机动车维修中的无损检测技术

赵振强　罗俊雄

摘 要：文章强调了机动车维修中无损检测技术的应用作用与价值，并对目前无损检测技术相关的技术发展和应用情况进行了分析。在此基础上，从动力电池诊断技术、内窥镜无损检测技术、智能诊断技术、仪器故障诊断技术、基于视觉检测系统的无损检测技术这几方面入手，着重阐述了机动车维修中的无损检测关键技术要点与应用，以期为机动车无损检测与维修工作的更好展开提供技术与操作方面的参考。

关键词：机动车 新能源汽车 维修作业 无损检测技术

1 引言

在机动车维修实践中，展开无损检测以判断故障问题、机动车构件现实情况等极为必要，是提升维修工作展开效率与质量的重要举措，值得深入探讨。

2 机动车维修中无损检测技术的应用作用与价值分析

汽车工业是一个精细且繁琐复杂的工业，生产的环节较多且都需要较高的精确度，才能确保最终产品的质量和安全性，一个零部件出现问题，可能就会导致最终产品的缺陷。在工业技术和科学技术突飞猛进的当下，人们对汽车品质的要求也越来越高，对汽车工业产品的要求越来越严格。在不破坏产品整体性的前提下检测出有故障的零部件并及时的修复故障，是汽车工业面临的重大问题，同时也是提高汽车工业效率、降低汽车工业成本的重要条件[1]。无损检测技术稳定、安全、可靠、非破坏性的特点决定了其在汽车工业上广阔的应用前景，无损检测技术可以做到在不破坏、不伤害检测对象的前提下，通过对检测对象内部结构的异常所引起的对光、电、磁、热等反应的变化，来达到完整的检测目的。

能够看出，在实际的机动车维修实践中，无损检测技术能够发挥出较为理想的作用，可以在不拆解和破坏汽车自身部件的前提下，对汽车的各种金属、非金属、电器元件、电路板利用无损检测技术获取相关图像。通过图像分析提取故障特征，发现机械零部件损坏或缺陷、线路断路或短路等原因、为故障检测提供技术支持，快速恢复汽车完好性，大大缩短维修时间，提高维修质量，并进行严格的评估，保障人们生命财产安全同时不断降低事故的发生率。

3 目前无损检测技术相关的技术发展和应用情况分析

无损检测技术主要是在不破坏被检测物的前提下，对检测对象内部结构的异常或者缺陷引起的变化进行检测。在当前的机动车维修实践中，无损检测技术的应用，已然可以做到借助相关仪器和一定的专业设备对存在缺陷的零部件从类型、位置、尺寸、数量、形状等方面做出准确判断，从而及时发现并排除问题，保证汽车工业产品的稳定性，极大地提高了汽车工业的检测效率和产品质量，特别是在维修中得到普及应用后，能提升检修效率，同时能够发现潜在危险，从而提出相应解决方案，提高汽车的安全性能。现代的无损检测技术正逐渐朝着无损评价的方向发展。就当前的情况来看，无损检测技术在现代汽车维修中能够发挥出积极作用，但是相应技术依然存在一定的不足，还需要落实进一步丰富与更新，保证无损检测技术能顾更加适应新能源汽车的维护与检修工作需求，并持续想着智能化的方向发展。

4 机动车维修中的无损检测关键技术要点与应用

4.1 动力电池诊断技术的应用

新能源汽车在当前的机动车产业中得到迅速发展，与之相对应的是，为确保新能源汽车的长期安全运行、提升维修质量，需要面向新能源汽车开发更具针对性的无损检测技术。动力电池诊断技术是当前新能源汽车维修与检测中较为常用的一种电子诊断技术，主要通过对电流、温度、电压等数据信息的收集与分析，判断出新能源汽车电池模块的故障问题，以此指导检修与维护。期间，所遵循的新能源汽车动力电池故障诊断流程安排如下所示：电路仿真；数字获取创建故障字典；训练神经网络；判断是否存在故障问题，如果判断结果为“不是”，则直接自动结束整个流程；如果判断结果为“是”，则立即进行故障定位；显示故障元器件。

以比亚迪汽车为例，当相应机动车的动力电池发生充电问题，无法显示仪表。若是出现动力电池充足，没有故障时，在维修期间需要完成的检查项目如下所示：第一，结合对充电连接装置的使用观察仪表，投放诊断仪，读取仪表中系统的故障码。第二，检查交流充电连接装置，对PE端的阻值进行测量，判断其是否存在于正常范围内。第三，投放试电笔，测量外部电源，判断外部电源是否保持在正常状态下。第四，对交流充电口的线束进行测量，实施导通处理。第五，应用导线，对电池管理系统针脚以及车载充电器进行连接处理，了解充电情况，测量车载充电器的CAN線电压。第六，结合检测与分析结果确定是否需要更换车载充电器，完成故障排除[2]。通过使用动力电池诊断技术，能够在新能源汽车的维修期间实现对其动力电池主要参数的收集，包括功率、电流、温度、电压等等，并及时完成对动力电池故障问题的判断，以此还能够为后续新能源汽车动力电池的维护与故障检修作业的顺利展开提供参考。

4.2 内窥镜无损检测技术的应用

镜体与冷光源是内窥镜的主要组成部分。其中，冷光源主要来源于卤素灯。在镜体内，包含着光导纤维束2条，即光束以及像束。对于光束而言，其主要承担着传递冷光源所产生的光的任务，将其转移至被测物的表面，达到照明效果；对于像束而言，其主要承担着传递被测物表面图像的任务，将相应图像转移至目镜。同时，在镜体上，还进行了牵引机构的加设，以此实现对探头各个方向移动的有效控制。现阶段，在发动机积炭的检查实践中，内窥镜无损检测技术更为常用。主要操作步骤如下所示：设备工具准备-内窥镜检查调试-油轨与火花塞的拆除-积炭检查-进气门积炭检查-节气门与进气歧管压力的检查-活塞积炭检查。

除了发动机积炭的内窥镜检查外，在机动车维修的其他检测项目中，内窥镜无损检测技术也有所应用，具体包括：第一，对发动机漏油与漏水的无损检查。依托内窥镜无损检测技术的使用，可以迅速、精准定位泄露位置，不需要在损伤发动机的情况下完成检查。如果发动机的内部冷水道存在裂纹，则会引发内漏问题，此时可以使用内窥镜展开对水道的检查。将内窥镜引入湿式气缸套内，对缸套的水垢进行检查，以此确定出缸套是否存在穴蚀情况。第二，对变速器、同步器的无损检查。当变速器发生不容易挂挡、更容易出现自动脱档的故障问题后，可以先应用内窥镜进行无损检查，确定出现损伤的零部件，然后在展开拆卸变速器总成进行维修的操作。进行同步器检查时，也可以使用内窥镜无损检测技术。期间，拆卸放油/加油螺栓后，移动换挡手柄以形成间隙，放入内窥镜，对同步环是否存在异常磨损进行检查。第三，对变速器齿轮的无损检查。当变速器发生振动、声响异常等故障后，可以通过内窥镜的投放，对各个齿轮是否存在缺齿现象、是否存在异常磨损、是否存在齿轮啮合间隙等问题进行检查。第四，对差速器的无损检查。拆卸放油/加油螺栓后，放入内窥镜，对主减速器齿轮的磨损情况、啮合痕迹进行检查，判断是否存在异常磨损等问题。结合内窥镜无损检测技术的应用，可以完成对各种齿轮与调整垫片实际磨损情况的检查。

4.3 智能诊断技术的应用

人工诊断、现代仪器诊断以及智能诊断是当前机动车维修期间较为常用的几类检测与诊断技术。其中，对于人工诊断而言，更多依赖于相关技术人员的经验完成判断，需要相关技术人员具备丰富的理论知识储备以及实践经验。对于现代仪器诊断而言，需要投放多种仪器设备完成检测任务[3]。就当前的情况来看，机动车的整体结构复杂性水平有所提升，相关技术人员在进行机动车维修期间，势必需要完成多种零部件的检测。而相比于传统的检测技术而言，智能诊断能够避免人员方面的操作错误与误差，故障的识别率有所提升，确保机动车具备更为理想的安全性能。

对于智能诊断方法而言，其主要在机动车维修与故障检测实践中引入BP神经网络，促使整个故障诊断与检测过程均由人工智能技术及其对应系统完成。以机动车发动机的故障检测与诊断为例进行说明，在应用智能诊断技术展开相应实践操作期间，需要先完成对机动车发动机故障信号的在线获取；随后，提取特征信号，将得到的故障征兆输出BP神经网络中，此时能够输出相对应的故障问题成因。结合神经网络完成机动车故障诊断的整个过程可以划分为两部分，即有：第一，使用具备一定数量的训练样本集，针对神经网络展开训练，以此获取到期望的诊断网络。第二，结合对诊断输入系统的应用，完成系统性的故障智能诊断、。整个诊断过程可以直接理解为使用神经网络完成前向计算的过程。期间，所遵循的神经网络的训练流程如下所示：连接权及阈值初始化；给网络提供学习模式对；计算中间层各种神经元的输入、输出；计算输出层各种神经元的输入、输出；计算中间层各种神经元的一般化误差；计算输出层各种神经元的一般化误差；调整中间层至输出层之间的连续权及输出层各神经元的输出阈值；更新学习输入模式；判断全部模式训练是否完成，如未完成，则返回“给网络提供学习模式对”步骤；如全部完成，则进一步更新学习次数；判断误差、学习次数是否满足要求，如未满足要求，则返回“给网络提供学习模式对”步骤；如满足要求，则结束学习。

另外，基于AI技术的汽車维修自我诊断系统也是当前针对机动车展开智能无损检测中所使用的重要技术。对于基于AI技术的汽车维修自我诊断系统而言，其可以在长时间的运行中从机动车各个部件上的传感器中完成数据收集，以此为后续机动车自行完成损毁零件的使用提供支持，同时实现对维修时间的预测。例如，道通科技新一代新能源汽车智能诊断系统MS909EV支持新能源汽车高压系统诊断，能快速读取电池包数据，通过查看电池包详细信息，可轻松实现故障排查；MS909EV配备全新的EVDiag Box新能源诊断盒，可实现离线电池包检测，提供简单高效的汽车检测解决方案。

4.4 仪器故障诊断技术的应用

机动车内部构造复杂水平的提升，也推动着其维修与故障检测难度的提高。实践中，为了实现对机动车故障问题的精准检测与诊断，需要结合各种仪器设备的投放，提取、分析机动车各种运行参数，判断相应数据是否保持在允许、正常、可控范围内[4]。期间，可以投放万用表、电流探针等仪器，完成对数据流的准确获取，结合与标准数据之间的对比分析，能够达到精准定位故障发生位置的效果。其中，对于万用表而言，能够完成对电阻、电压、信号脉宽等数据的获取，支持故障排查；对于电流探针而言，能够完成对电流信号值的监测，支持电流异常问题的排查。

例如，在机动车发生前轮摆阵故障问题的条件下，对应机动车的方向盘稳定新会随之下降，使得机动车实际面对着的安全隐患大幅增加，需要落实及时处理。导致该故障问题发生的主要原因包括，车轮变形、悬架杆件变形、转向节变形等等。在实际展开故障检测的实践中，需要使用检测设备检查传动机构轴承位置及其连接位置的严密程度，着重判断前轮变形情况是否存在及其严重程度。通常来说，一般家用机动车的端面圆与径向圆的跳动量最大值为1毫米；对于端面圆而言，要求其维修的极限值设定为2毫米，即始终低于2毫米；对于径向圆而言，要求其维修的极限值设定为1，5毫米，即始终低于1.5毫米。在检查分析并判断不存在异常问题的条件下，进一步组织落实机动车前轮平衡检查，直至完成对故障问题发生原因的确定，并针对性完成故障处理，以此确保机动车能够长期安全、稳定运行。

4.5 基于视觉检测系统的无损检测技术的应用

在机动车的维护与检修工作中，需要完成对钣金、焊点、漆面等项目的缺陷检测，其质量会直接影响到整车的驾驶体验、车身刚性等指标。以往其检测方式一般采用人工抽检，存在一定的局限性，难以当下的机动车的维护与检修需求，且机动车本身结构的复杂性，对视觉系统的光路设计、系统标定、算法开发等要求较高。基于这样的情况，针对相应项目检测，可以引入视觉检测系统，结合机器人视觉软硬件的应用，高效完成无损检测工作。

第一，冲压线尾钣金外观缺陷检测。针对汽车钣金覆盖件的表面缺陷，可以使用位于冲压生产线尾的在线视觉检测方案。可见光系统应用图像处理+深度学习的技术，针对目视可见的面缺陷及孔特征计数，高光谱系统则主要针对目视不可见的面缺陷，实现对钣金表面隐形伤，极微小伤的缺陷检测。

第二，焊接机舱焊点视觉检测。焊点视觉检测应用对象为汽车机舱总成件，检测工位投放相机，主要检测内容为焊点缺漏、焊点偏移量以及焊点缺陷，其中焊点缺漏检测以模板匹配算法实现；焊点缺陷检测采用深度学习的方式，利用残差神经网络模型进行飞溅、毛刺、边焊、扭曲、无缺陷等6分类模型训练，从而实现缺陷检测。

第三，涂装漆面外观视觉检测。涂装白车身表面缺陷检测系统，使用工业相机，配合机器视觉、深度学习等先进技术，能够实现漆面全分类缺陷检测，准确度达到99.9%，同时实现了缺陷位置及种类的可视化，现场工人可快速响应处理。避免人员长时间工作带来的疲劳、漏检、误检问题。

5 总结

综上所述，在实际的机动车维修实践中，无损检测技术能够发挥出较为理想的作用，可以在不拆解和破坏汽车自身部件的前提下，对汽车的各种金属、非金属、电器元件、电路板利用无损检测技术获取相关图像。实践中，通过动力电池诊断技术、内窥镜无损检测技术、智能诊断技术、仪器故障诊断技术、基于视觉检测系统的无损检测技术等无损检测技术的合理选定与应用，能够迅速发现机械零部件损坏或缺陷、线路断路或短路等原因，为故障检测提供技术支持，提高维修质量。

2022年度广西中青年教师科研基础能力提升项目，课题题目：无损检测技术在汽车维修中应用研究，课题编号：2022KY1840。

参考文献：

[1]曹海波.电子诊断在现代化汽车维修技术中的应用探讨[J].时代汽车，2023，（21）：147-149.

[2]颜国仁.智能诊断技术在新能源汽车检测与维修中的应用[J].专用汽车，2023，（07）：101-103.

[3]殷玉成.浅谈新时代背景下汽车电器设备维修与检测技术改进措施[J].时代汽车，2023，（20）：177-179.

[4]段继强，陆洁，曾庆亮，丁琳，张辉.电动汽车动力系统故障检测及诊断方法[J].时代汽车，2023，（18）：178-180.