熒光滲透探傷裂紋長度測量技術研究

王赫，白素平，閆鈺鋒

（長春理工大學 光電工程學院，長春 130022）

零件由于各類應力的作用會出現不同程度的損傷。在工業生產中，對于大部分結構較為簡單的零件，表面產生的裂紋會隨著運作過程中應力的不斷作用而逐漸延展，這使得設備整體的工作安全和工作效率受到了影響，并隨著裂紋的逐漸擴大引起設備的機械性能大幅度下降。因此，對零件進行表面裂紋檢測并及時更換或處理問題零件在工業生產中具有重要的意義。

近幾年一些裂紋檢測系統相繼問世，諸如Crack Viewer、IRP-100等裂紋檢測系統，它們雖然可以實現裂紋信息的提取，但采集結果中的干擾信息較多。為了進行裂紋的檢測，Hutchinson等人［1］使用canny濾波器和小波變換相結合的方法；Iyer等人［2］使用了數學形態學的方法；Miwa等人［3］則利用了分水嶺分割算法。然而上述這些方法過度專注于將線性形狀特征做為裂紋的主要特征，因此只能將檢測出的一些線狀輪廓做為實際裂紋的近似，一方面它們無法十分準確地檢測出完整的裂紋，另一方面測量對象也受到自身表面形狀的限制，進而就無法得到相對準確的裂紋長度信息［4-13］。

為了得到裂紋完整且準確的圖像信息，在進行裂紋圖像處理前，通過采用熒光滲透探傷對待測零件進行滲透處理。在暗室環境中，熒光材料滲透到缺陷裂紋中，使得裂紋部分的對比度大大增強，最終采集到的圖像上，裂紋的輪廓清晰且連貫，同時可形變標尺可以隨著零件的表面形狀展開，此時標尺與裂紋的形變狀態相同，在相機下不管缺陷零件表面為何種形狀，在圖像中單個像元所對應的實際長度是固定的，通過對應像元的實際長度相疊加，不但可以實現對工件復雜表面裂紋長度的計算，同時由于像元的尺寸微小，讓測量精度大大提高。

1 熒光滲透探傷

熒光滲透探傷是一種以毛細管現象為基礎，用于檢查表面開口缺陷的無損檢測手段。是五種常規無損檢測方法中的一種（射線探傷、超聲波檢測、磁粉探傷、渦流檢測）。同其他無損檢測方法一樣，熒光滲透探傷也是在不損壞被測對象使用性能的前提下工作的。

本文中應用水洗型熒光滲透探傷法來捕獲零件表面的缺陷區域圖像。根據所使用顯象劑的種類水洗型熒光滲透探傷的工作流程圖，如圖1所示。

圖1 水洗型熒光滲透探傷的工作流程圖

2 裂紋缺陷長度檢測

近幾年，國內外有不少學者都在嘗試用數字圖像處理的方法，來檢測各種物體表面裂紋缺陷的尺寸。其目的都是在存在噪聲的物體表面圖像中檢測出裂紋輪廓并將其標注出來。這樣做的主要問題在于檢測出的裂紋輪廓可能會出現斷裂，導致檢測不完整，并且由于相機與CCD精度問題使得裂紋識別的準確率相對較低［14-16］。為解決這些問題，采用經過熒光滲透處理后的零件圖像，加強裂紋處的圖像對比度，根據實際情況無需進行圖像增強處理。同時，憑借在缺陷區域貼加熒光標尺，以比例換算的方式降低相機與CCD帶來的精度誤差。

2.1 圖像的去噪處理

在對裂紋缺陷圖像區域進行處理時，只針對裂紋所在的小區域圖像做相應處理可以有效減少計算時間、提高算法運行效率。本文中所采用的裂紋缺陷計算方法，所感興趣的特征區域為裂紋及標尺所在窗口。裂紋與熒光標尺邊緣都需要在圖像上清晰體現。主要通過迭代閾值法來實現特征區域的提取。

迭代閾值法中閾值化處理主要是為了確定裂紋與標尺的初始窗口。圖像的分割精度極大程度上依賴于所確定的閾值是否準確。迭代閾值法是閾值法圖像分割中比較有效的方法，通過迭代的方式來求出分割的最佳閾值，具有一定的自適應性。迭代閾值法的步驟如下：

（1）確定參數T0，并選擇一個初始估計閾值T1；

（2）用閾值T1分割圖像。將圖像分為兩部分：灰度值大于T1的像素集合G1與灰度值小于T1的像素集合G2；

（3）分別計算G1及G2中所有像素的灰度平均值，記為μ1與μ2，則有新的閾值：

（4）若 |T2-T1|＜T0，則認為T2為最佳閾值；反之，將T2賦值給T1，重復步驟（2）-步驟（4），直至得到最佳閾值位置。

2.2 裂紋尺寸的計算方法

假設標尺的尺寸為Amm×Bmm，且可求得標尺長所占像素個數為n1，寬所占像素個數為n2。將裂紋的圖像細化分塊，即將裂紋長度以單個像元長度為單位分割成許多小單元，得到裂紋長所占像素個數為。

分析標尺，對于標尺的長，單個像元所代表的實際長度通過比例換算可以得到，即：

同理，對于標尺的寬，單個像元所代表的實際長度通過比例換算得：

建立坐標系XOY，將裂紋沿X軸分成n段微弧dx1,dx2,…,dxn，由于單個像元尺寸足夠小，近似將這些微弧看成直線，如圖2所示。

圖2 裂紋分割圖

在實際圖像中dx實際上覆蓋了一定數量組成的列像元，分別對dx1,dx2,…,dxn取中心點，共計得到n個特征點，每相鄰兩點之間用直線連接，共計有n-1條線段z1,z2,…,zn-1。則以X軸為基準，判別zi（i=1，2,…,n-1）與X軸的夾角θi。針對第i（i=1，2,…,n-1）個中心點，當θi＜ 45°時，在其所在的像元列，dxi的長度為xi；當θi≥ 45°時，在其所在的像元列，dxi的長度為yi。針對最后一段微弧dxn，其長度的選擇由第n-1個夾角θn-1的大小來決定，判別方式同上。最終裂紋的長度為：

3 精度分析與實驗結果

3.1 實驗精度分析

在圖像采集時，裂紋與標尺經由統一光學系統縮放，最終成像在同一個CCD上，可使被測裂紋與標尺所成的像擁有相同的畸變。被測裂紋與標尺在拍照成像的過程中具有相同的系統誤差，且兩者的系統誤差可以起到相互補償的作用，因此，在對裂紋的測量過程中，誤差主要由CCD成像時單個像元引起，同時標尺的尺寸誤差也會影響測量精度。

3.1.1 CCD單個像元引起的誤差

由于在圖像采集時，裂紋與標尺被放入同一視場內進行比例換算，但因為CCD分辨率不足以精準地用整數個像元表征裂紋與標尺的尺寸，所以CCD單個像元引起的誤差最大時分如下2種情況。

3.1.2 標尺的誤差

標尺根據其生產、工作環境等因素，其誤差通常分為尺長誤差ν1與標尺使用時的測量環境溫度誤差ν2，從標尺生產的角度，通常采用電子測量顯微鏡來測量，因此尺長的測量精度可達±1 μm，即δ1≤±1 μm；同時在正常室內溫度下工作，標尺的形變最大約為±3 μm，且呈偶然性，即δ2≤±3 μm。

3.1.3 誤差的合成

通過上述分析可知，CCD單個像元所引起的誤差與標尺的誤差均為隨機誤差，在測量實踐中，各個單項誤差的隨機誤差和測量結果的總誤差也常以極限誤差的形式表示，由于極限誤差可通過標準差來表示，故合成后的總誤差可寫為：

由于所選用的遠心鏡頭光學倍率為1，所以CCD單個像元所引起的誤差可以直接帶入計算。將CCD單個像元所引起的誤差與標尺的全部誤差代入總誤差公式，計算長度的合成誤差。合成后長度的誤差為：

由于裂紋分布不是水平或垂直的，根據長度方向的作用誤差，得出測量長度的結果表達式為：

裂紋與標尺所占的像元個數比可近似等于長度比，已知裂紋長度最長為5 mm，標尺的邊長為3 mm，所以有：

故裂紋長度的極限誤差為：

3.2 實驗原始圖像

經由熒光滲透探傷過程處理過后的表面帶有缺陷的零件，其表面粘貼著涂有熒光顏料的標尺，標尺的尺寸為3×3 mm2，由于對比度的差異，裂紋缺陷在圖像中較為清晰，為了方便完成裂紋長度的測量，實驗時通過激光打標機在薄片金屬零件上，刻劃了3道長度不同的劃痕作為待測裂紋。為方便手工測量，激光打標機在薄片型零件上刻劃的模擬裂紋均為直線，經由手工測量三道劃痕的長度分別為4.98 mm、3.86 mm、2.35 mm。且由于激光打標機工作時光束能量較高，薄片金屬零件受熱發生形變，其表面由平面變為帶有一定弧度的不規則表面。圖像采集實驗的實驗裝置圖如圖3所示。

圖3 圖像采集實驗裝置圖

該裝置所采集到的模擬裂紋區域圖像如圖4所示。

圖4 采集到的裂紋區域圖像

4 實驗結果分析

運用裂紋長度檢測算法測量裂紋圖像中的裂紋長度，通過去噪及閾值化處理后所得的圖像結果如圖5所示。

圖5 迭代閾值分割后的裂紋圖像

測量所得裂紋長度結果分別為4.987 4 mm、3.872 3 mm、2.340 2 mm，與激光刻制的標準值相比測量誤差分別為 7.4 μm、12.3 μm、-9.8 μm，均位于精度分析中±18.9 μm的測量精度范圍內。

5 結論

本文根據常見裂紋長度檢測系統的特點和裂紋長度檢測相應的技術指標要求，從滲透探傷和圖像處理相結合的角度出發，提出一種在采用滲透探傷的情況下，通過累加單個像元尺寸，實現對工件復雜不規則表面裂紋長度計算的方法。相比于過去常用的裂紋尺寸檢測方法該方法具有更高的測量精度，且不受面型種類的影響。通過相應的精度分析計算后得到該算法的裂紋長度測量精度為±18.9 μm，實際實驗測量情況也表明，精度分析計算所得測量精度范圍合理。