图22可以发现当物体中存在缺陷时热量穿过物体的量和被物体反射的量都不再是均匀分布的而从被测物某一点辐射的红外人射垂直和水平的光学扫描镜上通过垂直及水平扫描镜聚集到红外线探测器上把红外线能量信号转换成电信号经过放大器
f放大及信号处理器处理。经过处理的信号反映出被测体表面温度场的分布的红外图像信号这个红外图像可以直接反映被测物体是否存在质量缺陷等问题。
红外成像技术通常用于检测金属或非金属材料质量、探测内部缺陷尤其是对焊接缺陷的检测存在其他检测方法无法比拟的优点。
二焊接缺陷的检测
机械设备中有些金属结构件由于焊接等原因质量不合格从而影响了机械强度和使用寿命甚至酿成事故。对焊口缺陷的检测是保证焊接质量的关键但焊口表面起伏不平采用射线、超声波、涡流等方法都难于发现内部的缺陷而红外热成像技术不受物体表面形状的限制能快速、准确地检测出焊接区的各种缺陷。具体的原理已经在前面进行了详细的论述只是这里的热源采用的电流发热。实际的焊接区剖视图如图23所示a焊接区无缺陷b焊接区有缺陷。若将一交流电压加在焊接区的两端在焊口上会有交流电通过由于电流的集肤效应靠近表面的电流会比下层大。由于电流的作用焊口将产生一定的热量热量的大小正比于材料的电阻率和电流密度的平方。在没有缺陷的焊接区内电流分布是均匀的各处产生的热量大致相等焊接区的表面温度分布是均匀的。而存在缺陷的焊接区由于缺陷的电阻很大使这一区域损耗增加温度升高。通过红外成像设备可以很好的得到红外图像从而准确地判断热点进而断定存在的焊接缺陷。
图33零件焊接区剖视图
在检测焊接缺陷时通常采用交流电加热这样做的好处是可以通过改变电源的频率来控制电流的透入深度。低频电流透入较深对发现内部缺陷有利高频电流集肤效应强表面温度特性比较明显。
三、机器视觉技术与无损检测
一机器视觉技术概述
机器视觉是就是用机器代替人眼来做测量和判断它在半导体生产、汽车制造、医药包装等工业生产过程中得到了广泛应用。在机器视觉系统中机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号传输给图像处理系统根据像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字化信号图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标特征从而得到感兴趣的目标信息。
人眼视觉系统的组成如图31所示。机器视觉系统与人眼视觉系统的原理相类似也
f由信号采集、信号传输、信号处理等部分组成由于机器视觉系统通常在工业中得到应用所以在工业r