基于涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外视觉检测方法

doi:10.3901/JME.260108

机械工程学报 ›› 2026, Vol. 62 ›› Issue (4): 86-97.doi: 10.3901/JME.260108

• 仪器科学与技术 • 上一篇

扫码分享

基于涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外视觉检测方法

周坪^1,2,3, 周公博^1,2,3, 王晗宇¹, 王攀¹, 闫晓东^1,2,3, 李远博¹

1. 中国矿业大学机电工程学院徐州 221116;
2. 智能采矿装备技术全国重点实验室徐州 221116;
3. 高端矿山装备国家级重点实验室(培育建设点) 徐州 221116

收稿日期:2025-02-19 修回日期:2025-08-09 发布日期:2026-04-02
作者简介:周坪,男,1992年出生,博士,副教授。主要研究方向为钢丝绳无损检测技术、智能视觉感知方法。E-mail:zhoup@cumt.edu.cn
周公博(通信作者),男,1985年出生,博士,教授,博士研究生导师。主要研究方向为机械装备健康监测、无线传感器网络技术。E-mail:gbzhou@cumt.edu.cn
基金资助:
中央高校青年教师科研能力创新能力支持(ZYGXQNJSKYCXNLZCXM-E2P)、国家自然科学基金(62301564)、江苏省自然科学基金(BK20231068)和江苏高校优势学科建设工程(PAPD)资助项目。

Novel Infrared Visual Detection Method for Surface Defects of Steel Wire Rope Using Eddy Current Thermal Imaging

ZHOU Ping^1,2,3, ZHOU Gongbo^1,2,3, WANG Hanyu¹, WANG Pan¹, YAN Xiaodong^1,2,3, LI Yuanbo¹

1. School of Electrical and Mechanical Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116;
2. State Key Laboratory of Intelligent Mining Equipment Technology, Xuzhou 221116;
3. State Key Laboratory of High-end Mining Equipment (Cultivation Site), Xuzhou 221116

Received:2025-02-19 Revised:2025-08-09 Published:2026-04-02

摘要/Abstract

摘要： 钢丝绳作为重要的提升、牵引与承载构件，在服役过程中其表面易产生断丝缺陷，严重影响绳系统的运行安全。针对传统视觉检测方法易受钢丝绳表面油污影响，引入脉冲涡流热成像技术，结合钢丝绳金属构件热传导特性，提出一种基于脉冲涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外热视觉检测方法。通过脉冲涡流热成像仿真探明钢丝绳感应加热机理与断丝缺陷的温度分布规律；构建钢丝绳断丝缺陷热视觉检测系统，设计基于脉冲涡流热成像的钢丝绳断丝缺陷表征与信号处理方法；建立钢丝绳表面缺陷红外热像数据集，并设计基于深度目标检测网络的YOLOv5_WR-seg模型对钢丝绳断丝缺陷进行检测识别；研究在役钢丝绳表面油脂油污对红外热视觉检测方法的影响，实现油脂油污覆盖下断丝缺陷的检测，克服油脂油污对断丝缺陷检测的视觉干扰。试验结果表明，所提出的方法可以实现有/无油污覆盖下钢丝绳表面断丝缺陷的准确检测。

关键词: 脉冲涡流热成像, 红外视觉, 钢丝绳, 断丝缺陷, 目标检测网络

Abstract: As essential lifting, traction, and bearing components, wire ropes(WRs) are prone to surface breakage during service, which seriously impacts the operational safety of the rope system. Given that the traditional visual detection method is susceptible to the oil on the surface of the WR, pulsed eddy current thermography is introduced. Combined with the heat conduction properties of the metal components of the WR, an infrared thermal vision-based detection method is proposed for identifying surface defects. Firstly, the mechanism of induction heating and the temperature distribution of broken wire defects are investigated through pulsed eddy current thermal imaging simulation. Secondly, the thermal vision detection system for wire rope breakage defects is constructed, and the characterization and signal processing method for wire rope breakage defects based on pulsed eddy current thermal imaging is designed. Then, the infrared thermal image dataset of surface defect of the WR is established, and the YOLOv5_WR-seg model based on the deep target detection network is designed to detect and identify the broken wire defect of the WR. Finally, the influence of oil and grease on the surface of the wire rope in service on the infrared thermal vision detection method is studied to achieve the detection of broken wire defects covered by oil and grease and overcome the visual interference of oil and grease on the detection of broken wire defects. The experimental results indicate that the proposed method can accurately detect wire rope surface breakage defects with or without oil contamination.

Key words: pulse eddy current thermal imaging, infrared visual, wire ropes, broken wire defect, object detection network

中图分类号:

TH17

周坪, 周公博, 王晗宇, 王攀, 闫晓东, 李远博. 基于涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外视觉检测方法[J]. 机械工程学报, 2026, 62(4): 86-97.

ZHOU Ping, ZHOU Gongbo, WANG Hanyu, WANG Pan, YAN Xiaodong, LI Yuanbo. Novel Infrared Visual Detection Method for Surface Defects of Steel Wire Rope Using Eddy Current Thermal Imaging[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2026, 62(4): 86-97.

参考文献

[1] LIU S，SUN Y，JIANG X，et al. A new MFL imaging and quantitative nondestructive evaluation method in wire rope defect detection[J]. Mechanical Systems and Signal Processing，2022，163：108156.
[2] 李腾宇，寇子明，吴娟，等. 扁平线圈钢丝绳捻距涡流响应分析及试验研究[J]. 机械工程学报，2020，56(16)：13-21. LI Tengyu，KOU Ziming，WU Juan，et al. Analysis of eddy current response to lay length of wire rope with pancake coil and experimental study[J]. Journal of Mechanical Engineering，2020，56(16)：13-21.
[3] 李军霞，李聪豪，焦少妮，等. 矩形线圈钢丝绳捻距涡流检测研究[J]. 机械工程学报，2020，56(12)：34-41. LI Junxia，LI Conghao，JIAO Shaoni，et al. Research on eddy current testing of the lay length of wire rope with rectangular coil[J]. Journal of Mechanical Engineering，2020，56(12)：34-41.
[4] 任志乾，于宗乐，陈循. 钢丝绳弹塑性损伤本构模型研究[J]. 机械工程学报，2017，53(1)：121-129. REN Zhiqian，YU Zongyue，CHEN Xun. Study on wire rope elastic-plastic damage constitutive model[J]. Journal of Mechanical Engineering，2017，53(1)：121-129.
[5] 顾伟，褚建新. 钢丝绳缺陷信号的特征量分析与损伤状况的模糊辨识[J]. 机械工程学报，2002，38(5)：122-125. GU Wei，CHU Jianxin. Characteristic values analysis and fuzzy discernment for the fault status of the wire rope[J]. Journal of Mechanical Engineering，2002，38(5)：122-125.
[6] 张俊，葛世荣，王大刚，等. 基于微动磨损预测矿井提升钢丝绳安全系数[J]. 机械工程学报，2019，55(7)：110-118. ZHANG Jun，GE Shirong，WANG Dagang，et al. Prediction of the safety factor of mine hoisting rope based on fretting wear[J]. Journal of Mechanical Engineering，2019，55(7)：110-118.
[7] 国家煤矿安全监察局. 煤矿安全规程[M]. 北京：国家煤矿安全监察局，2011. State Administration of Coal Mine Safety. Coal mine safety regulations[M]. Beijing：State Administration of Coal Mine Safety，2011.
[8] 杨叔子，康宜华，陈厚桂，等. 钢丝绳电磁无损检测[M]. 北京：机械工业出版社，2017. YANG Shuzi，KANG Yihua，CHEN Hougui，et al. Electromagnetic non-destructive testing of steel wire rope[M]. Beijing：China Machine Press，2017.
[9] ZHOU Z，LIU Z. Fault diagnosis of steel wire ropes based on magnetic flux leakage imaging under strong shaking and strand noises[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics，2020，68(3)：2543-2553.
[10] LIU S，SUN Y，JIANG X，et al. A review of wire rope detection methods，sensors and signal processing techniques[J]. Journal of Nondestructive Evaluation，2020，39(4)：85.
[11] 高嘉，刘涛，王显峰，等. TWRD-Net：一种用于曳引钢丝绳缺陷的实时检测网络算法[J]. 仪器仪表学报，2023，44(6)：223-235. GAO Jia，LIU Tao，WANG Xianfeng，et al. TWRD⁃Net：A real⁃time detection network algorithm for traction wire rope defects[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument，2023，44(6)：223-235.
[12] 曲诚，陈景龙，常元洪，等. 面向钢丝绳微弱损伤智能识别的多尺度注意力网络[J]. 西安交通大学学报，2021，55(7)：141-150. QU Cheng，CHEN Jinglong，CHANG Yuanhong，et al. Multi-scale attention network for intelligent identification of weak damage on wire ropes[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University，2021，55(7)：141-150.
[13] 戴若辰，赵明富，汤斌，等. 基于Otsu分割与边缘检测的钢丝绳缺陷检测方法研究[J]. 激光与光电子学进展，2021，58(16)：566-573. DAI Ruochen，ZHAO Mingfu，TANG Bin，et al. Wire rope defect-detection based on Otsu segmentation and edge detection[J]. Laser & Optoelectronics Progress，2021，58(16)：566-573.
[14] ZHOU P，ZHOU G，WANG S，et al. Visual sensing inspection for the surface damage of steel wire ropes with object detection method[J]. IEEE Sensors Journal，2022，22(23)：22985-22993.
[15] ZHOU P，ZHOU G，WANG H，et al. Automatic detection of industrial wire rope surface damage using deep learning-based visual perception technology[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement，2020，70：1-11.
[16] 陆小龙，田贵云，熊龙辉，等. 气流热成像钢轨滚动接触疲劳裂纹在线检测与速度影响研究[J]. 机械工程学报，2021，57(18)：98-106. LU Xiaolong，TIAN Guiyu，XIONG Longhui，et al. Study on the on-line detection and speed effect of rail RCFs using airflow thermography[J]. Journal of Mechanical Engineering，2021，57(18)：98-106.
[17] 何赟泽，李响，王洪金，等. 基于可见光和热成像的风机叶片全周期无损检测综述[J]. 机械工程学报，2023，59(6)：32-45. HE Yunze，LI Xiang，WANG Hongjin，et al. A review：Full-cycle nondestructive testing based on visible light and thermography of wind turbine blade[J]. Journal of Mechanical Engineering，2023，59(6)：32-45.
[18] 陆向宁，何贞志，胡宁宁，等. 主动红外热成像焊球缺陷检测方法研究[J]. 机械工程学报，2016，52(10)：17-24. LU Xiangning，HE Zhenzhi，HU Ningning，et al. Research on defects inspection of solder bumps using active infrared thermography technology[J]. Journal of Mechanical Engineering，2016，52(10)：17-24.
[19] 邹星星，马浩，解社娟，等. 纤维增强树脂复合材料-钢界面缺陷涡流热成像检测[J]. 复合材料学报，2022，39(11)：5465-5473. ZOU Xingxing，MA Hao，XIE Shejuan，et al. Nondestructive testing of fiber reinforced polymer-steel interfacial defects based on eddy current thermography[J]. Acta Materiae Compositae Sinica，2022，39(11)：5465-5473.
[20] 郝柏桥，范玉刚，宋执环. 基于深度迁移学习的脉冲涡流热成像裂纹缺陷检测[J]. 光学学报，2023，43(4)：146-154. HAO Baiqiao，FAN Yugang，SONG Zhihuan. Deep transfer learning-based pulsed eddy current thermography for crack defect detection[J]. Acta Optica Sinica，2023，43(4)：146-154.
[21] 夏慧，郑军，邱锦川，等. 钢丝绳缺陷涡流热成像在线检测方法研究[J]. 中国机械工程，2022，33(9)：1044-1050. XIA Hui，ZHENG Jun，QIU Jinchuan，et al. Research on ECT for online detection of defects in wire ropes[J]. China Mechanical Engineering，2022，33(9)：1044-1050.
[22] XIA H，YAN R，WU J，et al. Visualization and quantification of broken wires in steel wire ropes based on induction thermography[J]. IEEE Sensors Journal，2021，21(17)：18497-18503.
[23] 王传钊，姜秀海，晁永生，等. 基于涡流脉冲热成像的焊缝表面多缺陷检测[J]. 红外技术，2023，45(1)：84-90. WANG Chuanzhao，JIANG Xiuhai，CHAO Yongsheng，et al Multi-defect detection of welding surface based on eddy current pulse thermography[J]. Infrared Technology，2023，45(1)：84-90.
[24] CHANG X，PENG Y，ZHU Z，et al. Breaking failure analysis and finite element simulation of wear-out winding hoist wire rope[J]. Engineering Failure Analysis，2019，95：1-17.
[25] 秦志，黄晴，靳泓睿，等. 提升钢丝绳多体动力学仿真及股丝应力分析[J]. 西北工业大学学报，2020，38(3)：485-493. QIN Zhi，HUANG Qing，JIN Hongrui，et al. Multi-body dynamics simulation of hoisting wire rope and its stress analysis[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University，2020，38(3)：1-9.

基于涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外视觉检测方法

Novel Infrared Visual Detection Method for Surface Defects of Steel Wire Rope Using Eddy Current Thermal Imaging

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	孙远, 王大刚, 张德坤, 李陈晨, 汤梁. 基于聚磁原理的钢丝绳断丝无损检测方法[J]. 机械工程学报, 2026, 62(2): 61-72.
[2]	种海浪, 王大刚, 张德坤. 海洋钻机起升系统绞车滚筒层间钢丝绳弯曲摩擦疲劳行为研究[J]. 机械工程学报, 2025, 61(12): 104-117.
[3]	李腾宇, 寇子明, 吴娟, 焦少妮, 毛清华. 扁平线圈钢丝绳捻距涡流响应分析及试验研究[J]. 机械工程学报, 2020, 56(16): 13-21.
[4]	张俊, 葛世荣, 王大刚, 张德坤. 基于微动磨损预测矿井提升钢丝绳安全系数[J]. 机械工程学报, 2019, 55(7): 110-118.
[5]	黄家海, 贺亚彬, 于培, 赵斌. 落地式摩擦提升机建模和振动特性分析[J]. 机械工程学报, 2019, 55(12): 205-214.
[6]	任志乾, 于宗乐, 陈循. 钢丝绳弹塑性损伤本构模型研究^*[J]. 机械工程学报, 2017, 53(1): 121-129.
[7]	曹青松;周继惠;李健;刘丹. 钢丝绳电磁检测信号的时空域理论分析[J]. , 2013, 49(4): 13-19.
[8]	方子帆;向兵飞;肖华攀;何孔德;柳军飞. 高海况下收放装置动力学及控制策略研究[J]. , 2013, 49(15): 88-95.
[9]	吴伟国;侯月阳. 机器人关节用挠性驱动单元设计与粘弹性动力学建模[J]. , 2011, 47(7): 16-21.
[10]	贾小凡;张德坤. 承载钢丝绳在不同预张力下的弯曲疲劳损伤研究[J]. , 2011, 47(24): 31-37.
[11]	马军;葛世荣;张德坤. 钢丝绳股内钢丝的载荷分布[J]. , 2009, 45(4): 259-264.
[12]	马军;葛世荣;张德坤. 钢丝绳股内钢丝应力—应变分布的计算模型及数值模拟[J]. , 2009, 45(11): 277-282.
[13]	陈厚桂;李晋;康宜华;武新军. 钢丝绳中缺陷的描述方法[J]. , 2009, 45(1): 309-314.
[14]	周春桂;谢石林;周桐;朱长春;张希农. 钢丝绳隔振系统的神经网络杂交建模[J]. , 2008, 44(7): 168-175.
[15]	陈厚桂;康宜华;武新军. 基于相关性的钢丝绳断丝特征提取[J]. , 2006, 42(5): 224-228.