一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置的制作方法

本发明涉及管材无损检测，尤其涉及一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置。

背景技术：

1、圆改方管材是由圆形管坯经辊弯成型为方形或矩形截面的异型管材，为提升耐腐蚀性能，其表面通常需进行热浸镀锌处理。在圆改方成型过程中，管材截面的r角区域承受剧烈的塑性变形，可能产生基材裂纹；热浸镀锌过程则可能引入漏镀、锌瘤、划伤、锌层剥离等锌层缺陷。基材裂纹属于结构安全缺陷，一旦存在必须报废；锌层缺陷仅发生在镀层表面或界面处，基材完好，经返工修补后仍可正常使用。这两类缺陷的处理方式截然不同，因此检测时不仅需要发现缺陷，更需要从根源上区分缺陷类型。

2、现有的管材表面缺陷检测技术主要基于机器视觉，通过工业相机采集表面图像，利用图像处理算法识别异常区域。然而，机器视觉仅能判断表面是否存在异常，无法区分该异常是基材裂纹还是锌层缺陷。当基材裂纹被完好的锌层覆盖时，视觉检测无法发现；当锌层表面出现划伤时，视觉检测又可能将其误判为基材裂纹。这种仅依赖表面图像、无法从机理上对缺陷进行根源性定性的局限，导致大量良材被判废或劣材被放行，严重影响产品质量管控的准确性和经济性。

3、因此，本发明提出一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中无法区分基材缺陷与锌层缺陷、误判频发、分选粗放的问题，为此提出一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，包括：

3、输送旋转模块，用于驱动待检管材沿轴线方向匀速移动并绕自身轴线受控旋转，并实时输出管材的轴向位移量和周向旋转角度作为空间坐标基准；

4、激光超声激发模块，设置于检测工位处，用于以预设的能量密度和脉冲宽度向管材表面发射脉冲激光，在管材的锌层与基材构成的双层结构中同时激发出沿锌层表面传播的表面波和在基材内部传播的体波；

5、多物理场同步探测模块，用于在空间坐标基准下，以同一触发信号同步采集激光激发后管材表面的时间序列热波信号和表征表面纹理和光谱特性的视觉图像，使两者在时间上同步、在空间上共点，所述时间序列热波信号反映表面波和体波传播引起的表面瞬态温升；

6、多源数据融合模块，用于利用空间坐标基准，对从视觉图像分割生成的第一类缺陷候选区与从时间序列热波信号中提取的第二类缺陷候选区进行空间对齐；

7、缺陷定性识别模块，用于根据预先建立的声波模态能量分布与缺陷类型的对应规则，对对齐后的候选区进行交叉判定，将缺陷区域识别为基材缺陷或锌层缺陷；

8、分选执行模块，用于根据缺陷定性识别模块的识别结果，将识别为基材缺陷的管材与识别为锌层缺陷的管材分选至不同的收集区域。

9、和现有技术相比，本发明的有益效果在于：

10、本发明通过激光超声激发模块在管材的锌层与基材构成的双层结构中同时激发表面波和体波，并由多物理场同步探测模块同步采集反映表面波和体波传播引起的表面瞬态温升的时间序列热波信号与表征表面纹理和颜色特征的视觉图像，能够从物理机理上获得区分基材缺陷与锌层缺陷所需的差异化声波特征信息。

11、本发明通过多源数据融合模块利用空间坐标基准将视觉图像分割生成的第一类缺陷候选区与从时间序列热波信号中提取的第二类缺陷候选区进行空间对齐，并由缺陷定性识别模块根据声波模态能量分布与缺陷类型的对应规则对对齐后的候选区进行交叉判定，能够将缺陷区域准确识别为基材缺陷或锌层缺陷，解决了现有视觉检测技术无法对缺陷进行根源性定性的技术难题。

12、本发明通过分选执行模块根据缺陷定性识别结果将识别为基材缺陷的管材与识别为锌层缺陷的管材分选至不同的收集区域，能够实现基于缺陷根源类型的精细化自动分选，避免了良材误废和劣材误放。

1.一种带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述输送旋转模块包括：

3.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述激光超声激发模块包括：

4.根据权利要求3所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述脉冲激光器的波长为1064nm，脉冲宽度为8至15ns，单脉冲能量为30至80mj，重复频率为50至200hz；所述光束整形单元将激光束整形为宽度0.5至1.5mm、长度8至20mm的线源光斑。

5.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述多物理场同步探测模块包括：

6.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述多源数据融合模块包括：

7.根据权利要求6所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述视觉缺陷分割单元采用改进的otsu算法进行图像分割，所述改进的otsu算法在常规类间方差最大化准则的基础上，引入二阶振荡粒子群优化算法进行灰度阈值迭代寻优，并以缺陷边缘像素的加权马氏距离作为适应度函数的正则化约束。

8.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述缺陷定性识别模块包括：

9.根据权利要求8所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述交叉判定单元执行的交叉判定逻辑为：

10.根据权利要求1所述的带锌层缺陷识别的圆改方管材自动化检测装置，其特征在于，所述分选执行模块包括：