轴承缺陷（精选3篇）
轴承缺陷 篇1
0 引言
少量轴承的端面在装配过程中会出现凹坑缺陷。企业普遍采用人工目测的方法检测轴承[1],不仅工作量大、效率低,而且人工检测易出现漏检、误判。为满足高效、精确的检测要求,开发计算机视觉检测系统实现轴承端面的自动检测可有效提高效率和检测精度,但由于微小轴承端面字符与缺陷两者的灰度值相差无几,视觉系统若采用直接检测缺陷灰度值的方法,难以正确识别缺陷特征,易造成误判。本文结合轴承端面图像的特点,研究了一种简易的轴承端面缺陷特征检测方法,实现轴承缺陷的识别;并开发出一套基于计算机视觉技术的轴承端面缺陷在线自动检测系统。
1 硬件系统设计
系统主要由光源、镜头、CCD、图像采集卡以及剔除装置组成,图像采集部分选用BASLER A102f CCD、TEC-M55焦阑镜头。
轴承端面缺陷自动检测系统工作原理:轴承端面缺陷自动检测系统在线工作于生产流水线中,待检轴承按照一定的节拍在输送带上传送,输送带上的检测工位有轴承时,光电触发器即发出信号,CCD摄像机采集图像,并把采集到的图像实时送到图像采集卡;图像采集卡对图像进行A/D转换后,把图像信息送到工控机;检测程序系统对图像信息处理、分析、判断,并把分析、判断结果(合格品/不合格品)信号发送给PLC,PLC根据接收到的合格品/不合格品信号作出相应的响应,如果是不合格品信号就驱动下一工位(剔除工位)的执行机构(气缸)动作,剔除该轴承;检测为合格品的轴承通过下一工位(剔除工位),在翻料工位换面;然后,进入下一工位(检测另一端面工位),进行相同的检测处理。
轴承自动输送机的基本结构平面示意图,如图1所示。
本系统采集的轴承图像清晰,缺陷和背景的对比明显,特别是缺陷周围的区域高亮清晰显示,满足后续图像处理的需要(如图2、图3所示)。
2 自动检测系统开发
2.1 图像预处理
受工况等客观条件的影响,源图像存在较多噪声,必须首先对源图像进行去噪处理。
2.1.1 滤波器的选择及实现
巴特沃斯低通滤波器BLPF又称为最大平坦滤波器。它的通带与阻带之间没有明显的不连续性,因此它的空域响应没有“振铃”现象发生,模糊程度减少[2]。
本文采用BLPF对轴承图像进行去噪处理,图像质量得到极大的提高。
2.1.2 轴承图像的二值化
轴承缺陷与字符的灰度值非常接近,难以直接从图像中识别缺陷特征;而缺陷特征周围区域的灰度值与背景的灰度值差异较大。为了提高检测效率和精度,系统以缺陷特征周围区域为检测目标,对图像进行二值化处理,把轴承端面图像分为缺陷特征周围高亮区域与背景区域两部分。本文选用迭代阈值法实现轴承图像的二值化。
首先,选择一个近似阈值作为估计值的初始值,然后进行分割,产生子图像,并根据子图像的特性来选取新的阈值,再用新的阈值分割图像,经过几次循环,使错误分割的图像像素点降到最少。算法的具体实现步骤如下:
1)选择一个初始阈值的估算值T0={Tk|k=0}
其中,Zmin,Zmax分别表示图像中的最小和最大灰度值。
2)利用阈值Tk把图像分割成两组R1和R2。
其中,
3)计算区域R1和R2的灰度均值Z1和Z2。
其中,
其中,f(i,j)是图像上点(i,j)的灰度值,N(i,j)是点(i,j)的权重系数,一般取N(i,j)=1.0。
4)选择新的阈值Tk+1,计算
5)如果Tk=Tk+1,则结束;否则,k=k+1,转步骤2)。
2.1.3 轴承图像二值化的结果分析
本文开发的轴承缺陷自动检测系统的开发流程图,如图4所示。
本文基于阈值迭代法,实现了轴承图像的二值化处理。在处理过程中,重点关注被检测区域,通过不断的循环,精确地寻找缺陷特征周围高亮度区域的灰度并利用算法将其置为“1”,同时,将轴承端面背景区域的灰度置“0”;而不在检测区域的灰度,不予考虑。图2所示缺陷轴承图像采用迭代法二值化处理,结果如图5所示,此时基于灰度特征能够快速检测缺陷。
由上述的处理结果可知,所有经过预处理之后的轴承图像,其轴承端面的灰度与缺陷周围区域的灰度都具有很明显的反差。因此,经过以上预处理,为实现计算机的识别[3]、检测提供了可靠的依据。
2.2 缺陷特征检测
经过上述预处理,就可以实现本文中最为关键的一步——特征提取。
系统检测方法的思想是通过对预处理之后的图像有效区域的灰度进行分析并统计该灰度的像素个数,然后,通过引入最大像素数参数Tmax,比较二者大小,从而,作为是否存在缺陷的判别依据,实现缺陷的检测和判别。在具体的实现中,有以下步骤:
2.2.1 有效检测区域的设定
对于轴承产品,检测区域为一个圆环,圆环的内径尺寸大于被检轴承的内径尺寸(具体的差值根据不同的轴承产品以及质量要求设定);同时,圆环的外径尺寸小于被检轴承的外径尺寸(具体的差值根据不同的轴承产品以及质量要求设定)。
上述的设定基于一个客观事实,即轴承端面的缺陷不在轴承端面之外。通过这样的设定,可以成功避免轴承外部一些背景灰度的影响,而且可以有效地提高系统的工作效率和精度。
2.2.2 最大像素个数参数Tmax
参数Tmax是缺陷特征像素数的最大允许值,作为判别缺陷存在的主要依据。
2.2.3 缺陷特征的判别
有了前面两个关键处理,就可以实现缺陷特征的判别。首先,搜索有效检测区域内灰度值为“1”的对象目标,对搜索到的对象目标,把它限制在一个L×W的矩形内,如图6所示。扫描整个矩形区域,直接计算灰度值为“1”的像素总数T。求得像素总数T之后,依据关键点2中设定的参数Tmax,按下式进行运算,即可判别是否存在缺陷。
2.3 自动检测系统的实现
对系统所需要的检测环境进行合理的设置,基于缺陷特征检测功能模块开发的自动检测程序,就可以实现轴承缺陷的自动检测。
按照缺陷自动检测模块的算法,运用本文开发的轴承端面缺陷自动检测程序对轴承端面进行检测。合格轴承的检测,如图7所示;有缺陷轴承的检测,结果如图8所示。
应用轴承缺陷自动检测程序系统,轴承检测时间约3.5秒/个;抽检微小轴承约1小时,共检测轴承1000个,检出不合格品12个,人工复检检出不合格品11个,系统误检率为1‰。
3 结束语
本文开发的系统应用了图像采集、分析、判别的实时处理技术以及光机电一体化技术,可实现轴承的在线自动化检测及不合格产品的自动分拣处理,较好满足了检测的实时性与准确性要求。该系统操作简便、界面友好、运行可靠,同时还可结合数据库技术,将检测结果数据实时存储,以进行质量分析处理。
参考文献
[1]陈廉清,崔治,王龙山.基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷在线识别[J].农业机械学报.2006,(5):132-135.
[2]章毓晋.图像处理和分析[M].北京:清华大学出版社,1999.
[3]PEDRESCHI,F.,LEON,J.,MERY,D.,MOYANO,P.,Devel opment of a computer vision system to measure the color of potato chips[J].Food Research International,2006,39(10):1092-1098.
轴承缺陷 篇2
径向推力轴承是我分厂生产的一种滑动轴承产品,其材料主要为20钢、锡基巴氏合金。在轴瓦加工过程中,轴承浇注这一关键工序经常出现缺陷,具体表现为当轴承本体20钢厚度大于70mm,浇注后在零件机械加工或后续工作阶段,在已经浇注好的合金表面出现小如芝麻、大如核桃的鼓泡现象,我们称之氢鼓泡,轻则轴承表面合金破裂,重则整个合金与钢体脱落,造成废品急增,曾一度阻碍分厂的发展。本文重点对这一问题出现的原因以及解决方法进行介绍。
2 氢鼓泡缺陷分析
锡基合金的结晶过程主要分为四个阶段:第一阶段,合金从浇注温度冷却到液相线,这时合金为单一的液相。第二阶段,合金在350℃～380℃析出星状和针状初晶体CU6SN5,在250℃～270℃析出二次晶体SNSB,在241℃锡基固溶体开始凝固。第三阶段,锡基固溶体的凝固223℃～241℃,固溶体的凝固会引起合金体的收缩,如无合金液补缩,就会产生缩松。第四阶段,已完全凝固的合金从较高温度冷却到室温,合金体积发生收缩,轴瓦铸件内部会产生较大内应力。
从上面的四个阶段我们可以发现,合金出现氢鼓泡主要发生在结晶的第三、第四阶段。这是由于传统浇注工艺中,由于采用风冷工艺,合金层的冷却、凝固会沿从外到内、从上到下的方式进行,导致合金本体冷却缓慢,靠近表面部分合金的结晶、凝固首先在合金层上部发生,这样生成的枝状晶体相互连接将合金液分割成许多小的封闭区域,内部合金的继续凝固收缩得不到周围合金液的补充,就会在合金最后凝固的内部及合金与钢体结合部形成缩松。在合金结晶凝固阶段,随着温度的降低,以原子状溶解在合金液体中开始逐渐析出的氢,无法从已经凝固的合金外部逸出。高活动性的氢原子相互接触合成氢分子,氢分子的扩散聚集在缩松空间内形成气缩松最终随着在金属内部氢气浓度和压力的上升,使合金膨胀而局部变形,形成氢鼓泡。
3 具体的解决方案
为了避免推力轴承产品出现瑕疵,必须改进合金凝固方向,改善巴氏合金的冷却凝固状况,从而消除氢鼓泡现象。具体如下:设计一个轴承冷却工装,采用改风冷为水冷的冷却方式,在轴承下方设置一个冷却管道,从而降低轴承本体的温度,改变合金的凝固方向,使合金从钢本体向上顺序凝固,有利于减少缩松和增大氢的析出。
具体工装如图1所示。
新工艺大致流程如下:
(1)轴承本体、夹具的预热。将轴承本体加热到(180±20)℃,夹具预热至(260±15)℃备用。
(2)钢背挂锡,将锡液温度范围宜控制在(250±15)℃,进行钢壳挂锡处理,使钢壳与巴氏合金更好结合在一起。
(3)巴氏合金浇铸,将巴氏合金加热至(410±10)℃左右呈熔融状态,采用手动或者离心机进行浇铸。
(4)冷却,将浇铸完成的轴瓦采用水冷管道进行水冷处理。
4 结语
采用新型加工工艺及工装后,我分厂的巴氏合金径向推力轴承系列产品废品率大大下降,合金与钢体脱落现象基本消失,氢鼓泡问题很少出现。实践证明,采用水冷及新型底部冷却工装的加工工艺对于锡基巴氏合金滑动轴承的浇铸良品率提升有很大帮助。
参考文献
[1]耿建成.巴氏合金轴承浇注过程中的温度控制[J].热加工工艺,2003(5):63.
轴承缺陷 篇3
关键词：铁路缺陷轴承,显式动力学,加速度,时域分析
0 引言
20世纪60年代以来,我国就已经开展对滚动轴承振动和噪声的研究[1～4]。刘寿祥等通过对LM11949/10、NU211等轴承零件作单因素交叉试验和对国外同型号产品振动对比分析,找出了圆锥滚子轴承各零件对轴承振动的影响规律,得出滚子波纹度是影响轴承振动加速度和振动速度高频档的主要因素[5]。夏新涛等以实验为基础,运用数理统计分析的方法研究了轴承振动与噪声的关系[6]。1982年,邓聚龙创立灰色系统理论,以小样本、贫信息不确定性系统作为研究对象,从已知信息中提取有价值的信息,达到对系统行为和规律的预测和控制[7,8]。刘劲军、夏新涛和张立红利用灰色系统理论研究影响圆锥滚子轴承振动的影响因素,得出滚子凸度和滚子直径偏差等参数对滚子轴承振动影响最大[9]。本文在其基础上,利用ANSYS/LS-DYNA显式动力学,建立轴承主要元件如内、外圈及滚子的点缺陷模型进行动力学仿真分析,研究轴承主要元件有点缺陷时对振动的影响及振动特征,找出判断依据。
1 点缺陷及轴承有限元模型
滚子轴承会因疲劳、裂纹、压痕、胶合等失效形式引起滚动体和内、外圈表面剥落, 这是滚动轴承常见的故障。表面剥落所形成的点缺陷恶化会导致整个轴承的故障甚至报废[10]。
内、 外圈和滚子的点缺陷模型是在正常轴承353130B模型[11～16]的基础上通过引人“人工点缺陷”建立的。在内、外圈和滚子承载区分别构造1个凹坑,点缺陷半径约1mm,深度为2mm,形状为球冠[17～19],如图1所示。
轴承材料均为硬度较大的钢材,塑性变形相对弹性变形几乎可忽略不计,因此假设轴承材料为各向同性的线弹性材料,密度为7800kg/m3,弹性模量为210GPa,泊松比为0.3。实际工况中,外圈固定在轴承基座上,因此将外圈全部约束,约束施加在外圈外表面节点上,由于所选单元SOLID164没有旋转自由度,只有平移自由度,所以只需约束x、y和z方向的平动即可。轴承的载荷通过转轴作用在内圈上,因此将转速加载在内圈内表面刚体上,径向荷载施加在内表面刚体的轴线上。
材料参数和边界条件均采用正常模型的参数,内、外圈和滚子点缺陷模型及网格划分如图1所示。在ANSYS/LS-DYNA显式动力学中,分析轴承各元件分别有点缺陷时对轴承振动的影响,通过计算得到,正常轴承、滚子点缺陷轴承、内圈点缺陷轴承和外圈点缺陷轴承的内圈滚道节点Y方向加速度变化曲线。
2 振动信号的时域分析方法
振动信号是轴承故障诊断中应用最普遍的检测信号,运用合适的信号处理方法提取所检测到的振动信号,就能识别轴承的故障所在。因此信号处理方法的选择就显得尤为重要。目前信号处理方法主要有:时域分析和频域分析。时域分析是最简单的振动监测方法,它反映的是轴承总体运行情况,它能判断出轴承是否发生故障。本文主要采用时域分析对振动信号进行仿真分析,得到各元件有点缺陷时轴承振动的时域判断指标如下。
2.1 有量纲统计参数
对于离散时间序列x1,x2,x3,…,xn,振动的各有量纲统计参数计算如下:
1)峰值xp:振动信号的最大值。
2)均值:振动信号的算术平均值。
3)均方根值xrms:用来判断轴承是否正常运行。
4)方根幅值xr:反映振动信号波动程度。
5)方差σ2:反映振动信号的波动程度。
6)方差均值比Q:反映振动信号的集散程度。
2.2 无量纲统计参数
1)波形指标Sf:反映振动信号的波动程度。
2)峭度指标K:反映振动信号的冲击特征。
3)脉冲指标If:反映振动波形冲击分量的偏离程度。
4)峰值指标Cf:检测是否存在冲击的指标。
5)裕度指标Ce:检测是否存在冲击的指标。
3 加速度时程分析
为了分析轴承在不同状态下加速度的变化规律,选取初始状态时,正上方内圈滚道中心点,提取其Y方向的加速度变化曲线来进行分析。图2~图5分别为正常轴承、滚子点缺陷轴承、内圈点缺陷轴承和外圈点缺陷轴承的内圈滚道节点Y方向加速度变化曲线。
从图2~图5可以看出,正常情况下轴承与有点缺陷情况轴承相比较,内圈滚道节点Y方向的加速度曲线没有明显的规律可循,不同时刻的峰值大小也不一样,呈现高度的随机性,这反映了轴承元件运动及受力的复杂程度。为研究各元件有点缺陷时对轴承运动的影响,利用振动的时域统计参数对加速度曲线进行进一步分析,结果如表1所示。
4 轴承振动统计参数分析
4.1 振动有量纲统计参数分析
由表1可得,当轴承滚子出现点缺陷时,峰值、均值和方差均明显变大,均方根值虽然变大,但幅度不是太大,方差均值比和方根幅值都有减小,且方差均值比减小的幅度更明显,但当外圈出现点缺陷时,方差均值比也明显减小,所以不能单一使用方差均值比作为滚子点缺陷的判断指标,因此可以用峰值、均值和方差来作为轴承滚子点缺陷的判断指标;当内圈出现点缺陷时,峰值、均值、均方根值、方根幅值和方差都小幅度减小,但减小的幅度不是很明显,而方差均值比成明显的增长趋势,因此可用方差均值比作为内圈点缺陷的判断指标;当轴承外圈出现点缺陷时,振动的峰值和均值小幅度减小,均方根值、方根幅值、方差和方差均值比明显减小,因此均方根值、方根幅值和方差可以用作外圈点缺陷出现的判断指标。
4.2 振动无量纲统计参数分析
由表1可得,当轴承滚子出现点缺陷时,波形指标和脉冲指标都有减小趋势,且波形指标减小的幅度更明显,峭度指标、峰值指标和裕度指标有明显的增大趋势;当内圈出现点缺陷时,峭度指标、峰值指标和裕度指标都没有明显的变化,而波形指标和脉冲指标有所增加;当外圈出现点缺陷时,除了波形指标有减小的趋势外,其他参数都成明显的增长趋势,由此可以得出,对于轴承元件点缺陷的出现,不能用单一的无量纲统计参数来判断,但可以综合无量纲统计参数的变化情况来判断轴承元件点缺陷的出现。当峭度指标、峰值指标和裕度指标明显增加,但脉冲指标却呈减小趋势时,可以判断此时可能在轴承滚子上出现了点缺陷;当波形指标减小,但其他参数却都明显增大时,这时可能在轴承外圈上出现了点缺陷;当轴承内圈点缺陷时,其无量纲统计参数没有明显的变化,因此不适合用无量纲统计参数来判断轴承内圈是否发生点缺陷。
5 结论
铁路货车轮对使用的3531310B型滚动轴承结构复杂,本文基于ANSYS/LS-DYNA显式动力学,建立3531310B型滚动轴承内、外圈及滚子的点缺陷模型,进行动力学仿真分析,通过提取正常轴承和有点缺陷轴承运行时内圈滚道节点Y方向的加速度曲线,进行轴承振动信号时域分析,通过分析和比较振动信号的时域统计参数可得到如下结论:
1)内圈滚道节点Y方向加速度曲线没有明显的周期性,呈现随机性,反映了轴承运动时内部元件受力的高度非线性。
2)当滚子出现点缺陷时,峰值、均值和方差较其他元件有点缺陷变化明显,因此可以用峰值、均值和方差作为滚子点缺陷的判断指标。
3)当内圈出现点缺陷时,方差均值比与其他元件有点缺陷相比有明显的变化,因此可以用方差均值比来作为内圈点缺陷的判断指标。
4)当外圈点蚀出现时,均方根值、方根幅值和方差较其他元件有点缺陷明显减小,因此可以用均方根值、方根幅值和方差来作为外圈点缺陷的判断依据。