金屬切割機械軸承磨損程度檢測淺議

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摘要：為了提高軸承磨損檢測結(jié)果的精準度，設(shè)計一種針對金屬切割機械軸承磨損程度的檢測方法。使用短波紅外掃描儀器，獲取軸承磨損區(qū)域圖像；定位軸承中一個磨損點、或圈定軸承磨損區(qū)域，計算該點或該區(qū)域在圖像中占據(jù)的像素當量，提取軸承磨損特征；啟動軸承細部磨損檢測程序，參照軸承磨損深度，劃分磨損等級，實現(xiàn)對軸承磨損的檢測。通過對比實驗證明：設(shè)計的檢測方法可以實現(xiàn)對軸承磨損的精準檢測，有效提升軸承磨損程度檢測結(jié)果的，降低檢測誤差。

關(guān)鍵詞：金屬切割；機械軸承；檢測方法；磨損程度；磨損特征；細部磨損

引言

在實際應用中，金屬切割機械設(shè)備是通過機械操作，在金屬物體匯聚并形成一個具有高功率與高密度的光束，光束可以在一個相對較短的時間內(nèi)迅速提升金屬物體表面局部溫度，當溫度達到金屬熔點后，金屬表面發(fā)生氣化反應或熔化反應。此時，由金屬切割機發(fā)出的高壓氣體進行金屬切縫中熔化物質(zhì)的清除，即可實現(xiàn)金屬的有效切割[1]。相比人工切割金屬，此種切割方法具有污染小、操作便捷、成本低等優(yōu)點?，F(xiàn)如今，此種切割方式已在金屬構(gòu)件生產(chǎn)制造、化工加工等領(lǐng)域中得到廣泛應用。在金屬切割設(shè)備中，軸承是設(shè)備的主要組成部分，軸承的運行狀態(tài)可直接決定機械設(shè)備的切割性能。軸承也是此設(shè)備中最容易受到磨損的部位，一旦軸承由于磨損出現(xiàn)異常，不僅會導致切割機械無法正常運行，也會對機械加工與工業(yè)零構(gòu)件生產(chǎn)造成一定的影響[2]。為了避免軸承對機械設(shè)備的穩(wěn)定運行造成干擾，相關(guān)研究者提出了針對軸承構(gòu)件磨損程度的檢測方法，但大部分檢測方法為接觸式檢測，此種檢測方法具有檢測效率低、速度慢、操作復雜等劣勢。因此，設(shè)計一種高效的金屬切割機械軸承磨損程度檢測方法十分關(guān)鍵。為此，本文在現(xiàn)有方法基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種新的磨損檢測方法。

1金屬切割機械軸承磨損程度檢測方法設(shè)計

1.1金屬切割機械軸承磨損區(qū)域圖像獲取

為了實現(xiàn)對金屬切割機械軸承磨損程度的精準檢測，需要在設(shè)計前使用短波紅外掃描儀器，獲取金屬切割機械軸承磨損區(qū)域的相關(guān)圖像。在此過程中，輔助使用攝像物鏡、A/D圖像采集卡進行采集[3]。將金屬切割機械軸承通過投影映射的方式，進行其細部結(jié)構(gòu)在傳感器光敏區(qū)域的成像。完成金屬切割機械軸承磨損圖像的成像后，將信息以光敏單元信息表達的方式，進行光敏陣列信息矩陣的構(gòu)建，構(gòu)建后完整的信息將在A/D存儲卡中存儲，通過存儲卡對光敏信號的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)獲取圖像與圖像分析行為的同步進行。為了確保獲取的圖像具有高精度特性，需要使用控制器，進行前端脈沖的發(fā)送，將發(fā)送的脈沖信息通過傳感器進行傳輸，使圖像在存儲卡上呈現(xiàn)成為一個完整的圖像[4]。具體操作步驟如下。將金屬切割機械軸承放置在光源區(qū)域→配準掃描儀器與軸承→將獲取的圖像與信息通過傳感器處理傳輸→由終端二極化電路進行圖像傳輸?shù)闹巍鷮⑴臄z或掃描得到的軸承磨損區(qū)域圖像存儲在圖像采集卡中→將圖像傳輸?shù)缴蠙C位計算機顯示端。以此種方式，實現(xiàn)對金屬切割機械軸承磨損區(qū)域圖像的獲取。

1.2軸承磨損特征提取

完成對金屬切割機械軸承磨損區(qū)域圖像的獲取后，定位軸承中一個磨損點，或圈定軸承磨損區(qū)域，計算該點或該區(qū)域在圖像中占據(jù)的像素當量，對應的計算公式如下：式中：p表示為圈定軸承磨損區(qū)域在圖像中占據(jù)的像素當量；S表示為磨損區(qū)域面積，mm2；G表示為區(qū)域占比，%。將計算得到的結(jié)果，作為已知磨損特征參數(shù)，提取像素值并計算磨損量，將磨損量作為軸承磨損特征參數(shù)。為了避免特征提取對檢測結(jié)果造成影響，可采用重構(gòu)圖像邊緣的方式，進行圈定區(qū)域的無限縮小，直到圈出機械軸承磨損的精準區(qū)域。按照上述方式，計算磨損區(qū)域像素當量，輸出計算結(jié)果，完成對軸承磨損特征的提取。

1.3軸承細部磨損檢測程序與磨損程度劃分

在上述提出內(nèi)容的基礎(chǔ)上，在檢測終端，根據(jù)軸承磨損檢測需求，進行檢測程序的設(shè)計。啟動檢測程序，設(shè)計軸承磨損區(qū)域圖像采集卡參數(shù)的初始化設(shè)計，將采集后的圖像根據(jù)顯示設(shè)計需求，保存在指定區(qū)域。對所選的檢測區(qū)域圖像進行增強化處理，根據(jù)檢測圖像進行圖像的預分割[5]。提取分割中最小單元信息，將最小單元信息作為軸承細部磨損檢測結(jié)果。完成檢測后，根據(jù)檢測區(qū)域的耐磨性，參照軸承磨損深度，進行磨損等級的劃分。例如，當軸承磨損深度小于0.1mm時，說明軸承處于輕度磨損狀態(tài)；當軸承磨損深度在0.1~0.5mm范圍內(nèi)時，說明軸承處于中度磨損狀態(tài)；當軸承磨損深度在大于0.5mm范圍內(nèi)時，說明軸承處于重度磨損狀態(tài)。

2實驗分析

上文從三個方面完成了對軸承磨損程度檢測方法的設(shè)計，為了證明本文設(shè)計的方法在實際應用中，可以達到既定的檢測效果，下述將以通過對比實驗的方式，對設(shè)計成果的可行性與使用性能進行檢驗。實驗中，選擇某工業(yè)零構(gòu)件生產(chǎn)單位作為實驗場所，隨機選擇該工廠內(nèi)某金屬切割機械設(shè)備作為實驗設(shè)備。將實驗對象安裝在實驗操作臺上，使用短波紅外掃描儀器作為機械軸承磨損的探測裝置。將本文設(shè)計的方法與實驗操作臺進行通信對接，確保此操作臺中檢測終端與顯示終端保持良好交互后，啟動操作臺對本文所選的金屬切割機械設(shè)備進行掃描。根據(jù)終端的顯示結(jié)果，進行金屬切割機械的磨損檢測，完成掃描后，觀察本文方法對機械軸承磨損的掃描結(jié)果，如下圖1所示。從上述圖1中可以看出，此次實驗掃描的金屬切割機械軸承存在磨損，對應的磨損點已在軸承示意圖中圈出。由此可以證明，本文設(shè)計的檢測方法可以實現(xiàn)對機械軸承磨損的有效檢測。在此基礎(chǔ)上，選擇五個編號為zc-01～zc-05的磨損軸承作為被測對象。先使用本文設(shè)計的檢測方法，在操作臺上對已磨損的軸承進行掃描，掃描后得到一個針對軸承磨損區(qū)域的圖像，分析掃描圖像，進行軸承磨損特征的提取，調(diào)用細部檢測程序，進行軸承細部結(jié)構(gòu)磨損信息的獲取，以此種方式，得到一個精準度較高的磨損深度數(shù)據(jù)。將檢測得到的磨損深度數(shù)據(jù)與軸承實際磨損深度數(shù)據(jù)進行對比，兩者誤差越小，證明本文設(shè)計的檢測方法可行性越高。同時，選擇基于紅外熱成像技術(shù)的軸承磨損程度檢測方法作為傳統(tǒng)方法，按照相同的步驟獲取磨損區(qū)域圖像，對區(qū)域內(nèi)關(guān)鍵信息進行紅外熱成像，輔助人工計算的方式，進行軸承細部磨損深度的分析。將兩種檢測方法檢測的結(jié)果作為實驗結(jié)果，將實驗結(jié)果整理成表格，如表1所示。從上述表1所示的實驗結(jié)果中可以看出，本文檢測的磨損深度與金屬切割機械軸承磨損實際深度較為接近，其中本文方法對zc-02軸承、zc-03軸承、zc-05軸承的磨損檢測與其實際磨損深度相同。而傳統(tǒng)方法檢測的磨損深度與金屬切割機械軸承磨損實際深度存在差值，盡管差值在允許范圍內(nèi)，但仍無法達到本文設(shè)計方法的檢測精度。因此，在完成實驗后，得出此次實驗的最終結(jié)論：相比基于紅外熱成像技術(shù)的軸承磨損程度檢測方法，本文設(shè)計的金屬切割機械軸承磨損程度檢測方法，可以實現(xiàn)對軸承磨損的精準檢測，并且可以實現(xiàn)對傳統(tǒng)檢測方法檢測結(jié)果的優(yōu)化，即提升檢測結(jié)果的精準度，降低磨損深度檢測結(jié)果誤差。

3結(jié)語

為了提升金屬切割機械軸承磨損的檢測，優(yōu)化檢測結(jié)果，提升工業(yè)加工、制造與零構(gòu)件生產(chǎn)的連續(xù)性，本文提出一種針對金屬切割機械軸承磨損程度的全新檢測方法，確保對軸承磨損程度掌握的及時性。通過提取磨損圖像，并根據(jù)提取的圖像確定磨損點，完成磨損檢測，并通過實驗證明了本文方法的有效性。

作者:苑攀攀 單位:駐馬店職業(yè)技術(shù)學院