摘  要： 提出了一種基于紅外測(cè)溫技術(shù)對(duì)石墨電極內(nèi)部缺陷進(jìn)行診斷的方法。根據(jù)熱傳導(dǎo)規(guī)律，物體表面的溫度完全取決于物體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)、材料的熱物性、內(nèi)部的熱擴(kuò)散率以及表面與外界環(huán)境的熱交換,石墨電極內(nèi)部的缺陷都會(huì)以相關(guān)部位的溫度場(chǎng)異常為征兆表現(xiàn)出來。通過方差法找出缺陷點(diǎn)，并對(duì)紅外圖像中缺陷點(diǎn)形成的區(qū)域進(jìn)行分析，就可以對(duì)石墨電極內(nèi)部缺陷的類別、位置、幾何尺寸與嚴(yán)重程度作出定量診斷。
關(guān)鍵詞： 石墨電極；方差法；缺陷；無損檢測(cè)

    紅外熱成像無損檢測(cè)技術(shù)是一種新型數(shù)字化無損檢測(cè)技術(shù)，與超聲法、射線法等傳統(tǒng)無損檢測(cè)方法相比，具有單次檢測(cè)面積大、速度快、非接觸、安全可靠及適于現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)[1-2]。隨著石墨電極在工業(yè)中應(yīng)用日益廣泛，其在生產(chǎn)過程中易出現(xiàn)分層、裂紋和孔洞等缺陷的問題日益突出，而對(duì)此類缺陷的檢測(cè)，紅外無損檢測(cè)被公認(rèn)為是最有效的解決方法[3-4]。
    目前,很多學(xué)者針對(duì)紅外無損檢測(cè)技術(shù)展開了研究。周敏華[5]等人利用紅外掃描測(cè)溫定量計(jì)算了矩形平板和直角柱體內(nèi)的缺陷。參考文獻(xiàn)[6]提出了一種脈沖加熱法，以確定圓盤狀缺陷的尺寸和深度。參考文獻(xiàn)[7]對(duì)帶有自身發(fā)熱型缺陷的試件建立二維傳熱模型,并根據(jù)共軛梯度法提出根據(jù)試件外表面紅外測(cè)溫,定量識(shí)別發(fā)熱型內(nèi)部缺陷邊界輪廓的方法。參考文獻(xiàn)[8]通過對(duì)水泥試件進(jìn)行脈沖加熱,提出了一種判斷缺陷位置、尺寸和深度的方法。參考文獻(xiàn)[9]采用Levenberg-Marquardt 法分別對(duì)二維和三維試件內(nèi)部缺陷的識(shí)別進(jìn)行了研究，該方法精度較高，通用性較強(qiáng)，但必須預(yù)知缺陷的形狀或缺陷的描述參數(shù)。參考文獻(xiàn)[10]將有限元法應(yīng)用在主動(dòng)式加載紅外無損檢測(cè)中，并對(duì)采集到的熱像數(shù)據(jù)進(jìn)行了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，以背部含不同缺陷類型平板試件為例進(jìn)行分析，取得了不錯(cuò)的效果。
    目前,國內(nèi)針對(duì)石墨電極缺陷的研究很少，上述研究方法存在很多不足，如建模比較復(fù)雜、檢測(cè)速度較慢。針對(duì)以上情況，本文提出了一種被動(dòng)式紅外無損檢測(cè)方法。該方法的基本思想是根據(jù)熱傳導(dǎo)理論將石墨電極簡(jiǎn)化為一維模型，根據(jù)熱像特征和表面溫差，研究缺陷尺寸、位置與表面溫度間關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法取得了較好的研究成果。
1 熱傳導(dǎo)理論
1.1 熱傳導(dǎo)與紅外檢測(cè)
    熱波是傳播中隨時(shí)間周期性變化的溫度場(chǎng)[11]。當(dāng)試樣內(nèi)部存在缺陷時(shí)，熱量分布不均勻，就會(huì)在試樣有缺陷區(qū)和無缺陷區(qū)形成溫差。該溫差除了取決于試樣材料的熱物理性質(zhì)外，還與缺陷的尺寸、距表面的距離及其熱物理性質(zhì)有關(guān)[12]。試樣局部溫差的存在必然導(dǎo)致紅外輻射強(qiáng)度的不同，利用紅外熱像儀即可檢測(cè)出溫度的變化狀況，進(jìn)而判斷缺陷的情況。
1.2 熱傳導(dǎo)數(shù)學(xué)模型的建立
    當(dāng)石墨電極成型后，會(huì)向外輻射熱量，進(jìn)行理論計(jì)算時(shí)，常把試樣簡(jiǎn)化為一維熱傳導(dǎo)模型。當(dāng)給定熱激勵(lì)函數(shù)和邊界條件時(shí)，對(duì)熱傳導(dǎo)方程進(jìn)行求解，可得熱波的傳導(dǎo)函數(shù)為：

2 圖像處理相關(guān)理論及方法
2.1 最大熵圖像分割算法
    Kapur于1989年提出了最大熵算法。最大熵算法就是利用圖像的灰度特征來選擇一個(gè)或多個(gè)最佳灰度閾值，將圖像中的像素點(diǎn)按閾值進(jìn)行分類，提取出特定目標(biāo)的方法。一維最大熵閾值法最大化目標(biāo)和背景所含的信息量之和，這個(gè)最大化的信息量之和作為選擇分割閾值的標(biāo)準(zhǔn)。本文采用最大熵分割方法實(shí)現(xiàn)石墨電極表面缺陷的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果表明，該方法能夠有效提高石墨電極缺陷對(duì)比度。

    矩陣的有序性，即判斷矩陣中的數(shù)據(jù)分布集中與否。方差越大，數(shù)據(jù)分布越分散；方差越小，數(shù)據(jù)分布越集中。一般來說,無缺陷的紅外圖像各像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的溫度將大體分布在一個(gè)較窄的范圍內(nèi)，其各個(gè)點(diǎn)的溫度值與平均溫度相差不大，即方差較?。欢腥毕莸膱D像，則無論是什么類型的缺陷，其缺陷點(diǎn)對(duì)應(yīng)的溫度都會(huì)明顯高于整體圖像的溫度平均值,其方差會(huì)相對(duì)較大。對(duì)于方差大的點(diǎn)所構(gòu)成的區(qū)域暫且定為問題區(qū)域,其圖像的亮度明顯高于整體的其他區(qū)域。
4 缺陷判斷流程描述
    石墨電極紅外無損檢測(cè)流程如下：
    (1)采集到的圖像中或多或少都會(huì)存在噪聲等對(duì)圖像質(zhì)量有影響的因素，因此應(yīng)盡可能消除這些因素。采用紅外圖像預(yù)處理手段，得到質(zhì)量比較好的圖像才有利于后期的處理和分析。
    (2)利用紅外成像儀記錄圖像中各像素點(diǎn)溫度，計(jì)算平均溫度。
    (3)計(jì)算各像素點(diǎn)與平均溫度的方差，記為S。
    (4)找出比較大的方差對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，并對(duì)相鄰的方差異常的像素點(diǎn)進(jìn)行分類。
    (5)求出每一類像素點(diǎn)方差的均值，并取最大值作為判別標(biāo)準(zhǔn)，即閾值?著。
    (6)比較S和?著，當(dāng)S>?著時(shí)，即可視該點(diǎn)為缺陷點(diǎn)。
    (7)對(duì)缺陷點(diǎn)組成的區(qū)域作最大熵圖像分割處理。
    (8)采用Hough直線變換，若圖像呈直線分布，則判斷缺陷為裂紋缺陷，否則轉(zhuǎn)步驟(9)。
    (9)采用Hough圓變換，若圖像呈圓分布，則判斷缺陷為內(nèi)部孔洞缺陷，否則轉(zhuǎn)步驟(10)。
    (10)判斷圖像是否有兩個(gè)以上獨(dú)立區(qū)域，若有，則判斷缺陷為內(nèi)部分層缺陷，否則視為其他缺陷。
    石墨電極缺陷判斷流程如圖1所示。

5 實(shí)驗(yàn)與分析
    為了驗(yàn)證本文提出的判別方法的有效性，分別對(duì)幾個(gè)石墨電極紅外圖像進(jìn)行分析處理。
    (1)針對(duì)裂紋缺陷進(jìn)行檢測(cè)。圖2是石墨電極局部紅外圖像。通過方差法找到閾值，比較各點(diǎn)方差與閾值的大小關(guān)系，從而確定缺陷點(diǎn)，并通過LabView軟件將缺陷點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注。圖3為局部缺陷點(diǎn)被標(biāo)定圖像，缺陷點(diǎn)呈直線狀分布。圖4為最大熵分割后圖像，增強(qiáng)了缺陷區(qū)域的對(duì)比度。圖5為Hough直線變換圖像，大致確定了缺陷的位置和尺寸。通過特征分析可以認(rèn)定該缺陷為裂紋缺陷。

   (2)針對(duì)內(nèi)部分層缺陷進(jìn)行檢測(cè)。圖6為石墨電極局部紅外圖像，圖像中可以清晰地看出高溫區(qū)和低溫區(qū)形成了明顯的區(qū)域性分層。圖7為局部缺陷點(diǎn)被標(biāo)定圖像，通過計(jì)算找出方差大于閾值的點(diǎn)并作標(biāo)注。圖8為最大熵分割后圖像，一定程度上反映了缺陷的輪廓。通過特征分析判斷該缺陷屬于內(nèi)部分層。

    (3)針對(duì)內(nèi)部孔洞缺陷進(jìn)行檢測(cè)。假定缺陷內(nèi)含物以空氣計(jì)且石墨電極的表面為自然對(duì)流換熱條件，對(duì)流換熱系數(shù)為200 W/(m2·℃)，周圍環(huán)境溫度設(shè)為20℃，石墨電極的初始溫度為200℃。實(shí)驗(yàn)所用材料的熱物理性質(zhì)參數(shù)如表1所示。根據(jù)熱傳導(dǎo)理論，物體在散熱過程中，有缺陷區(qū)域?qū)?yīng)的表面溫度明顯高于無缺陷區(qū)域?qū)?yīng)的表面溫度，在紅外圖像中表現(xiàn)為亮斑區(qū)域。圖9為石墨電極局部紅外圖像，圖像中存在兩塊亮斑。圖10為局部缺陷點(diǎn)被標(biāo)定圖像，通過計(jì)算發(fā)現(xiàn),亮斑區(qū)域的方差大于閾值，與理論符合。圖11為最大熵分割后圖像，分割后的缺陷區(qū)域?qū)Ρ榷却蟠蠹訌?qiáng)。圖12為Hough圓變換圖像，大致確定了缺陷的位置和尺寸。通過特征分析判斷該缺陷為內(nèi)部孔洞。

    本文建立了石墨電極的一維熱傳導(dǎo)模型，對(duì)石墨電極內(nèi)部缺陷進(jìn)行了研究識(shí)別，通過對(duì)石墨電極紅外圖像的基本處理、統(tǒng)計(jì)圖像表面溫度并由方差法及熱傳導(dǎo)理論找到缺陷點(diǎn)，然后采用最大熵分割及Hough變換等方法對(duì)缺陷點(diǎn)形成的區(qū)域進(jìn)行分析，從而達(dá)到判斷缺陷的類別、確定缺陷的大致位置以及一定程度確定缺陷尺寸的目的，取得了很好的效果。
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