金属板材近表面缺陷远聚焦像素成像方法研究

针对超声成像方法在金属板材近表面缺陷检测中存在的伪像过多、缺陷定量不准确的问题,开展基于远聚焦像素成像算法的金属板材近表面缺陷成像研究。首先分析了远聚焦算法在近表面缺陷成像中的局限性,然后采用自适应噪声抵消的方法提取近表面缺陷波。对于噪声抵消过程中的参考信号获取问题,结合远聚焦算法的采集特征,提出一种以平均回波信号计算参考信号的方法,信号处理的结果表明,该方法能够正确提取淹没于盲区中的近表面缺陷波。最后,采用优化后的远聚焦算法对铝合金板进行缺陷检测,成像结果表明,自适应噪声抵消后图像的信噪比提升了4.31 dB,缺陷定量的最大误差为0.51 mm^(2),以半峰值宽度为指标对成像分辨率进行测试,成像分辨率可达0.66 mm。

近表面缺陷的超声TOFDR和TOFDW检测

针对超声TOFD方法存在近表面检测盲区问题,提出了基于二次波的综合超声衍射反射回波方法(TOFDR)和缺陷W衍射反射方法(TOFDW)的检测模式。分析了TOFDR和TOFDW检测方法的超声传播特性,阐明了2种方法的检测原理,研究了它们的近表面理论检测能力。对于TOFDR检测方法,缺陷越近表面,D扫图像分辨特征越好。对于TOFDW检测方法,总体分辨能力大于TOFDR方法,但对于特别浅的近表面缺陷,声波难以识别,而将这2种检测方法综合应用,通过调整检测工艺参数可对近表面缺陷进行识别。通过对人工缺陷试样的检测,研究了综合2种方法结合条件的新检测模式的信号图像特征以及检测灵敏度,2种检测方法结合产生的D扫图像能很好的发现埋藏深度为1 mm的缺陷。