TOFD图像中焊缝埋藏缺陷的智能评定与分级

TOFD检测中缺陷的评定与分级主要依靠人工进行,需要消耗大量的精力和时间,而且还存在误判的可能性。针对该问题,本文提出一套不依赖人工干预的缺陷自动评定与质量分级方法,包括TOFD图像分区与标定、灵敏度评价、缺陷区域分割、评定与分级。试验结果表明,本文方法与传统人工方法相比,全程无须人工干预,能显著提高分析评定人员的工作效率,特别适合大型特种设备制造及安装过程中批量化TOFD图像的缺陷评定与质量分级。

基于频域稀疏盲解卷积的奥氏体不锈钢TOFD盲区小缺陷定量检测

针对超声衍射时差法(TOFD)检测奥氏体不锈钢近表面盲区内小尺寸缺陷时的信号混叠及结构噪声问题,提出了频域稀疏盲解卷积法。在厚为35 mm奥氏体不锈钢试块TOFD近表面检测盲区内加工深为3.0mm,高为3.0 mm的人工缺陷,基于匹配追踪算法(MP)对TOFD试验信号进行稀疏分解,解耦噪声部分,再利用同态变换并结合L_(1),L_(2)范数约束建立反演问题目标函数,并利用内点法求解。结果表明,在无需参考信号的情况下,该方法能够分离TOFD表面直通波和缺陷上、下端点衍射波,计算求得缺陷深为3.04 mm,高为2.65 mm,最大误差不超过11.7%。

基于改进阈值函数的TOFD图像小波去噪

针对硬阈值函数在阈值处不连续、软阈值函数虽然为连续函数但有固定偏差的问题,在分析了硬阈值函数、软阈值函数和几种代表性的改进阈值函数的优缺点后,提出一种改进阈值函数的小波去噪算法,并利用MATLAB软件进行了仿真验证,结果表明,所提出的改进阈值函数具有较好的去噪效果。进一步将该算法应用到超声波衍射时差(TOFD)检测图像的去噪中,结果表明所提出的改进阈值函数在TOFD检测中具有较好的应用效果。

不等厚度锥体与筒体优角对接焊缝的多分区TOFD检测方法

压力容器设备制造过程中,许多特殊对接焊缝结构难以使用常规的TOFD检测工艺对其进行体积性检测。针对一种不等厚度锥体与筒体优角对接环焊缝的TOFD检测进行分析研究,从TOFD基础理论、特殊试块设计制作、TOFD扫描计划编制、检测验证以及最终检测结果进行了介绍,结果表明,该检测方法可应用于工程实践。

球罐缺陷的衍射时差法超声检测分析及判别

对某中厚板球罐焊接接头进行衍射时差法超声检测(TOFD)中发现大量密集显示点状缺陷,排除焊接原因后,通过取样进行低倍检测、金相组织检验分析,确认TOFD图谱显示与母材中存在的条状MnS夹杂物,聚集态的含Nb、Ti的氮化物夹杂物有关,二者大量存在对接头焊接质量产生直接影响。通过调整扫查方式对缺陷位置进行确认,为TOFD检出缺陷的识别与判定提供借鉴。

基于分水岭方法的超声TOFD检测图像分割

为解决超声渡越衍射时差(Time of flight diffraction,TOFD)检测图像中缺陷识别的问题,分析检测图像的特点,研究图像自动分割的算法,其中包括图像预处理及图像分割。提出基于信号互相关算法的图像预处理方法,在此基础上,应用峰值搜索方法提取焊缝区域,利用带控制标记符的分水岭变换对预处理的图像进行分割,从而识别出缺陷目标。利用提出的图像自动分割方法分割不同的超声TOFD检测图像。研究表明,基于信号互相关算法的图像校正方法在一定程度上可抑制检测图像的畸变,焊缝区域图像的提取可减少图像分割过程的计算量,从局部极值的角度出发的带控制标记符的分水岭变换实现缺陷目标的分割。与基于阈值方法的图像分割结果相比,图像自动分割算法较好地解决了近表面缺陷的识别问题,同时提出的方法也可用于含多个缺陷的图像分割。

基于合成孔径聚焦的超声TOFD检测技术及图像增强

为了精确定位开口裂纹的端部在铝合金厚板对接焊缝中的位置,对其超声衍射时差法(TOFD,timeoffflightdiffraction)的B扫描图像进行了处理。为了提高图像的横向分辨率,引入了合成孔径聚焦技术(SAFT,syntheticaperturefocusingtechnique)。根据缺陷端部和换能器之间的几何关系,建立了图像SAFT处理的数学模型,实现了B扫描图像的SAFT重建。为了提高图像的纵向分辨率,先将原始图像进行了线性化处理,从而提出了一种新的超声TOFD法B扫描图像处理技术L-SAFT(linearization-SAFT)。结果表明,该技术有效地提高了图像的分辨率。利用该技术能快速、准确地捕捉裂纹端部在试件中的横向和深度位置,实现缺陷的精确定位与定量。

基于Gabor小波的TOFD图像缺陷识别研究

针对运用超声衍射时差法(TOFD)法对焊缝进行检测时,图像缺陷人工定性主要受检验人员经验和专业知识影响缺乏可靠性的问题,提出了一种TOFD图像缺陷自动定性的方法。该方法首先提取TOFD缺陷图像的Gabor小波特征,并依据这些特征,采用主成分分析技术(PCA)对Gabor特征进行降维,然后采用Fisher线性判别分析方法对其进行了判别分析,最后完成了缺陷的自动定性分析;同时,建立了一个实际系统,并在测试样本上进行了试验验证,试验在109幅人工试块缺陷及自然缺陷训练样本及25幅测试样本中进行,采用Gabor小波特征及原始图像像素特征所构建的缺陷分类器识别率比较。研究结果表明,基于Gabor小波特征的缺陷识别方法识别率达到72%,比原始图像特征的缺陷识别方法更优。

超声Δ法与TOFD法在薄壁电子束焊缝上的检测结果对比分析

采用超声Δ衍射法和TOFD法对模拟缺陷进行检测,得出了缺陷检测波形图和B/C扫描图。对比分析了超声Δ衍射法与TOFD法的检测结果。实验表明利用超声Δ衍射法能够识别近表面垂直表面的面状缺陷,有效地对缺陷进行定位,能够很好地克服表面盲区,对缺陷的检测识别能力不受缺陷方向限制。从检测结果数据可以看出超声Δ衍射法的检测灵敏度和缺陷识别能力优于TOFD法。

基于相位相干成像的TOFD检测缺陷图像增强处理研究

利用超声衍射时差法(TOFD)对钢制安全壳(CV)焊缝进行缺陷检测时,存在信噪比低和分辨率差等现象。为解决上述问题,发展了一种基于相位相干成像(PCI)的TOFD的图像增强处理算法,该算法适用于平行扫查(B扫查)与非平行扫查(D扫查),针对B扫查和D扫查图像从增强算法原理及其试验效果进行了说明,为后续缺陷定位、定量研究奠定理论基础。首先,利用合成孔径聚焦技术(SAFT)对厚度48 mm的CV试块焊缝中底面开口槽B扫查和D扫查图像进行处理,得到SAFT图像;然后,利用PCI算法对SAFT图像进行相位相干处理。结果表明,PCI算法能够通过减小合成孔径声束宽度有效提高横向分辨率。此外,该算法还能够通过放大相位分布对幅值的作用有效抑制背景噪声,使缺陷信噪比得到提升。并在上述研究基础之上,比较了CCF和SCF权重矩阵增强效果,为实际图像处理中权重矩阵的选择提供参考。

TOFD图像时域解混叠的自适应匹配追踪方法

当TOFD检测的时域分辨率不足时,小缺陷的上下端点衍射波会出现时域混叠,难以准确判断缺陷性质及测量缺陷高度。为解决此问题,提出了自适应匹配追踪算法,该算法利用主成分分析法从检测图像中提取匹配追踪原子,根据散射规律生成字典,通过正交匹配追踪算法实现对时域混叠信号的分离,并使用投影矢量重新成像,实现对缺陷上下端点的有效区分。该方法能够改进TOFD技术在小缺陷测高方面的不足,试验证明,该方法对薄板对接接头中高度为1.80 mm的埋藏缺陷测量误差小于0.30 mm。

基于幅度加权编码激励的不锈钢焊缝TOFD成像检测研究

通过Hamming窗加权方法设计了幅度加权调频编码激励信号,将这种新型的激励方法与TOFD(Time-of-flight diffraction)检测方法相结合,综合提高了粗晶奥氏体不锈钢焊缝缺陷检测的时间分辨力、检测信噪比和缺陷定量定位精度,有效改善了粗晶焊缝超声检测中的难点问题。为分析设计的幅度加权调频编码激励信号的检测能力,针对奥氏体不锈钢母材试件和焊缝试件中的横孔缺陷,采用5 MHz探头分别进行了编码激励和常规激励的TOFD成像检测对比试验,结果表明:在相同的检测条件下,幅度加权调频编码激励可提高了图像和信号质量,使检测信号中的杂波和噪声得到抑制,缺陷上端和下端衍射波被准确区分,使各波形的时间宽度降低了30%,有效提高了TOFD检测的时间分辨力;获得的缺陷定位定量测量的平均相对误差为3.8%,较常规激励降低了47%,这种激励方法可在不提高激励电压和增益条件下,使不锈钢焊缝中缺陷检测的信噪比达16 d B以上,较常规激励平均提高了7 d B。

基于自回归谱外推的小尺寸裂纹TOFD定量检测

利用超声衍射时差法(Time of Flight Diffraction,TOFD)对合金钢焊缝中的小尺寸裂纹实施检测时,受脉冲宽度等因素制约,裂纹上、下端点的衍射波会发生混叠,而导致裂纹高度定量困难。采用自回归谱外推(Autoregressive Spectral Extrapolation,ARSE)技术对混叠信号进行处理,扩展有效频带范围,达到压缩时域信号脉宽和提高时间分辨率的目的。结果表明,结合ARSE技术可有效分离混叠信号,实现厚度100.0mm合金钢中深度50.0mm处高度1.0mm裂纹的TOFD定量检测,且相对定量误差不超过5.3%。

基于几何方法的焊缝倾斜裂纹TOFD定量检测

针对合金钢对接焊缝中倾斜裂纹定量困难的问题,提出了TOFD（超声衍射时差法）定量检测倾斜裂纹的方法。基于焊缝纵断面方向上两次B扫查间隔、两次B扫查过程中声程最短时编码器移动距离差和倾斜裂纹三者所构成的三角形,利用三者之间几何关系实现裂纹倾斜角度与长度定量。模拟结果表明：对长度5,10,60mm,倾斜角度范围为10°~90°的裂纹进行定量验证,角度定量误差小于1°;长度定量相对误差小于5%。试验针对对接焊缝试块中长度60mm,倾斜角度范围为30°~60°的倾斜裂纹应用此方法进行定量验证,可得裂纹角度定量误差最大值为0.29°;长度定量误差最大值为0.94mm。

自适应解卷积方法抑制管道TOFD周向扫查盲区

利用超声衍射时差法(TOFD)沿管道外表面实施周向扫查时,受管道曲率和直达纵波脉冲宽度共同影响,在近表面区域形成分层盲区。本文采用自适应解卷积方法,选取与混叠信号主频接近的子带直达纵波信号作为参考信号,进行解卷积与自回归谱外推处理,拓宽有效频带范围,实现时域信号脉冲压缩,并结合周向扫查图像中端点衍射波确定缺陷深度。实验结果表明,对于外壁半径100.0 mm、壁厚30.0 mm,以及外壁半径148.0 mm、壁厚27.0 mm的碳钢管道,在中心频率5 MHz、探头中心距87 mm的检测条件下,自适应解卷积方法能够将管道近表面分层盲区范围减少约60%,且到直达纵波声线距离不小于4.0 mm缺陷的深度定量误差不超过10.6%。同常规频谱分析方法和自回归谱外推方法相比,自适应解卷积方法具有更优的盲区抑制效果,且能够准确定量前者难以检测的缺陷,测量误差不超过5.8%。

TOFD检测盲区的研究及其解决方法

针对TOFD在检测时焊缝上下表面存在盲区容易造成缺陷漏检的问题,对检测盲区进行理论分析,通过试验验证了TOFD检测盲区符合理论计算值,为此设计制作了"TOFD+A"型脉冲反射超声波复合探头,建议采用复合检测的方法来弥补TOFD检测的不足,降低TOFD检测盲区对焊缝检测带来的不利影响。

TOFD检测中借助变型波确定缺陷偏心距及缺陷精确深度的探讨

在TOFD检测中,由于轴偏离误差的存在,当缺陷不位于探头连线中心时,软件对缺陷深度的计算是不精确的,且缺陷偏离探头连线中心的距离在现有的TOFD软件中不可测量。利用缺陷的变型波信号,通过测量缺陷纵波衍射信号和变型波信号的时间差,经程序迭代修正缺陷计算深度值,进而得到缺陷偏离探头连线中心的距离。理论推导及试验验证了该方法的可行性。使用该方法能够利用现有TOFD图像,得到缺陷偏心距及精确的缺陷深度信息。

结合TOFD与脉冲反射法的复合超声检测系统的研制

为了对运行后设备进行安全性和剩余寿命的评估,必须对结构中的焊缝进行无损检测。在超声衍射时差法(TOFD)技术的基础上,研制了结合超声TOFD技术与脉冲反射技术的超声复合检测系统。介绍了用TOFD技术对焊缝检测时存在上下表面不可检测的盲区,实现对整个焊缝全方位的检测,提高了焊缝检测的可靠性。

TOFD检测中轴偏离缺陷方位参数的测量误差

在TOFD非平行扫查检测中,是假定缺陷位于焊缝中心轴线上的。因此对于偏离焊缝中心轴线的缺陷,其埋藏深度和自身高度这两个方位参数的测量存在一定的误差。通过数学推导,建立了相应的数学模型,从理论上分析了埋藏深度、自身高度、偏心距大小、探头入射点间距等多个因素对该误差影响的变化规律,并通过试块进行了试验验证。结果证明减小埋藏深度及高度测量误差的方法对TOFD无损检测工艺的选择具有较好的指导意义。

超声波声束扩散理论在TOFD技术中的应用

对焊缝进行衍射时差法超声检测(TOFD),在其他参数一定的情况下,选用频率较高的探头在一定程度上可以减小表面盲区高度。但从声束扩散理论方面考虑,频率较高的探头其声束覆盖范围小,会导致声束不能覆盖全部焊缝。基于超声波声束扩散理论,结合焊接工艺等因素,得到不同厚度工件的合理探头参数,可为相关人员编制TOFD检测工艺时提供参考。