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瀏覽:- 發(fā)布日期:2024-12-17 13:34:28【

奧氏體不銹鋼具有良好的室溫和低溫韌性、焊接性、耐蝕性及耐熱性等特點,被廣泛應(yīng)用于船舶、石油化工和核電等行業(yè)。相對于普通鋼材,奧氏體不銹鋼焊縫組織不均、晶粒粗大,具有明顯的各向異性,對常規(guī)超聲具有強烈的散射、衰減和扭曲作用,導(dǎo)致常規(guī)超聲檢測存在靈敏度變化大、信噪比低、定位偏差等問題,特別是較大厚度奧氏體不銹鋼焊縫的檢測難度大,多年來一直是無損檢測行業(yè)的一個難題。隨著新型相控陣超聲探頭的推出,采用相控陣超聲雙晶線陣或面陣探頭,利用聲束在三維空間的偏轉(zhuǎn)和聚焦靈活性等功能配合新的無損檢測工藝(即采用縱波檢測焊縫內(nèi)部和底部區(qū)域、爬波檢測焊縫近表面區(qū)域的分組檢測方法),可以較好地解決此難題。由于采用多個分組檢測,形成多個檢測圖像,故需要對各個分組檢測圖像分別進行測量評定,這種評定方式存在以下幾個問題:① 焊縫中同一個缺陷可能存在于多個分組超聲檢測圖像中,導(dǎo)致對同一個缺陷重復(fù)評定;② 各個分組參數(shù)差異或者探頭在檢測過程中楔塊磨損程度不一樣,導(dǎo)致同一個缺陷的圖像錯位;③ 各個分組參數(shù)或探頭差異使得缺陷的檢測靈敏度不一致,導(dǎo)致對同一個缺陷的大小評定存在差異。 

筆者提出一種相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù),可以將多個分組檢測圖像通過配置進行空間對齊和合并,再對同一個缺陷在各個分組的檢測靈敏度差異進行歸一化,解決了缺陷錯位和大小不一的問題。通過融合圖像可對缺陷進行精確測量、定位和評估,為檢測結(jié)果的可靠性提供有力支持。 

相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù)是一種先進的圖像處理技術(shù),結(jié)合了相控陣超聲成像和圖像融合兩種技術(shù),其包括圖像配準、圖像融合算法的處理。圖像配準是指將多個分組的圖像進行空間對齊,以確保融合后的圖像在空間上具有一致性。圖像融合算法則根據(jù)實際應(yīng)用場景的差別,選擇合適的融合算法以獲得最佳的融合效果,其融合的方法可分為像素級和特征級兩種。 

像素級融合方法原理為:忽略各個分組圖像缺陷檢測靈敏度和位置的差異,直接將多個分組的相控陣超聲檢測圖像通過像素融合變換為一個圖像。其運行流程如下。 

(1) 根據(jù)聲線模擬圖,以焊縫中心為0位置計算各個分組圖像的起點位置坐標。 

(2) 根據(jù)各個分組的顯示分辨率和顯示范圍,計算融合后圖像分辨率以及圖像顯示范圍。 

(3) 根據(jù)實際融合圖像的像素位置,判斷各個分組原始圖像匹配目標位置的像素位置。 

(4) 當(dāng)融合圖像上同一個像素位置存在多個原始分組圖像像素位置時,取多個位置中最大波幅值為融合圖像上像素的位置值。 

(5) 對融合后的圖像根據(jù)工件厚度再次進行疊加融合,得出最終融合圖像。 

同側(cè)分組和雙側(cè)分組檢測的圖像及其采用像素級融合后的圖像如圖1,2所示。 

圖  1  同側(cè)分組檢測圖像和采用像素級融合后的圖像
圖  2  雙側(cè)分組檢測圖像和采用像素級融合后的圖像

特征級融合方法原理為:將多個分組檢測圖像中發(fā)現(xiàn)的同一個缺陷位置進行修正和檢測靈敏度歸一化后,再進行圖像融合,其實施方法采用作者所在團隊已經(jīng)授權(quán)的發(fā)明專利[1]。特征級圖像融合方法的實施過程如圖3所示, 運行流程分為以下幾步。 

圖  3  特征級圖像融合方法的實施過程示意

(1) 根據(jù)聲線模擬圖,分別計算分組1和分組2聲線有效區(qū)域深度范圍;每個聲線線段兩兩進行交點計算,求相交的掃描線組公式及對應(yīng)交點的聲程。 

(2) 根據(jù)相交的掃描線組對,獲取與超聲B掃描圖像相對應(yīng)的A型回波,在理論相交點聲程位置前后預(yù)留一定范圍搜索最高回波,取所有掃描線組中最高波所在組對,并獲取該組對中各個分組的波幅值。 

(3)當(dāng)波幅值超過指定波幅閾值,以最高波波幅-6 dB作為最終條件獲取回波的范圍值,并分別計算各個分組中最高波的中心位置。 

(4) 根據(jù)各個分組中心位置聲程計算中心位置所在的深度位置以及寬度位置。 

(5) 如圖3所示平移B掃描圖像,使得分組1和分組2檢測圖像上中心位置的深度和寬度位置均位于融合后圖像的同一個位置處。 

(6) 根據(jù)相交組對最高波波幅的數(shù)值以及直線公式對兩個分組的圖像進行靈敏度歸一化。 

檢測對象為316L奧氏體不銹鋼焊縫試塊,其內(nèi)部設(shè)置有4個人工模擬缺陷,試塊厚度為40 mm,坡口類型為X型。焊縫試塊人工缺陷信息如表1所示。 

Table  1.  焊縫試塊人工缺陷信息
缺陷名稱 缺陷位置 缺陷長度 缺陷高度 缺陷深度
#1未焊透 76 9 3 19
#2未熔合 156 9 5 10
#3夾渣 236 9 4 28
#4上表面開口槽 319 6 3 3

根據(jù)標準NB/T 47013.15—2021《承壓設(shè)備無損檢測 第15部分 相控陣超聲檢測》附錄Ⅰ 《資料性,奧氏體不銹鋼對接接頭相控陣超聲檢測方法和質(zhì)量分級》,采用筆者團隊自主研發(fā)的雙晶面陣相控陣探頭和SyncScan32PT型超聲成像檢測儀及專用軟件,用縱波和爬波分兩組對奧氏體不銹鋼焊縫進行檢測。 

奧氏體不銹鋼對接接頭的相控陣超聲檢測聲線模擬結(jié)果如圖4所示,參考SyncScan 32PT型超聲成像檢測儀的板材對接焊縫檢測向?qū)?選用4.0DM16*2-1.0-3.0型雙晶面陣相控陣探頭配套D16N60L-FD30-Ⅰ型縱波雙晶楔塊,采用兩組扇掃的檢測工藝進行檢測,其參數(shù)設(shè)置如表2所示,分組1通過爬波覆蓋焊縫近表面區(qū)域,分組2通過1次縱波覆蓋焊縫內(nèi)部及底部區(qū)域。 

圖  4  奧氏體不銹鋼對接接頭的相控陣超聲檢測聲線模擬結(jié)果
Table  2.  相控陣超聲檢測參數(shù)設(shè)置
分組 起始角度 結(jié)束角度 波型 覆蓋位置
1 70° 89° 爬波 焊縫表面區(qū)域
2 15° 78° 1次縱波 焊縫內(nèi)部及底部區(qū)域

根據(jù)以上工藝,準備好探頭、楔塊、校準試塊、焊縫模擬試塊,在儀器上設(shè)置參數(shù)并進行校準,然后采用TSE系列掃查架以縱向垂直掃查方式對焊縫試塊進行掃查,獲取相控陣超聲多個分組檢測圖像,檢測設(shè)備實物如圖5所示。 

圖  5  檢測設(shè)備實物

查看超聲聲線模擬結(jié)果,#2缺陷的位置如圖6中圓圈所示,可見兩個分組均能檢測發(fā)現(xiàn)缺陷。 

圖  6  相控陣超聲聲線模擬結(jié)果中的缺陷位置示意

筆者分別采用分組1和分組2的檢測圖像及像素級和特征級融合的圖像評定#2缺陷。 

分組1(上)和分組2(下)的相控陣超聲檢測圖像標記結(jié)果如圖7所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,分組圖像的缺陷評定結(jié)果如表3所示,結(jié)果表明,兩個分組檢測的同一個缺陷,其位置和大小存在差異。 

圖  7  分組1(上)和分組2(下)的相控陣超聲檢測圖像標記結(jié)果
Table  3.  分組圖像的缺陷評定結(jié)果
分組 缺陷位置 缺陷長度 缺陷高度 缺陷深度
1 157 8 7 7
2 157 8 4 9

按1.1節(jié)像素級圖像融合的運行流程對圖7進行融合,其結(jié)果如圖8所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,像素級融合圖像的缺陷評定結(jié)果如表4所示,結(jié)果表明2#缺陷的大小和位置均發(fā)生了較大偏離,影響定位和定量的準確度。 

圖  8  相控陣超聲像素級圖像融合結(jié)果
Table  4.  像素級融合圖像的缺陷評定結(jié)果
缺陷位置 缺陷長度 缺陷高度 缺陷深度
157 8 9 9

按1.2節(jié)特征級圖像融合的運行流程對圖7進行融合,其結(jié)果如圖9所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,特征級融合圖像的缺陷評定結(jié)果如表5所示,結(jié)果表明2#缺陷的大小和位置的評定結(jié)果比較接近缺陷實際值。 

圖  9  相控陣超聲特征級圖像融合結(jié)果
Table  5.  特征級融合圖像的缺陷評定結(jié)果
缺陷位置 缺陷長度 缺陷高度 缺陷深度
157 8 5 10

綜上,對于多個分組檢測圖像,評定時可能出現(xiàn)同一個缺陷的定位和定量差別,難以取舍;對于像素級融合的圖像,同一個缺陷在融合后會出現(xiàn)圖像錯位,評定時會產(chǎn)生較大的定位和定量誤差;對于特征級融合的圖像,同一個缺陷在融合后缺陷圖像自然真實,保證了缺陷定位定量的準確性。故特征級圖像融合方法最佳。 

提出了一種特征級相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù),其對多個分組檢測圖像中的同一個缺陷進行位置修正并按一定規(guī)則對檢測靈敏度進行歸一化后,將多個分組的檢測圖像進行融合。試驗結(jié)果表明,融合后的缺陷圖像自然真實,保證了缺陷定位定量的準確性,提高了檢測圖像的評定效率和質(zhì)量。 




文章來源——材料與測試網(wǎng)

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