汽車散熱器焊合率熱成像檢測系統

謝有浩，任 杰，姜闊勝

(1.安徽理工大學 機械工程學院，安徽 淮南 232001；2.滁州學院 機械與電氣工程學院，安徽 滁州 239000)

0 引言

隨著汽車保有量的增加，汽車散熱器的需求也在不斷增加，為了保證散熱器的熱交換性能，避免發動機在工作中因過熱而造成的損壞[1-3]，散熱器出廠前焊合率的檢測愈發重要。在車用散熱器市場中,鋁制翅片式散熱器逐漸占據優勢[4]，它是利用釬焊技術將進出口接頭、水室、墊板、成形板、底板、內插管和翅片焊接組成[5-8]，其中翅片的形狀較為復雜，應用廣泛的翅片[9]有平直型翅片、百葉窗型翅片、鋸齒型翅片和波紋型翅片，在焊接后散熱器內翅片與隔板的焊縫很難被直接觀察到，因而無法直接檢測焊合率。

目前，針對各種不同的焊接工藝有不同的焊合率檢測方式，但是對翅片焊接的焊合率檢測方式卻很少。文獻[10]利用超聲透射法檢測線性摩擦焊接頭的焊合率；文獻[11]在隨機截取的焊后試樣縱剖面上，用冷酸浸蝕法顯示焊縫上焊接缺陷，并測量其總長度；文獻[12]提出超聲相控陣在異種鋼的焊縫檢測，但以上方法均不適用于汽車散熱器的焊合率檢測。傳統的翅片式散熱器焊合率檢測具有隨機性和破壞性，依靠人工判斷，人為因素多，分辨率低，可靠性差。因此，需要一種能在不破壞散熱器的前提下，逐個檢測翅片焊合率的科學的、客觀的方法。

隨著成像技術、計算機技術與圖像處理技術的發展，融合多種技術的機器視覺成為新的發展方向，在許多領域和場合代替人眼進行目標的檢測和識別[13-17]。紅外熱成像技術在散熱器中的應用多側重于傳熱性能[18-19]和管道故障檢測[20]，本文則將紅外熱成像技術與圖像處理技術相結合，對焊接后的汽車散熱器進行檢測[21-22]。

1 焊合率仿真分析

1.1 模型建立

根據汽車散熱器的工作原理[23]，高溫液體流過隔板中的孔洞，隔板將熱量傳導至翅片，最后通過翅片與空氣進行熱傳遞，達到降溫冷卻的功能，本文通過拍攝汽車散熱器的表面熱像圖來檢測汽車散熱器的焊合率。所以仿真模型由散熱器隔板和翅片組成，利用SolidWorks simulation軟件建立焊接熱效應模型，對其進行溫度場仿真分析。焊合率為焊縫長度在焊接總長度中的占比，具體的焊接模型材料為7072鋁合金。焊接仿真模型如圖1所示。

1.2 溫度場分析

利用SolidWorks simulation軟件對焊接模型溫度場進行有限元分析，對隔板施加熱源，通過焊接部位傳遞熱量至翅片。仿真分析從焊合率10%開始，逐漸以10%遞增，直至100%的熱效應分析，通過改變焊接模型焊合率，分析翅片以及隔板發生熱傳遞后的溫度場情況，在溫度場分布上焊合區翅片溫度明顯高于未焊接區域。

焊合率10%～100%翅片與隔板溫度圖如圖2所示。由圖2可知：隨著焊合率的上升，翅片表面溫度也不斷上升，通過熱傳遞，隔板溫度也不斷降低。焊合率在超過70%后隔板溫度降低曲率和翅片溫度增加曲率變大。焊合率在10%時，翅片溫度為299.8 K，隔板溫度為338.3 K，溫度相差較大；當焊合率達到100%時，翅片溫度為326.6 K，隔板溫度為328.3 K，兩者溫度較為接近。利用熱效應仿真分析，發現不同焊合率翅片與隔板之間的表面溫度場存在明顯差異，所以通過拍攝翅片式散熱器表面熱像圖檢測其焊合率，具有較大的可行性。

圖1 焊接仿真模型

圖2 焊合率10%～100%翅片與隔板溫度圖

2 可行性分析

圖3 散熱器表面紅外熱像圖

現場試驗環境為模擬焊接后的翅片散熱器，利用加熱爐對散熱器整體進行加熱，為避免散熱器焊接釬料的融化，試驗加熱溫度低于焊接釬料熔點100 ℃。加熱后模擬焊接出爐一階段風冷散熱，由于焊接情況的不同，風冷后翅片散熱器表面形成溫度差，此時拍攝散熱器表面紅外熱像圖，如圖3所示。

由圖3可知：橢圓形區域的隔板熱像圖左邊顏色亮度高于其他地方，說明該處溫度較高，可以判斷此處焊合率低于正常值。為了驗證試驗結果的正確性，對該異常部分進行剖切，剖切結果如圖4所示。由圖4可以觀察到隔板的左邊內部有未焊接處。再次單獨拍攝剖切部分熱像圖，如圖5所示，發現左邊的熱量低于右邊。此次試驗的翅片式散熱器未焊接部分在其內部而非表面，普通人工無法判斷該區域是否有焊接，通過熱像儀拍攝其表面熱像圖不難發現其溫度的分布差異，從而判斷其是否完全焊接。

3 試驗結果與分析

首先，利用檢測裝置對現場翅片式散熱器進行紅外圖像采集；再對紅外圖像進行圖像處理，如圖片擺正、感興趣區域選擇、濾波、灰度化和二值化等[24-25]；最終，對比產品的量化數據分析試驗結果。

(a) 隔板左面剖視圖 (b) 隔板右面剖視圖

3.1 圖像拍攝

該檢測裝置主要由產品輸送系統(產品的傳送直接利用釬焊爐輸出傳送帶進行)、可編程邏輯控制器控制系統、步進電機執行系統、紅外相機拍攝系統、計算機端數據處理系統組成。

由于金屬表面光亮，在拍攝范圍較大時汽車散熱器會折射環境溫度，污染物體表面溫度圖像，造成判斷誤差。所以在采集圖像信息時，本設計采用局部拍照最后拼接成全局圖像。根據焊接生產線的傳送帶速度設計檢測系統的X軸運動速度，保持相對靜止，同時Y軸根據設定值間歇運動，間隙停頓時間熱像儀拍照。

3.2 圖像擺正

對熱像儀實時傳輸的圖像信息根據最小外接矩形算法擺正圖片，然后根據區域溫差框選感興趣區域，進行針對性后續處理。

圖6 中值濾波圖

3.3 濾波處理

由于現場拍攝的散熱器表面熱像圖會有噪聲，對圖像有利信息有干擾，需要在保留判別特征條件下對紅外熱像圖進行噪聲抑制，該處理結果的好壞將會影響到后續圖像處理和數據分析的準確性。

本文結果處理采用非線性中值濾波法，其在平滑脈沖噪聲方面非常有效，同時選擇適當的點來代替污染點，以保護紅外熱像圖中邊緣尖銳的部分。中值濾波圖如圖6所示。

3.4 灰度處理

對上述濾波處理后的紅外熱像圖進行灰度處理，其處理結果的描述同原彩色圖像一樣反映了圖像的亮度和色度等級的分布和特征，而原彩色圖像后續處理計算量較大，灰度熱像圖會使后續的圖像處理計算量變得少一些[26]。

3.5 二值化處理

為了區別翅片式散熱器表面的溫度差異，凸顯感興趣目標的輪廓，簡化圖像，減小數據量，需要利用二值化算法對灰度圖進一步處理。

圖7 灰度直方圖

其中灰度值閾值的選取是二值化中重要的部分，在紅外熱像圖中，圖像灰度值對應拍攝時物體表面不同的溫度值，通過閾值劃分，便可以溫度為界限劃分溫度區間。本文研究的紅外熱像圖方法主要通過翅片與隔板溫度的差異性，反映傳熱效果，進而反映翅片與隔板焊接情況?，F場環境拍攝時，每個散熱器隔板的溫度以及散熱環境都存在一定的差異，所以隔板溫度以及翅片溫度不會是一個固定數值，在二值化時每個散熱器熱像圖無法選用固定的閾值，需要根據溫度情況采用合適的閾值，本文采用自動閾值分割(OTUS法)，通過統計計算每個灰度值的概率、目標與背景的分布概率以及平均灰度值和方差，取類間差最大的灰度值為閾值。

首先，繪制圖中感興趣區域圖像灰度直方圖，如圖7所示。

由圖7可以看出：灰度直方圖中有一個大波峰，那么就選用這個波峰作為這幅圖像二值化的閾值，選取閾值為114，對熱像圖進行二值化處理。

3.6 數據分析

二值化圖像中黑色部分為溫度低于設定閾值部分，白色部分為溫度高于設定閾值部分，汽車散熱器通過翅片與空氣熱交換降低溫度，所以散熱器水室熱量通過翅片進行散熱，翅片溫度越高，反映出該部分與隔板焊合程度越高， 通過計算白色部分面積即可反映翅片的焊合程度。面積對比見表1。

表1 面積對比

由表1可知：合格部分白色占比62.77%，與不合格部分的48.54%存在一定的差異。

分析圖像處理結果表明：散熱器翅片與隔板未焊合部分與焊合正常的部分熱效應不同，熱傳遞效率不同，且未焊合部分熱傳遞效率低于焊合良好部分，將會導致其內部熱效應差異反映到散熱器表面，形成不同的溫度場，通過觀察散熱器表面溫度分布情況，提取相關信息，有效地檢測出翅片與隔板的焊接情況。

4 結論

(1)本文方法利用散熱器出爐后的焊接余熱，隔板余熱溫度達328.3 K，焊合率10%和100%翅片溫差達10 ℃，滿足測取要求，無需額外添加熱源激勵，減少了能源消耗，降低了檢測成本，無冗余工序增加。

(2)針對散熱器的功能特性，根據表面散熱的差異性反映散熱器內部的焊接情況，檢測可靠性高。

(3)紅外技術與圖像處理算法的結合，可實現對散熱器的逐個無損檢測，避免散熱器產品性能優異的概率性問題，保證出廠后性能滿足使用要求。