機動車維修中的無損檢測技術

趙振強　羅俊雄

摘 要：文章強調了機動車維修中無損檢測技術的應用作用與價值，并對目前無損檢測技術相關的技術發展和應用情況進行了分析。在此基礎上，從動力電池診斷技術、內窺鏡無損檢測技術、智能診斷技術、儀器故障診斷技術、基于視覺檢測系統的無損檢測技術這幾方面入手，著重闡述了機動車維修中的無損檢測關鍵技術要點與應用，以期為機動車無損檢測與維修工作的更好展開提供技術與操作方面的參考。

關鍵詞：機動車 新能源汽車 維修作業 無損檢測技術

1 引言

在機動車維修實踐中，展開無損檢測以判斷故障問題、機動車構件現實情況等極為必要，是提升維修工作展開效率與質量的重要舉措，值得深入探討。

2 機動車維修中無損檢測技術的應用作用與價值分析

汽車工業是一個精細且繁瑣復雜的工業，生產的環節較多且都需要較高的精確度，才能確保最終產品的質量和安全性，一個零部件出現問題，可能就會導致最終產品的缺陷。在工業技術和科學技術突飛猛進的當下，人們對汽車品質的要求也越來越高，對汽車工業產品的要求越來越嚴格。在不破壞產品整體性的前提下檢測出有故障的零部件并及時的修復故障，是汽車工業面臨的重大問題，同時也是提高汽車工業效率、降低汽車工業成本的重要條件[1]。無損檢測技術穩定、安全、可靠、非破壞性的特點決定了其在汽車工業上廣闊的應用前景，無損檢測技術可以做到在不破壞、不傷害檢測對象的前提下，通過對檢測對象內部結構的異常所引起的對光、電、磁、熱等反應的變化，來達到完整的檢測目的。

能夠看出，在實際的機動車維修實踐中，無損檢測技術能夠發揮出較為理想的作用，可以在不拆解和破壞汽車自身部件的前提下，對汽車的各種金屬、非金屬、電器元件、電路板利用無損檢測技術獲取相關圖像。通過圖像分析提取故障特征，發現機械零部件損壞或缺陷、線路斷路或短路等原因、為故障檢測提供技術支持，快速恢復汽車完好性，大大縮短維修時間，提高維修質量，并進行嚴格的評估，保障人們生命財產安全同時不斷降低事故的發生率。

3 目前無損檢測技術相關的技術發展和應用情況分析

無損檢測技術主要是在不破壞被檢測物的前提下，對檢測對象內部結構的異?；蛘呷毕菀鸬淖兓M行檢測。在當前的機動車維修實踐中，無損檢測技術的應用，已然可以做到借助相關儀器和一定的專業設備對存在缺陷的零部件從類型、位置、尺寸、數量、形狀等方面做出準確判斷，從而及時發現并排除問題，保證汽車工業產品的穩定性，極大地提高了汽車工業的檢測效率和產品質量，特別是在維修中得到普及應用后，能提升檢修效率，同時能夠發現潛在危險，從而提出相應解決方案，提高汽車的安全性能?，F代的無損檢測技術正逐漸朝著無損評價的方向發展。就當前的情況來看，無損檢測技術在現代汽車維修中能夠發揮出積極作用，但是相應技術依然存在一定的不足，還需要落實進一步豐富與更新，保證無損檢測技術能顧更加適應新能源汽車的維護與檢修工作需求，并持續想著智能化的方向發展。

4 機動車維修中的無損檢測關鍵技術要點與應用

4.1 動力電池診斷技術的應用

新能源汽車在當前的機動車產業中得到迅速發展，與之相對應的是，為確保新能源汽車的長期安全運行、提升維修質量，需要面向新能源汽車開發更具針對性的無損檢測技術。動力電池診斷技術是當前新能源汽車維修與檢測中較為常用的一種電子診斷技術，主要通過對電流、溫度、電壓等數據信息的收集與分析，判斷出新能源汽車電池模塊的故障問題，以此指導檢修與維護。期間，所遵循的新能源汽車動力電池故障診斷流程安排如下所示：電路仿真；數字獲取創建故障字典；訓練神經網絡；判斷是否存在故障問題，如果判斷結果為“不是”，則直接自動結束整個流程；如果判斷結果為“是”，則立即進行故障定位；顯示故障元器件。

以比亞迪汽車為例，當相應機動車的動力電池發生充電問題，無法顯示儀表。若是出現動力電池充足，沒有故障時，在維修期間需要完成的檢查項目如下所示：第一，結合對充電連接裝置的使用觀察儀表，投放診斷儀，讀取儀表中系統的故障碼。第二，檢查交流充電連接裝置，對PE端的阻值進行測量，判斷其是否存在于正常范圍內。第三，投放試電筆，測量外部電源，判斷外部電源是否保持在正常狀態下。第四，對交流充電口的線束進行測量，實施導通處理。第五，應用導線，對電池管理系統針腳以及車載充電器進行連接處理，了解充電情況，測量車載充電器的CAN線電壓。第六，結合檢測與分析結果確定是否需要更換車載充電器，完成故障排除[2]。通過使用動力電池診斷技術，能夠在新能源汽車的維修期間實現對其動力電池主要參數的收集，包括功率、電流、溫度、電壓等等，并及時完成對動力電池故障問題的判斷，以此還能夠為后續新能源汽車動力電池的維護與故障檢修作業的順利展開提供參考。

4.2 內窺鏡無損檢測技術的應用

鏡體與冷光源是內窺鏡的主要組成部分。其中，冷光源主要來源于鹵素燈。在鏡體內，包含著光導纖維束2條，即光束以及像束。對于光束而言，其主要承擔著傳遞冷光源所產生的光的任務，將其轉移至被測物的表面，達到照明效果；對于像束而言，其主要承擔著傳遞被測物表面圖像的任務，將相應圖像轉移至目鏡。同時，在鏡體上，還進行了牽引機構的加設，以此實現對探頭各個方向移動的有效控制?，F階段，在發動機積炭的檢查實踐中，內窺鏡無損檢測技術更為常用。主要操作步驟如下所示：設備工具準備-內窺鏡檢查調試-油軌與火花塞的拆除-積炭檢查-進氣門積炭檢查-節氣門與進氣歧管壓力的檢查-活塞積炭檢查。

除了發動機積炭的內窺鏡檢查外，在機動車維修的其他檢測項目中，內窺鏡無損檢測技術也有所應用，具體包括：第一，對發動機漏油與漏水的無損檢查。依托內窺鏡無損檢測技術的使用，可以迅速、精準定位泄露位置，不需要在損傷發動機的情況下完成檢查。如果發動機的內部冷水道存在裂紋，則會引發內漏問題，此時可以使用內窺鏡展開對水道的檢查。將內窺鏡引入濕式氣缸套內，對缸套的水垢進行檢查，以此確定出缸套是否存在穴蝕情況。第二，對變速器、同步器的無損檢查。當變速器發生不容易掛擋、更容易出現自動脫檔的故障問題后，可以先應用內窺鏡進行無損檢查，確定出現損傷的零部件，然后在展開拆卸變速器總成進行維修的操作。進行同步器檢查時，也可以使用內窺鏡無損檢測技術。期間，拆卸放油/加油螺栓后，移動換擋手柄以形成間隙，放入內窺鏡，對同步環是否存在異常磨損進行檢查。第三，對變速器齒輪的無損檢查。當變速器發生振動、聲響異常等故障后，可以通過內窺鏡的投放，對各個齒輪是否存在缺齒現象、是否存在異常磨損、是否存在齒輪嚙合間隙等問題進行檢查。第四，對差速器的無損檢查。拆卸放油/加油螺栓后，放入內窺鏡，對主減速器齒輪的磨損情況、嚙合痕跡進行檢查，判斷是否存在異常磨損等問題。結合內窺鏡無損檢測技術的應用，可以完成對各種齒輪與調整墊片實際磨損情況的檢查。

4.3 智能診斷技術的應用

人工診斷、現代儀器診斷以及智能診斷是當前機動車維修期間較為常用的幾類檢測與診斷技術。其中，對于人工診斷而言，更多依賴于相關技術人員的經驗完成判斷，需要相關技術人員具備豐富的理論知識儲備以及實踐經驗。對于現代儀器診斷而言，需要投放多種儀器設備完成檢測任務[3]。就當前的情況來看，機動車的整體結構復雜性水平有所提升，相關技術人員在進行機動車維修期間，勢必需要完成多種零部件的檢測。而相比于傳統的檢測技術而言，智能診斷能夠避免人員方面的操作錯誤與誤差，故障的識別率有所提升，確保機動車具備更為理想的安全性能。

對于智能診斷方法而言，其主要在機動車維修與故障檢測實踐中引入BP神經網絡，促使整個故障診斷與檢測過程均由人工智能技術及其對應系統完成。以機動車發動機的故障檢測與診斷為例進行說明，在應用智能診斷技術展開相應實踐操作期間，需要先完成對機動車發動機故障信號的在線獲??；隨后，提取特征信號，將得到的故障征兆輸出BP神經網絡中，此時能夠輸出相對應的故障問題成因。結合神經網絡完成機動車故障診斷的整個過程可以劃分為兩部分，即有：第一，使用具備一定數量的訓練樣本集，針對神經網絡展開訓練，以此獲取到期望的診斷網絡。第二，結合對診斷輸入系統的應用，完成系統性的故障智能診斷、。整個診斷過程可以直接理解為使用神經網絡完成前向計算的過程。期間，所遵循的神經網絡的訓練流程如下所示：連接權及閾值初始化；給網絡提供學習模式對；計算中間層各種神經元的輸入、輸出；計算輸出層各種神經元的輸入、輸出；計算中間層各種神經元的一般化誤差；計算輸出層各種神經元的一般化誤差；調整中間層至輸出層之間的連續權及輸出層各神經元的輸出閾值；更新學習輸入模式；判斷全部模式訓練是否完成，如未完成，則返回“給網絡提供學習模式對”步驟；如全部完成，則進一步更新學習次數；判斷誤差、學習次數是否滿足要求，如未滿足要求，則返回“給網絡提供學習模式對”步驟；如滿足要求，則結束學習。

另外，基于AI技術的汽車維修自我診斷系統也是當前針對機動車展開智能無損檢測中所使用的重要技術。對于基于AI技術的汽車維修自我診斷系統而言，其可以在長時間的運行中從機動車各個部件上的傳感器中完成數據收集，以此為后續機動車自行完成損毀零件的使用提供支持，同時實現對維修時間的預測。例如，道通科技新一代新能源汽車智能診斷系統MS909EV支持新能源汽車高壓系統診斷，能快速讀取電池包數據，通過查看電池包詳細信息，可輕松實現故障排查；MS909EV配備全新的EVDiag Box新能源診斷盒，可實現離線電池包檢測，提供簡單高效的汽車檢測解決方案。

4.4 儀器故障診斷技術的應用

機動車內部構造復雜水平的提升，也推動著其維修與故障檢測難度的提高。實踐中，為了實現對機動車故障問題的精準檢測與診斷，需要結合各種儀器設備的投放，提取、分析機動車各種運行參數，判斷相應數據是否保持在允許、正常、可控范圍內[4]。期間，可以投放萬用表、電流探針等儀器，完成對數據流的準確獲取，結合與標準數據之間的對比分析，能夠達到精準定位故障發生位置的效果。其中，對于萬用表而言，能夠完成對電阻、電壓、信號脈寬等數據的獲取，支持故障排查；對于電流探針而言，能夠完成對電流信號值的監測，支持電流異常問題的排查。

例如，在機動車發生前輪擺陣故障問題的條件下，對應機動車的方向盤穩定新會隨之下降，使得機動車實際面對著的安全隱患大幅增加，需要落實及時處理。導致該故障問題發生的主要原因包括，車輪變形、懸架桿件變形、轉向節變形等等。在實際展開故障檢測的實踐中，需要使用檢測設備檢查傳動機構軸承位置及其連接位置的嚴密程度，著重判斷前輪變形情況是否存在及其嚴重程度。通常來說，一般家用機動車的端面圓與徑向圓的跳動量最大值為1毫米；對于端面圓而言，要求其維修的極限值設定為2毫米，即始終低于2毫米；對于徑向圓而言，要求其維修的極限值設定為1，5毫米，即始終低于1.5毫米。在檢查分析并判斷不存在異常問題的條件下，進一步組織落實機動車前輪平衡檢查，直至完成對故障問題發生原因的確定，并針對性完成故障處理，以此確保機動車能夠長期安全、穩定運行。

4.5 基于視覺檢測系統的無損檢測技術的應用

在機動車的維護與檢修工作中，需要完成對鈑金、焊點、漆面等項目的缺陷檢測，其質量會直接影響到整車的駕駛體驗、車身剛性等指標。以往其檢測方式一般采用人工抽檢，存在一定的局限性，難以當下的機動車的維護與檢修需求，且機動車本身結構的復雜性，對視覺系統的光路設計、系統標定、算法開發等要求較高?；谶@樣的情況，針對相應項目檢測，可以引入視覺檢測系統，結合機器人視覺軟硬件的應用，高效完成無損檢測工作。

第一，沖壓線尾鈑金外觀缺陷檢測。針對汽車鈑金覆蓋件的表面缺陷，可以使用位于沖壓生產線尾的在線視覺檢測方案?？梢姽庀到y應用圖像處理+深度學習的技術，針對目視可見的面缺陷及孔特征計數，高光譜系統則主要針對目視不可見的面缺陷，實現對鈑金表面隱形傷，極微小傷的缺陷檢測。

第二，焊接機艙焊點視覺檢測。焊點視覺檢測應用對象為汽車機艙總成件，檢測工位投放相機，主要檢測內容為焊點缺漏、焊點偏移量以及焊點缺陷，其中焊點缺漏檢測以模板匹配算法實現；焊點缺陷檢測采用深度學習的方式，利用殘差神經網絡模型進行飛濺、毛刺、邊焊、扭曲、無缺陷等6分類模型訓練，從而實現缺陷檢測。

第三，涂裝漆面外觀視覺檢測。涂裝白車身表面缺陷檢測系統，使用工業相機，配合機器視覺、深度學習等先進技術，能夠實現漆面全分類缺陷檢測，準確度達到99.9%，同時實現了缺陷位置及種類的可視化，現場工人可快速響應處理。避免人員長時間工作帶來的疲勞、漏檢、誤檢問題。

5 總結

綜上所述，在實際的機動車維修實踐中，無損檢測技術能夠發揮出較為理想的作用，可以在不拆解和破壞汽車自身部件的前提下，對汽車的各種金屬、非金屬、電器元件、電路板利用無損檢測技術獲取相關圖像。實踐中，通過動力電池診斷技術、內窺鏡無損檢測技術、智能診斷技術、儀器故障診斷技術、基于視覺檢測系統的無損檢測技術等無損檢測技術的合理選定與應用，能夠迅速發現機械零部件損壞或缺陷、線路斷路或短路等原因，為故障檢測提供技術支持，提高維修質量。

2022年度廣西中青年教師科研基礎能力提升項目，課題題目：無損檢測技術在汽車維修中應用研究，課題編號：2022KY1840。

參考文獻：

[1]曹海波.電子診斷在現代化汽車維修技術中的應用探討[J].時代汽車，2023，（21）：147-149.

[2]顏國仁.智能診斷技術在新能源汽車檢測與維修中的應用[J].專用汽車，2023，（07）：101-103.

[3]殷玉成.淺談新時代背景下汽車電器設備維修與檢測技術改進措施[J].時代汽車，2023，（20）：177-179.

[4]段繼強，陸潔，曾慶亮，丁琳，張輝.電動汽車動力系統故障檢測及診斷方法[J].時代汽車，2023，（18）：178-180.