激光剪切散斑方法对脱粘缺陷的定量测量

采用胶接方式连接的复合结构在生产制造过程中容易出现脱粘问题,将严重影响产品的结构完整性。采用新型检测方法对脱粘缺陷进行定量测量对于保障产品质量、提高检测效率起到至关重要的作用。本文介绍了激光剪切散斑方法的检测原理、蜂窝夹层结构中脱粘缺陷的形成原因与结构特点及对脱粘缺陷的验收规范。利用激光剪切散斑方法对脱粘缺陷进行检测,分析激光剪切散斑方法对脱粘缺陷进行定量测量的检测精度。通过对已知间距缺陷进行定量测量,检测结果与实际缺陷尺寸吻合较好,检测精度在10%以内。结果表明该方法对脱粘缺陷的检测精度能够满足实际生产的检测需要。

层压结构复合材料的激光剪切散斑检测

采用热加载激光剪切散斑检测系统,对一组预埋有不同尺寸和不同深度人工缺陷的复合材料层压板进行了激光剪切散斑检测技术(LSS)检测能力试验。LSS技术检测灵敏度与缺陷埋深和缺陷尺寸有关,如果选取适当的检测工艺参数,可以以足够的灵敏度和精度检测出层压板中按复合材料试块制作标准中规定大小和埋深的人工缺陷。试验结果表明,LSS技术可作为复合材料层压板的一种有效的检测手段,大大提高检测效率及可靠性。

基于激光剪切散斑技术分辨铝蜂窝缺陷类型

运用激光剪切散斑技术结合负气压加载,实现了蜂窝夹层结构内部缺陷类型的分辨,并使用数值计算方法分析不同类型缺陷在负压加载下的力学变形差异。文章首先制备了一块预置不同类型缺陷的卫星用铝蒙皮铝蜂窝夹层结构,缺陷类型分别为:上胶层垫膜、下胶层垫膜、去胶层、去胶层垫膜、去胶层油膜以及铣去蜂窝芯,尺寸依此为:10 mm、20 mm、30 mm和40 mm;接着简单介绍了剪切散斑干涉的基本原理,运用自行研制的激光剪切散斑系统结合负气压加载对蜂窝夹层试块加载;然后通过数值计算方法对比分析不同类型缺陷在负气压加载下的力学变形机理;最后使用热辐射加载进一步对样品进行探伤测试,分析两种加载方式的优劣。实验结果表明,激光剪切散斑干涉技术结合负气压加载可有效分辨铝蜂窝夹层结构内部的脱粘和夹杂等类型缺陷,数值计算方法可进一步佐证了实验结果。本文的研究可为蜂窝夹层结构的缺陷检测、缺陷类型分辨以及缺陷的力学变形机理分析提供技术支撑。

蜂窝夹层复合材料激光剪切散斑检测技术研究

通过在石英纤维增强树脂基复合材料/NOMEX蜂窝胶接面预埋聚四氟乙烯薄膜的方式来模拟脱粘缺陷,设计制备了不同厚度蜂窝A夹层脱粘缺陷试样。采用热加载和真空加载两种加载方式对制备的人工缺陷试样进行激光剪切散斑检测,研究了激光剪切散斑检测对蜂窝A夹层脱粘缺陷检测的可行性和局限性,同时分析了激光剪切散斑检测可识别最小脱粘缺陷尺寸以及两种加载方式检测精度的差异,并与红外热成像检测技术进行了对比试验与分析。结果表明,激光剪切散斑检测适用于蜂窝A夹层脱粘缺陷的检测,但无法从单侧检测面实现对内部全部缺陷的检测;最小可识别蜂窝A夹层脱粘缺陷直径为Φ9mm,且随着脱粘缺陷尺寸的逐渐减小,脱粘缺陷的检测效果越来越差;真空加载与热加载相比检测精度要低。

石英纤维复合材料热加载激光剪切散斑检测有限元分析

在石英纤维增强树脂基复合材料平板上钻直径和深度不同的盲孔,模拟材料内部的孔洞缺陷。以单个盲孔缺陷为研究对象,建立尺寸为100mm×100mm×6mm(长×宽×厚)的分析模型,采用顺序耦合热应力分析方法,对复合材料热加载激光剪切散斑检测进行有限元分析,研究了加载载荷、加热时间、冷却时间以及盲孔缺陷直径和深度对激光剪切散斑检测信号的影响规律。结果表明,增大加载载荷和增加加热时间能够有效提高缺陷的检测效果;延长冷却时间并不能提高缺陷的检测效果,降低了检测效率。盲孔缺陷直径越大,深度越小,越容易被检测出来;不同深度的5mm盲孔缺陷均无法被有效识别。

基于UCNet的散斑干涉相位解包裹

激光剪切散斑干涉是一种可以测量物理表面位移导数的光学测量技术,广泛应用于无损检测和精密测量等领域。在激光剪切散斑干涉中,相位信息的准确获取对于测量目标的形貌和表面特征至关重要,然而相位信息通常受到噪声和非线性失真等因素的影响。基于此,提出一种基于UCNet的散斑干涉相位解包裹方法。以U-Net为框架在网络中引入平行、对称卷积和多尺度解码器,提高模型理解和利用不同尺度特征信息的能力。同时使用SmoothL1损失函数使模型能够适应不同尺度的任务。运用模拟数据集进行网络训练,对生成网络模型进行模拟测试,并经过实际采集的相位图进行验证,证明了网络的精度与泛化能力。结果表明,UCNet相较于深度学习相位解包裹网络,在结构性相似指数值上提高了1.05倍,能够准确地实现激光剪切散斑干涉相位解包裹。

轮胎气泡边缘检测算法的研究

针对轮胎激光剪切散斑干涉图像背景中存在大量条纹的特点,为避免其对气泡边缘检测产生妨碍,主要对其边缘检测算法进行了研究。给出了对常用的几种算子进行边缘检测后的轮胎激光剪切散斑干涉图像,并分析了其在处理图像时的不适用性,设计出基于模糊理论的小波多尺度边缘检测算法。在多尺度边缘检测过程中,设计了适合的模糊算子,改善了轮胎气泡边缘检测的效果。由仿真结果可知:本文设计的算法与常用边缘检测算法相比,更好地标记出了轮胎气泡的边缘图像,滤除图像中的伪边缘。