工業(yè)CT的高鐵齒輪箱體材料缺陷識(shí)別

艾軼博，王 楠，闕紅波，楊 斌，張衛(wèi)冬（.北京科技大學(xué)國(guó)家材料服役安全科學(xué)中心，00083北京；.中國(guó)南車(chē)股份有限公司南車(chē)戚墅堰機(jī)車(chē)車(chē)輛工藝研究所有限公司，30江蘇常州）

工業(yè)CT的高鐵齒輪箱體材料缺陷識(shí)別

艾軼博1，王 楠1，闕紅波2，楊 斌1，張衛(wèi)冬1
（1.北京科技大學(xué)國(guó)家材料服役安全科學(xué)中心，100083北京；2.中國(guó)南車(chē)股份有限公司南車(chē)戚墅堰機(jī)車(chē)車(chē)輛工藝研究所有限公司，213011江蘇常州）

高鐵齒輪箱是高速列車(chē)的重要部件，為保障高鐵的安全、穩(wěn)定運(yùn)行，需要對(duì)高鐵齒輪箱箱體出廠及檢修時(shí)的鑄件內(nèi)部缺陷進(jìn)行檢驗(yàn)，并對(duì)箱體內(nèi)部缺陷實(shí)現(xiàn)自動(dòng)、準(zhǔn)確的分類(lèi)和識(shí)別.基于此利用三維工業(yè)CT技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)獲取到高鐵齒輪箱體材料的4種內(nèi)部缺陷的三維體數(shù)據(jù)，根據(jù)齒輪箱體內(nèi)部缺陷的物理背景知識(shí)，對(duì)三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，設(shè)計(jì)Adaboost_BTSVM多分類(lèi)算法，實(shí)現(xiàn)基于三維工業(yè)CT的箱體材料內(nèi)部缺陷的自動(dòng)分類(lèi)識(shí)別，并使重點(diǎn)關(guān)注的收縮類(lèi)缺陷的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上、裂紋類(lèi)缺陷的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到100%，為實(shí)現(xiàn)高鐵齒輪箱箱體材料的缺陷自動(dòng)識(shí)別提供技術(shù)保障.

模式分類(lèi)；支持向量機(jī)；三維特征提??；高鐵齒輪箱體；鑄造缺陷；工業(yè)CT

高鐵齒輪箱箱體結(jié)構(gòu)復(fù)雜，多采用鑄造方法生產(chǎn).由于鑄造工序繁多，影響鑄件質(zhì)量的因素復(fù)雜且具有較大的相關(guān)性，難以綜合控制，鑄造缺陷難以避免［1］.同時(shí)，鑄件的部分缺陷在服役過(guò)程中會(huì)不斷演化，最終導(dǎo)致鑄件失效，使高鐵齒輪箱報(bào)廢、縮短使用壽命甚至造成高鐵運(yùn)行事故.因此，檢測(cè)和識(shí)別高鐵齒輪箱箱體的鑄件內(nèi)部缺陷［2］，對(duì)保障高鐵齒輪箱的服役安全和高鐵列車(chē)安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義，對(duì)高鐵齒輪箱箱體鑄件的內(nèi)部缺陷檢測(cè)和質(zhì)量評(píng)估將成為高鐵齒輪箱箱體安全評(píng)價(jià)的首要環(huán)節(jié).

工程結(jié)構(gòu)材料鑄件中存在各種尺度和維數(shù)的缺陷，在服役過(guò)程中，微結(jié)構(gòu)形態(tài)、缺陷分布和形貌、界面特性、孔隙率等都極大的影響著材料宏觀整體韌性、強(qiáng)度、硬度等力學(xué)性能［3］.依據(jù)鑄造鋁合金規(guī)范，高鐵齒輪箱體的鑄造缺陷相當(dāng)于晶粒級(jí)，與微結(jié)構(gòu)強(qiáng)烈相互作用，超聲、紅外等無(wú)損檢測(cè)手段并不適用，而工業(yè)CT（computed tomography）是材料內(nèi)部微觀結(jié)構(gòu)狀況的最佳無(wú)損檢測(cè)手段［4－5］.目前在齒輪箱箱體裂紋失效分析中，采集二維圖像信息，很難將箱體材料疲勞短裂紋檢測(cè)出來(lái)，其他缺陷，如氣孔和渣孔等也同樣難以識(shí)別，但三維立體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)能夠有效、完整的記錄材料中幾乎所有的缺陷.因此本文以高鐵齒輪箱箱體材料作為研究對(duì)象，重點(diǎn)研究高鐵齒輪箱體材料的4種內(nèi)部缺陷通過(guò)工業(yè)CT技術(shù)獲取高鐵齒輪箱箱體材料的三維體數(shù)據(jù)，提取鑄件內(nèi)部缺陷的三維幾何特征作為缺陷的特征數(shù)據(jù)，并針對(duì)待分類(lèi)鑄件內(nèi)部缺陷特點(diǎn)設(shè)計(jì)齒輪箱體內(nèi)部缺陷分類(lèi)算法，應(yīng)用Adaboost改進(jìn)BTSVM（二叉樹(shù)SVM）方法設(shè)計(jì)分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)高鐵齒輪箱體材料內(nèi)部缺陷的有效檢測(cè)和缺陷類(lèi)型的識(shí)別.

1 高鐵齒輪箱體鑄件內(nèi)部缺陷類(lèi)別

高鐵齒輪箱體材料的內(nèi)部缺陷種類(lèi)眾多，根據(jù)國(guó)家分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)中對(duì)不同種類(lèi)鑄造缺陷的定義，將鑄件內(nèi)部缺陷劃分為4類(lèi)：氣孔類(lèi)缺陷，收縮類(lèi)缺陷，夾雜類(lèi)缺陷和裂紋類(lèi)缺陷［6］.

根據(jù)高鐵齒輪箱體質(zhì)檢要求，在出廠檢測(cè)和定期檢修時(shí)，有裂紋類(lèi)缺陷視為不合格，其他缺陷也要滿(mǎn)足幾何尺寸要求.裂紋類(lèi)缺陷，會(huì)導(dǎo)致高鐵齒輪箱在服役過(guò)程中，出現(xiàn)開(kāi)裂、斷裂等，嚴(yán)重影響高速列車(chē)的運(yùn)行安全.雖然出廠檢測(cè)合格的箱體被視為不存在裂紋類(lèi)缺陷的，但高鐵齒輪箱體在服役一段時(shí)間后，箱體材料中可能會(huì)出現(xiàn)裂紋類(lèi)缺陷；此外，箱體材料中的其他缺陷在服役中也容易演化為裂紋缺陷，特別是收縮類(lèi)缺陷，在服役過(guò)程中容易造成應(yīng)力集中而使力學(xué)性能大大降低，演化為裂紋類(lèi)缺陷.因此，在高鐵齒輪箱體材料出廠檢測(cè)和服役過(guò)程中定期檢修時(shí)，需要特別注意裂紋缺陷和收縮類(lèi)缺陷的識(shí)別.

2 高鐵齒輪箱體材料內(nèi)部缺陷數(shù)據(jù)采集

本文采用GE v｜tome｜x m CT全能型微焦點(diǎn)X射線(xiàn)工業(yè)CT檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)高鐵齒輪箱體材料試樣進(jìn)行內(nèi)部缺陷檢測(cè)，檢測(cè)試樣最小分辨率為5μm.

由鑄件內(nèi)部缺陷可知，合格的高鐵齒輪箱體材料被視為不存在裂紋缺陷的，要得到裂紋類(lèi)缺陷數(shù)據(jù)就需要對(duì)合格箱體的試樣材料進(jìn)行加速試驗(yàn)，模擬箱體材料的服役過(guò)程中內(nèi)部裂紋類(lèi)缺陷的產(chǎn)生.選取高頻疲勞試驗(yàn)機(jī)對(duì)試樣進(jìn)行高頻疲勞加載實(shí)驗(yàn)，依據(jù)箱體材料的屈服強(qiáng)度，確定疲勞加載載荷為150 MPa，設(shè)置實(shí)驗(yàn)機(jī)頻率下降1 Hz自動(dòng)停止，觀察是否出現(xiàn)裂紋，如此反復(fù)，直到試樣出現(xiàn)肉眼可見(jiàn)時(shí)裂紋停止實(shí)驗(yàn).由于疲勞裂紋較小，設(shè)計(jì)了試樣加持工具，使試樣在進(jìn)行CT掃描時(shí)，也能持續(xù)提供大約1.5 kN的拉力，提取清晰裂紋三維數(shù)據(jù).

3 高鐵齒輪箱體材料內(nèi)部缺陷自動(dòng)識(shí)別

3.1 箱體材料內(nèi)部缺陷特征提取

對(duì)實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，首先采用閾值分割的方法進(jìn)行缺陷提取.通過(guò)灰度值，可以將夾雜類(lèi)缺陷從背景材料中區(qū)分出來(lái)；裂紋類(lèi)缺陷的三視圖中可以發(fā)現(xiàn)試樣內(nèi)部條狀缺陷，即為裂紋缺陷.如圖1所示為夾雜類(lèi)缺陷，圖2所示為氣孔類(lèi)缺陷和收縮類(lèi)缺陷，圖3中箭頭所指示的為裂紋缺陷.

圖1 夾雜類(lèi)缺陷

圖2 氣孔類(lèi)缺陷和收縮類(lèi)缺陷

圖3 裂紋（箭頭所指）類(lèi)缺陷

在區(qū)分縮孔類(lèi)缺陷和氣孔的時(shí)候，可以借助缺陷的斷層截面圖和3D圖進(jìn)行區(qū)分.根據(jù)氣孔與縮孔的定義，氣孔為圓形孔洞且內(nèi)壁光滑，而縮孔形狀不規(guī)則且孔壁表面粗糙，在圖4和圖5中可明顯區(qū)分出2種缺陷.

圖4 收縮類(lèi)缺陷斷層截面

因此，利用工業(yè)CT三維數(shù)據(jù)進(jìn)行缺陷類(lèi)別的識(shí)別需要考慮缺陷灰度、缺陷內(nèi)壁光滑程度、缺陷的基本形狀、缺陷幾何大小等等.4類(lèi)鑄造缺陷的三維數(shù)據(jù)類(lèi)別較多，最終選取如下參量作為分類(lèi)的特征值.

1）半徑、表面積、體素等從整體上描述缺陷的大小.

2）緊密度.缺陷表面及其體積之間的比值.對(duì)于體積差不多的氣孔類(lèi)缺陷和收縮類(lèi)缺陷，由于氣孔類(lèi)缺陷內(nèi)壁光滑，收縮類(lèi)缺陷內(nèi)壁凹凸不平，緊密度差距很大.

3）球度.與缺陷體積相同的球體表面與缺陷表面之間的比率.對(duì)于裂紋類(lèi)缺陷、氣孔類(lèi)缺陷以及收縮類(lèi)缺陷的區(qū)分很明顯.

4）尺寸（X、Y、Z）、PX、PY、PZ（封閉缺陷的邊界框的尺寸和缺陷投影形狀）.對(duì)于氣孔類(lèi)缺陷、收縮類(lèi)缺陷和裂紋類(lèi)缺陷的區(qū)別非常有效.

5）平均灰度值、灰度偏差（缺陷內(nèi)的平均灰度值和灰度值偏差）.用于區(qū)分夾雜類(lèi)缺陷，并對(duì)所有缺陷的灰度平均值和灰度偏差進(jìn)行歸一化后作為分類(lèi)特征值.

雖然依據(jù)缺陷的幾何特征，可以對(duì)缺陷類(lèi)型進(jìn)行人工標(biāo)記，但鑄件檢測(cè)尤其在服役檢修時(shí)，內(nèi)部缺陷較多，對(duì)于缺陷的分類(lèi)識(shí)別還需要開(kāi)展自動(dòng)識(shí)別方法研究.

3.2 多分類(lèi)器設(shè)計(jì)

支持向量機(jī)（SVM）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法［7－8］，通過(guò)構(gòu)造不同的超平面，引入非負(fù)松弛變量集合，在錯(cuò)誤最小的情況下盡量將樣本準(zhǔn)確分離［9］.SVM算法在解決小樣本［10］、非線(xiàn)性、數(shù)據(jù)不平衡［11］及高維模式［12］識(shí)別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì).SVM本質(zhì)是二分類(lèi)器［13］，通過(guò)對(duì)K個(gè)類(lèi)別設(shè)定I個(gè)分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)多分類(lèi)功能，二叉樹(shù)方法可以與SVM結(jié)合，實(shí)現(xiàn)多分類(lèi)算法.

本研究中，由于缺陷數(shù)據(jù)中，夾雜類(lèi)缺陷較多，氣孔、縮孔類(lèi)缺陷次之，裂紋缺陷較少，夾雜類(lèi)缺陷差別區(qū)分度大、裂紋類(lèi)缺陷次之，且各類(lèi)缺陷數(shù)據(jù)嚴(yán)重不平衡，考慮選用SVM進(jìn)行作為二叉樹(shù)多分類(lèi)器的基礎(chǔ)分類(lèi)器［11］，即BTSVM分類(lèi)器.

依據(jù)各類(lèi)鑄件內(nèi)部缺陷的不同特點(diǎn)，對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)器設(shè)計(jì)主要考慮如下：

1）夾雜類(lèi)缺陷.空隙的灰度值低于周?chē)牧系幕叶戎担鴬A雜的灰度值高于周?chē)牧系幕叶戎?，由此設(shè)計(jì)第1層分類(lèi)器用以區(qū)分夾雜類(lèi)缺陷.

2）裂紋類(lèi)缺陷.呈現(xiàn)條狀或者片狀（平面），與氣孔收縮類(lèi)缺陷有明顯不同.

3）考慮裂紋缺陷在產(chǎn)品出廠檢測(cè)時(shí)的重要性，在進(jìn)行多分類(lèi)時(shí)，第2層分類(lèi)把裂紋看做一類(lèi)，氣孔和縮孔看做一類(lèi)，設(shè)計(jì)第2層分類(lèi)器.在第2層分類(lèi)時(shí)就將裂紋缺陷區(qū)分出來(lái)，可以有效避免裂紋缺陷遭受2次分類(lèi)錯(cuò)誤.如果將裂紋缺陷放在第2層分類(lèi)器區(qū)分，第1層區(qū)分時(shí)會(huì)對(duì)一部分裂紋缺陷進(jìn)行錯(cuò)誤區(qū)分，第2層區(qū)分時(shí)又會(huì)對(duì)裂紋缺陷進(jìn)行一次錯(cuò)誤區(qū)分，裂紋的準(zhǔn)確率就會(huì)降低.

4）第3層分類(lèi)器，將氣孔類(lèi)缺陷和收縮類(lèi)缺陷分開(kāi).

高鐵齒輪箱箱體鑄造缺陷多分類(lèi)器設(shè)計(jì)如圖6所示.

圖6 高鐵齒輪箱箱體內(nèi)部缺陷多分類(lèi)器設(shè)計(jì)

由于鑄件各類(lèi)內(nèi)部缺陷的數(shù)量差別很大，待分類(lèi)的樣本數(shù)量不均衡，此外氣孔和縮孔兩類(lèi)缺陷在形貌上相似度高、錯(cuò)分率較高，特別是對(duì)裂紋缺陷的識(shí)別希望盡可能達(dá)到100%，需要設(shè)計(jì)有效的分類(lèi)器來(lái)實(shí)現(xiàn)鑄件內(nèi)部缺陷的分類(lèi)識(shí)別.

3.3 Adaboost_BTSVM多分類(lèi)算法

目前，基于Boosting方法中Adaboost“adaptive boosting”（自適應(yīng)增強(qiáng)）方法應(yīng)用較多，它能夠自適應(yīng)的調(diào)整弱學(xué)習(xí)算法的錯(cuò)誤率，使其在弱學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)的過(guò)程中經(jīng)過(guò)若干次迭代以后整體錯(cuò)誤率能夠達(dá)到期望值［14］.Adaboost方法能夠調(diào)整增加易分錯(cuò)樣本的權(quán)值，增加易錯(cuò)分樣本訓(xùn)練次數(shù)，并通過(guò)不斷地加入新的“弱分類(lèi)器”，直到聯(lián)合生成一個(gè)強(qiáng)分類(lèi)器，以達(dá)到某個(gè)預(yù)定的足夠小的誤差率，這正與高鐵齒輪箱體材料鑄造缺陷分類(lèi)識(shí)別的數(shù)據(jù)特點(diǎn)相吻合，因此采用Adaboost算法與BTSVM分類(lèi)器相結(jié)合來(lái)進(jìn)行鑄造缺陷分類(lèi)研究.

Adaboost算法的具體流程如圖7所示，總的訓(xùn)練樣本集為D，有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本都有自己的權(quán)值Wk（i），初始權(quán)值為1／n，在選取每個(gè)分類(lèi)器的樣本時(shí)，都是由權(quán)值從大到小選擇.Ck為多個(gè)弱分類(lèi)器，每次由當(dāng)前權(quán)值（根據(jù)上一次訓(xùn)練結(jié)果，將易分錯(cuò)的樣本權(quán)值增加，分對(duì)的樣本的權(quán)值減小）分布選取不同的樣本放到Ck中進(jìn)行訓(xùn)練（按權(quán)值大小將對(duì)樣本進(jìn)行排隊(duì)，權(quán)值大的排在前面，由前往后選取樣本放到Ck中進(jìn)行訓(xùn)練），以達(dá)到對(duì)容易分錯(cuò)的樣本進(jìn)行多次訓(xùn)練的目的，從而提高分類(lèi)準(zhǔn)確度.

對(duì)于k個(gè)弱分類(lèi)器，也都對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)值ak，表示這個(gè)分類(lèi)器的準(zhǔn)確程度.最終的強(qiáng)分類(lèi)器g（x）由k個(gè)弱分類(lèi)器組成，分類(lèi)準(zhǔn)確的弱分類(lèi)器相應(yīng)的權(quán)值較大，分類(lèi)不準(zhǔn)確的分類(lèi)器，權(quán)值較小，g（x）＝.測(cè)試時(shí)，將樣本代入每個(gè)分類(lèi)器進(jìn)行檢查，根據(jù)每個(gè)分類(lèi)器的權(quán)值，計(jì)算g（x），得到樣本的類(lèi)別.

本文選擇SVM作為二叉樹(shù)節(jié)點(diǎn)位置的分類(lèi)器，組成二叉樹(shù)SVM多分類(lèi)器.在每個(gè)節(jié)點(diǎn)處，用Adaboost改進(jìn)SVM算法，即SVM為Adaboost的弱分類(lèi)器.這就是Adaboost_BTSVM多分類(lèi)算法.

圖7 Adaboost算法流程

4 結(jié)果分析

依據(jù)上述分類(lèi)算法，選取了320個(gè)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，其中氣孔類(lèi)缺陷有110個(gè)，收縮類(lèi)缺陷有170個(gè)，裂紋類(lèi)缺陷有40個(gè).分別用一對(duì)多SVM，二叉樹(shù)SVM和用Adaboost改進(jìn)二叉樹(shù)SVM方法進(jìn)行多分類(lèi)學(xué)習(xí).利用數(shù)據(jù)的60%作為訓(xùn)練樣本，40%作為測(cè)試樣本，分類(lèi)準(zhǔn)確率比較如表1所示.

表1 3種分類(lèi)器分類(lèi)準(zhǔn)確率比較%

通過(guò)表1比較學(xué)習(xí)結(jié)果，可見(jiàn)：

1）用Adaboost改進(jìn)二叉樹(shù)SVM方法，取得了較好的分類(lèi)結(jié)果，這是由于應(yīng)用Adaboost算法，通過(guò)反復(fù)迭代與權(quán)值調(diào)整，減少了由于裂紋數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本少而導(dǎo)致錯(cuò)誤分類(lèi)結(jié)果.

2）Adaboost_BTSVM算法的裂紋識(shí)別準(zhǔn)確率最高能達(dá)到100%，收縮類(lèi)缺陷的準(zhǔn)確率達(dá)到85.29%，顯著提高了收縮類(lèi)缺陷和裂紋缺陷的分類(lèi)準(zhǔn)確率，對(duì)于有效識(shí)別裂紋缺陷保障高鐵齒輪箱的安全運(yùn)行具有重要意義.

3）結(jié)果中氣孔和縮孔類(lèi)缺陷識(shí)別率較低，是由于而且物理幾何形態(tài)相似，且訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)有限，存在一定的錯(cuò)分情況.

5 結(jié) 論

1）本研究針對(duì)高鐵齒輪箱體鑄件的4種缺陷的特征，對(duì)缺陷工業(yè)CT三維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，選取缺陷的半徑、表面積、緊密度、球度、體素、平均灰度值、灰度偏差等幾何特征作為缺陷分類(lèi)的特征值.

2）利用Adaboost改進(jìn)二叉樹(shù)SVM算法進(jìn)行高鐵齒輪箱體內(nèi)部缺陷自動(dòng)識(shí)別后，較SVM方法與二叉樹(shù)SVM方法準(zhǔn)確率有較大提高，收縮類(lèi)缺陷和裂紋類(lèi)缺陷分類(lèi)準(zhǔn)確率明顯提高，總準(zhǔn)確率達(dá)到84.42%，其中裂紋類(lèi)缺陷的分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到100%，收縮類(lèi)缺陷的準(zhǔn)確率達(dá)到85.29%.

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（編輯 張 紅）

Material casting defect recognition of high?speed train gearbox shell based on industrial CT technology

AI Yibo1，WANG Nan1，QUE Hongbo2，YANG Bin1，ZHANG Weidong1
（1.National Center for Materials Service Safety China，University of Science and Technology Beijing，100083 Beijing，China；2.Qishuyan Institute Co.，Ltd.，China South Locomotive＆Rolling Stock Corporation limited，213011 Changzhou，Jiangshu，China）

High?speed train gearbox shell is an important component of high?speed train.In order to protect the operational safety of high?speed train gearbox shell，it is needed to detect the casting internal defect as product testing and maintenance inspection accurately and rapidly.In this paper，based on three?dimensional CT technology the test was developed to detect the casting defects of high?speed train gearbox shell；through the analysis of three?dimensional data of the four kinds detects，three?dimensional geometric features and characteristic values were obtained，and the Adaboost_BTSVM algorithm were used to achieve the automatic classification ofcasting defects of high?speed train gearbox shell.The according classification accuracy of shrinkage defects can be 85%，and the classification accuracy of crack defects can stand at 100%.These will provide an available automatic identification method for the defect of high?speed train gearbox shell.

pattern classification；support vector machine；3D feature extraction；high?speed train gearbox shell；casting defects；industrial CT technology

TP391

A

0367－6234（2015）10－0045－05

10.11918／j.issn.0367?6234.2015.10.009

2014－07－10.

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（61273205）；教育部中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目（FRF－SD－12－028A）；高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃（B12012）.

艾軼博（1981—），女，博士研究生；張衛(wèi)冬（1974—），男，研究員，博士生導(dǎo)師.

張衛(wèi)冬，zwd＠ustb.edu.cn.