳感器檢測裝置需要電磁激勵臺對檢測工作提供能量支持，本文基于對傳統的電磁激勵裝置組成原理的研究，設置了旋轉電磁激勵臺裝置。該裝置根據線圈通電產生磁場的原理進行優化，增加了非破壞性檢測的外部激勵裝置，同時還增加了對檢測系統內部空間的磁場轉換功能。優化后的電磁激勵裝置能夠根據磁場的分布和變化情況、方向、強度等方面對檢測裝置內部進行固定方向的磁場轉化。由于激勵臺線圈與磁阻元件進行了直接的連接，使檢測系統中的磁場能夠形成一個近乎均勻的磁場分布狀態。旋轉激勵臺線路內部鐵芯的選擇也有較高的要求，由于檢測工作一般在低頻狀態下實現，鐵氧體一般應用于高頻狀態，在低頻情況下導致磁場傳導效率降低，因此應選用適用于低頻環境的退火低碳鋼來作為旋轉激勵臺的線圈鐵芯。

發動機的葉片一般為曲面不規則形狀，還有葉尖、榫頭等不規則形狀的零件，這使其無法很好地固定在監測裝置的激勵臺上，因此，本文在激勵臺上增加了固定裝置結構。根據磁阻元件所處的低頻環境，選取了退火低碳鋼金屬板，以保證磁阻傳導的正常進行。夾板形狀需根據發動機葉片的形狀和弧度進行打磨，形成一個能夠與葉片曲面完整貼合的固定夾板，夾板周圍選用高強度的螺絲進行固定，以增強固定裝置的可靠性。

激勵臺驅動的外部驅動電路需要采用推挽形式的功率放大芯片 TDA2030 驅動線圈來實現激勵臺的旋轉磁化。

2 基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統軟件設計

設計發動機葉片裂紋檢測系統軟件部分，首先基于Harris-SUSAN算法對裂紋進行提取，通過損失函數對發動機葉片上方金屬磁場分解，提取金屬板出現裂紋時所引起的擾動磁場，通過三維渦流法分析磁場強度，帶入損失函數判斷發動機是否存在裂紋，實現發動機葉片裂紋檢測系統軟件設計。

2.1 基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋提取

發動機的葉片構成十分復雜，當葉片上出現微小的裂紋時，傳統的方法很難檢測到，Harris 算子是一種點特征提取算子，能夠簡化計算步驟，在計算過程中僅僅需要應用灰度一階查分濾波。通過Harris 算子提取的點特征十分均勻，通過計算興趣值確定最優點，計算時只需要應用一階導數，就可以得到穩定的特征提取算子。綜上所述，本文應用Harris-SUSAN算法設計發動機葉片裂紋檢測系統軟件。

設定目標物利用Harris-SUSAN算法建立損失函數：

(1)

其中:i表示訓練集中的索引，pi表示目標物概率。

將發動機葉片上方的葉片金屬磁場設定為H，對金屬磁場進行分解，按照磁場類型分解成三部分，分解表達式為：

(2)

引入ANSOFT電磁場有限元分析軟件，通過離散化處理求解區域獲得不同的單元，利用數學計算法將模型的邊值問題轉化成泛函求極值問題。相比較于場量，位函數更容易建立邊界條件，因此需要根據磁力線分布確定磁通，確定函數后，加入邊界定解條件，從而獲得求解值。

2.2 發動機葉片裂紋檢測系統軟件設計

基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統軟件工作流程如圖5所示。

圖5 發動機葉片裂紋檢測系統軟件工作流程

應用三維渦流法對磁場強度進行重新描述， 計算公式為：

H=Hp+▽·φ

(3)

H=Hp+▽·φ+T

(4)

其中:φ表示標定磁位；Hp表示金屬葉片上不同邊的磁場強度；T表示對應的金屬邊的矢量電位。分析葉片的導電區域和非導電區域，將交界面的矢量電位切分，獲得電位T的切向分量。在確定磁場強度H后，將公式(1)的損失函數帶入，獲得表達式為：

H(x,y,z)=H-L({pi},{ti})

(5)

裂紋判斷流程如圖6所示。

圖6 發動機葉片裂紋檢測系統軟件工作流程

3 實驗結果與分析

3.1 實驗步驟

為檢測本文研究的基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統工作效果，開展實驗。分別與傳統的基于圖像識別的發動機葉片裂紋檢測系統、基于ACFM原理的發動機葉片裂紋檢測系統進行實驗對比。

實驗采用發動機葉片型號為NOVAScope6000，由于發動機的葉片表面是曲面，在不同位置存在的曲率不同，很難進行三維建模和劃分網格，因此本文引入正弦函數曲線獲得磁紋密度，對葉片的裂紋進行簡化，簡化結果如圖7所示。

圖7 發動機葉片裂紋相應位置

發動機葉片裂紋會在金屬板上產生渦電流，不同的裂紋左右兩側的磁場都不同，因此會出現差分電壓。分別選用傳統系統和本文系統同時對發動機葉片進行感應，得到發動機葉片裂紋檢測系統感應電壓波形圖，判斷檢測系統的靈敏度；在此基礎上檢測裂紋波動幅值，得到監測系統的準確性。

3.2 實驗結果

采用不同方法得到的感應電壓波形圖如圖8～10所示。

圖8 基于圖像識別的發動機葉片裂紋檢測系統感應電壓波形圖

圖9 基于ACFM原理的發動機葉片裂紋檢測系統感應電壓波形圖

圖10 基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統感應電壓波形圖

裂紋的感應電壓隨著裂紋的深度、長度不同而出現改變，當長度相同時，裂紋越深，感應電壓波動越大；當深度相同時，裂紋越長，感應電壓波動越大。對比上述實驗結果，在一定范圍內，傳統系統與本文系統都會隨著裂紋深度和長度的增加而出現一定的電壓波動，但是波動范圍不同，本文提出的系統波動范圍更大，波動效果更明顯，更容易獲得檢測結果。

在確定感應電壓波動結果后，選取三種系統分別對不同高度的裂紋波動幅值進行檢測，檢測結果如表1所示。

表1 缺陷信號峰值檢測結果

由表1可知，當裂紋深度在0.00～0.40 mm之間，裂紋受到的外界干擾較小，三種系統的檢測準確率都相對較高，但是隨著裂紋深度增加到0.80 mm時，傳統系統的檢測效果開始降低，本文系統的檢測結果仍然十分準確，當裂紋深度增加到2.4 mm時，葉片內部裂紋的磁通量很大，檢測效果十分不明顯，傳統系統已經無法檢測到裂紋，而本文系統仍然能夠確定裂紋。根據上述實驗結果可以看出，本文研究的基于Harris-SUSAN算法的發動機葉片裂紋檢測系統在檢測靈敏度和準確度上都高于傳統系統。

4 結束語

本文主要介紹了基于Harris-SUSAN算法發動機葉片裂紋檢測系統，對傳感器和激勵臺進行了改造設計，使檢測裝置的準確度得到很大提高，而且減少了能量消耗；旋轉激勵臺不僅能夠產生旋轉磁場，而且保留了傳統方法中的單向磁場激勵功能。通過實驗也證明了這種葉片裂紋檢測系統對發動機葉片裂紋的檢測有很好的魯棒性。本文設計的基于Harris-SUSAN算法發動機葉片裂紋檢測系統不僅提高了發動機葉片裂紋檢測的精準性和完整性，而且對于葉片故障檢測領域的研究具有一定的指導意義。