ISSN10003762 CN41 1148/TH
轴承2017年3期 Bearing 2017, No. 3
测量与仪器
4549,55
DOI:10. 19533/j. issn1000 3762.2017. 03.013
基于磁粉探伤的柱形工件裂纹自动检测方法
陈林宇，刘桂华
（西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室，四川绵阳621000）
摘要：磁粉探伤广泛应用于铁磁性工件表面和近表面的裂纹检测，但目前仍采用人工目检进行缺陷判别。因此，提出了一种运用机器视觉检测技术的圆柱形工件外表面裂纹自动检测方法，针对柱形轴承零件在车前加工过程中产生的纵向表面裂纹，使用工业相机拍摄工件柱面磁痕图像，运用数字图像处理技术提取出疑似裂纹区域的特征，然后基于这些特征，利用模式识别中的分类器技术完成轴承零件柱面裂纹的自动识别。试验结果表
明：该方法不仅对柱面裂纹、纤维物和磁悬液滴等真、伪缺陷有较高的识别率，而且检测效率较高。关键词：滚动轴承；无损检测；磁粉探伤；图像处理；表面裂纹
中图分类号：TH133.33;TG115.28
文献标志码：B
文章编号：10003762(2017)03004505
Auto-DetectionMethodofCylindricalWorkpieceSurfaceCracks
BasedonMagneticParticleInspection
Chen Linyu，Liu Guihua
( Robot Technology Used for Special Environment Key Laboratory of Sichuan Province, Southwest University of
Science and Technology, Mianyang, 621000, China)
Abstract: Magnetic particle inspection is widely used for detection of ferromagnetic workpiece surface cracks, but the result of detection depends on manual visual inspection. For a kind of longitudinal surface cracks occurre in the pro cessing of tuming, first magnetic image of bearing is gotten the by using industrial camera and the features of suspected crack areas is extracted through the technology of digital image processing. Based on these features, the system could recognize the cracks automatically with classifiers of pattem recognition, The experiment indicates that this method could not only discriminate real cracks and the false with higher recognition, such as fibers and magnetic droplets. ,but also improve the detection efficiency greatly with a sense of application research.
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相对于X射线、超声检测、涡流检测、激光成像等检测方法，磁粉操伤技术具有低成本和高灵敏度的优点，目前已广泛应用于金属工件的表面缺陷检测[1]。磁粉探伤中涉及到的磁化工艺、磁粉选型、磁悬液配制与喷酒等关键技术已经相当
收稿日期：2016-07-07；修回日期：2016-09-21
基金项目：西南科技大学重点实验室基金（13zxtk05）；校创新团队基金（14dtk01）
作者简介：陈林宇（1989一），男，硕士研究生，主要研究方向为机器视觉检测，E-mail：492364755@qq.com；刘桂华（1972一），女，博士，教授，主要研究方向为机器视觉、图
像处理。万方数据
成熟，并已经形成标准作业规范，但该技术最为核心的缺陷判别环节仍然依靠人工进行目检判别，存在劳动强度大、效率低、损害人身健康等客观缺点。
为替代人工进行表面缺陷检测并提高检测效率，国内外一些科研机构探索将机器视觉检测技术应用于无损检测领域，该技术主要包括数字图像处理和模式识别技术，是无损检测领域中的研究热点。相关学者已经取得一定的研究成果：文献[2]利用分形维数理论对磁痕图像进行识别；文献3采用额色成分法进行轴承检测：文献[4]结合Canny算子和形态学知识检测轴承表面