發(fā)布時間：2018-12-31 08:31

【摘要】：氣缸套作為內(nèi)燃機(jī)的關(guān)鍵重要部件,國內(nèi)外廠家與用戶都對其生產(chǎn)質(zhì)量提出了嚴(yán)格的要求。目前,針對氣缸套缺陷檢測的常用方法主要是渦流檢測和X射線檢測。然而,由于肌膚效應(yīng),渦流法只能檢測到氣缸套表層或近表層缺陷,對氣缸套的深層缺陷難以檢測,經(jīng)渦流檢測后的氣缸套有可能會把隱患帶入到后續(xù)的內(nèi)燃機(jī)裝配生產(chǎn)中。當(dāng)前的X射線檢測方法大多依賴于人眼識別,面對當(dāng)前大批量生產(chǎn)的氣缸套產(chǎn)品,這種人眼判讀法不僅檢測速度慢,人工成本高,而且易受主觀因素的影響,可靠性不高,不利于后期對缺陷成因的分析與鑄造技術(shù)與工藝的提高�；谏鲜霰尘�,本文提出了基于灰色理論的X射線氣缸套自動檢測技術(shù)。針對缺陷特征難以提取的問題,本文首先利用簡化B型關(guān)聯(lián)度檢測出氣缸套的邊緣和缺陷小塊,然后利用形態(tài)學(xué)重建的邊界填充方法對氣缸套邊緣進(jìn)行填充,提取出缺陷小塊,最后利用形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕對缺陷小塊進(jìn)行預(yù)處理,提取出氣缸套中的缺陷。缺陷特征提取的難點是如何提取出缺陷小塊,本論文經(jīng)過分析缺陷區(qū)域?qū)儆诟哳l分量,計算其中心像素和它周圍8鄰域像素差值的均值構(gòu)造新的子圖像矩陣,進(jìn)而增強(qiáng)高頻分量,然后采用矩陣均值化算子和簡化B型關(guān)聯(lián)度相結(jié)合的方法檢測氣缸套的邊緣和缺陷小塊,準(zhǔn)確提取出氣缸套的缺陷。產(chǎn)品的缺陷檢測一方面用以保證產(chǎn)品的質(zhì)量,另一方面對廢品的缺陷分類識別則有助于找出缺陷成因,提高氣缸套的鑄造生產(chǎn)工藝,提高產(chǎn)品合格率。本文利用遞進(jìn)模糊識別方法對缺陷進(jìn)行分類,主要根據(jù)缺陷的特征屬性,判別氣孔、縮松、縮孔和裂紋的隸屬度閾值并進(jìn)行對比,進(jìn)而判斷缺陷所屬類別。實驗結(jié)果表明,本文提出的方法實現(xiàn)了氣缸套缺陷的X射線自動檢測識別,可以快速準(zhǔn)確提取出氣缸套的缺陷,并實現(xiàn)了缺陷類別的快速分類。本論文相關(guān)技術(shù)的研究,有助于我國X射線自動識別技術(shù)的發(fā)展。
[Abstract]:As a key component of internal combustion engine, cylinder liner has been demanded by domestic and foreign manufacturers and customers. At present, eddy current testing and X-ray detection are the main methods to detect cylinder liner defects. However, due to the skin effect, the eddy current method can only detect the surface or near surface defects of cylinder sleeve, and it is difficult to detect the deep defect of cylinder sleeve. The cylinder liner after eddy current detection may bring hidden trouble into the subsequent internal combustion engine assembly production. Most of the current X-ray inspection methods depend on human eye recognition. In the face of the current mass production of cylinder sleeve products, this human eye interpretation method is not only slow in detection speed, high in labor cost, but also vulnerable to subjective factors, so its reliability is not high. It is unfavorable to the analysis of the cause of defect and the improvement of casting technology and technology. Based on the above background, this paper presents an automatic detection technique of X-ray cylinder liner based on grey theory. In order to solve the problem that the defect feature is difficult to extract, this paper firstly detects the edge of the cylinder sleeve and the defect piece by using the simplified B-type correlation degree, and then uses the boundary filling method of morphological reconstruction to fill the edge of the cylinder sleeve, and extracts the defect block. Finally, the defects in cylinder liner were extracted by morphological expansion corrosion pretreatment. The difficulty of defect feature extraction is how to extract the defect block. In this paper, the defect region is analyzed as a high-frequency component, and the mean value of the difference between its central pixel and its surrounding 8-neighborhood pixel is calculated to construct a new sub-image matrix. Then the high frequency component is enhanced, and then the edge and defect of cylinder sleeve are detected by using matrix mean operator and simplified B-type correlation method, and the defects of cylinder sleeve are extracted accurately. On the one hand, the defect detection is used to ensure the quality of the product, on the other hand, the classification and identification of the defects of the waste products can help to find out the causes of the defects, improve the casting process of the cylinder sleeve, and improve the qualified rate of the products. In this paper, the progressive fuzzy recognition method is used to classify defects. According to the characteristic attributes of defects, the threshold of membership degree of pores, shrinkage holes, shrinkage holes and cracks is judged and compared, and then the categories of defects are judged. The experimental results show that the method proposed in this paper realizes the automatic X-ray detection and identification of cylinder liner defects, and can quickly and accurately extract the cylinder liner defects and realize the fast classification of defects. The research of this paper is helpful to the development of X-ray automatic recognition technology in China.
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;N941.5;TK403

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本文編號：2396330