[发明专利]一种基于矢量全聚焦成像的超声阵列裂纹类缺陷方向识别方法有效

专利信息
申请号: 201410191263.5 申请日: 2014-05-07
公开(公告)号: CN103969337B 公开(公告)日: 2017-02-22
发明(设计)人: 焦敬品;孙欣蓉;杜礼;吴斌;何存富 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G01N29/06 分类号: G01N29/06;G01N29/44
代理公司: 北京思海天达知识产权代理有限公司11203 代理人: 沈波
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 矢量 聚焦 成像 超声 阵列 裂纹 缺陷 方向 识别 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种基于矢量全聚焦成像的超声阵列裂纹类缺陷方向识别方法,该方法涉及裂纹类缺陷的方向识别技术,属于无损检测技术领域。

背景技术

锻件作为组成各种机械设备的基础部件,在航天、核电、船舶等关键领域中应用广泛。由于锻件形状和生产工艺复杂,在生产过程中容易产生裂纹类缺陷。锻件中存在缺陷将显著地降低其力学性能,甚至在使用过程中还会发生断裂,造成严重的安全与质量事故。对于裂纹类缺陷都存在一定的方向性,获取缺陷的方向性能够有效地改进锻件生产工艺过程,提高生产效率。

超声波探伤作为五大常规检测手段之一,对锻件内部裂纹等危害性缺陷检测灵敏度较高,该方法是锻件缺陷检测的主要发展方向。但传统超声检测存在检测效率低、分辨率低、检测结果直观性差等缺点,并且无法对锻件内部裂纹等危害性缺陷的方向、形状等特征进行识别。为克服上述缺点,可以利用多个阵元组成的阵列换能器超声相控阵系统进行无损检测,实现对缺陷的方向等特征识别。

超声相控阵检测技术是通过电子系统控制阵列换能器中各个阵元,按照一定的延迟时间,规则地激励和接收超声波,控制超声波束的偏转和聚焦,来实现对锻件内部缺陷的无损检测。因此,超声相控阵技术具有快速、准确、适应性强等优点,而且对缺陷的检出率也高。同时,通过对采集到的数据进行后处理,可得到高精度和大范围的成像图,根据成像图中缺陷处局部图像信息的特点,可进一步提取缺陷的方向、形状等特征,从而实现对缺陷的特征识别。

专利《基于超声Lamb波的储罐底板腐蚀检测系统及方法》(专利号:201110281076)中所述的全聚焦成像方法对时域信号数据进行处理,实现了对储罐底板结构中缺陷的定位。2013硕士论文“脉冲压缩技术及其在锻件相控阵检测中的应用研究”中对全聚焦成像及其优化方法进行了研究,实现对缺陷的定位检测,并通过优化方法提高了成像的精度。但全聚焦成像方法无法对裂纹类缺陷的方向进行识别。本专利的创新点在于提出一种矢量全聚焦成像方法,通过在阵列中构造多个子阵列,求解出任意成像点处的矢量,然后根据成像点矢量的方向来判断裂纹类缺陷的方向。此方法不仅实现了对裂纹类缺陷的定位检测,而且能有效地识别出裂纹类缺陷的方向。此外,对缺陷方向、形状等特征识别也存在其它的方法,2012年发表的博士论文“基于散射系数矩阵法的超声兰姆波与典型缺陷交互作用研究”中利用散射系数矩阵成功地对圆孔和裂纹类缺陷进行识别,并能较好地识别出缺陷的方向和尺寸。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于矢量全聚焦成像的超声阵列裂纹类缺陷方向识别方法。该方法用于对裂纹类缺陷的方向识别,首先利用超声相控阵系统采集得到全矩阵数据,然后对采集到的全矩阵数据进行矢量全聚焦处理得到被测试件的全局矢量图,由目标缺陷处反射信号能量最强来确定缺陷的位置,根据缺陷的位置提取目标缺陷的局部矢量图,最后利用局部矢量图中矢量的方向来确定目标缺陷的方向。该矢量全聚焦成像的原理是在阵列换能器中构造多个子阵列,通过子阵列计算任意成像点处的单位方向矢量,利用该单位方向矢量对全阵列在任意成像点处补偿后的回波幅值进行矢量化,得到全阵列在任意成像点处的幅值矢量。

该方法需要的检测装置包括超声波激励/接收模块、采集模块、计算机、线性阵列换能器和被测试件,其中,超声波激励/接收模块一端与计算机、采集模块连接,另一端与线性阵列换能器连接,采集模块另一端与计算机相连,线性阵列换能器与被测试件通过耦合介质进行耦合,如图1所示。所述的超声波激励/接收模块采用的是Multi2000系列相控阵仪器,所述的采集模块采用的是与Multi2000系列相控阵仪器相配套的采集软件,所述的线性阵列换能器是由多个阵元组成的线性换能器。在进行检测实验时,首先在计算机的控制下超声波激励/接收模块产生激励信号,通过阵列换能器激励出超声波信号沿被测试件发射出去,并通过阵列换能器接收反射回来的超声波信号;然后又经过超声波激励/接收模块传输给采集模块;最后通过计算机控制采集模块里的采集软件进行数据采集,即可获得检测的时域信号。

为实现上述目的,本发明采用的技术方案为一种基于矢量全聚焦成像的超声阵列裂纹类缺陷方向识别方法,具体可以按照以下步骤实施检测,方法流程如图2所示。

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