[发明专利]一种基于光声谱的工件浅表分层成像方法

说明书

本发明属于光声谱无损检测技术领域，具体涉及一种基于光声谱的工件浅表分层成像方法。本发明利用脉冲激光结合扫描振镜在工件表面激发出光声信号，根据不同频率光声信号代表的热波深度分布特性，通过快速傅里叶变换，在声传感器采集的光声信号中筛选峰值谱信息，并以振镜控制器所控制的脉冲激光光束扫描位置信息作为图像的像素位置信息，获得不同深度的累积图层，通过相邻累积图层的差分处理，获得工件浅表区域的分层图像，为工件的表面/亚表面缺陷检测提供了一种全新的成像解决方案。本发明不仅可广泛应用于工件的离线表面亚表面缺陷检测，而且还能应用于包括金属3D打印在内的各种激光加工过程的在线监测，应用前景广阔。

技术领域

本发明属于光声谱无损检测技术领域，具体涉及一种基于光声谱的工件浅表分层成像方法。

背景技术

激光激励声技术结合了激光空间无损传播和固体工件中声传播几乎无损的特性，不仅让工件中的声激励变得便于调整，而且因为光能转换为声能量的过程中，可携带多种材料的物理和结构特性，因此得到了越来越多的发展和应用。但是由于光声的能量转化效率不高，光声信号探测比较困难，这制约了光声技术在工业上的推广。随着电子信息技术，特别是数字技术的发展，小信号检测变得越来越普及，光声技术在电子技术的推动下，正迎来发展和应用的黄金期。

到目前为止，光声光谱技术主要集中于：1生物组织/特征的识别，包括：皮肤弹性、血糖、组织成像等；2气体检测，主要是变压器油内气体、气体光声池灵敏度提升；3人工智能方法在光声谱领域的交叉应用。目前还没有在工件表面亚表面成像领域开展相关的发明。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于光声谱的工件浅表分层成像技术，该技术利用脉冲光声谱频率成分丰富的特性，根据光声信号频率与成像深度的相互关系，结合差分图像处理，可以实现对样品表面/亚表面的分层成像。

本发明采用的技术方案为：

一种基于光声谱的工件浅表分层成像方法，如图1所示，包括脉冲光声激励模块1和光声谱分层成像模块2；所述脉冲光声激励模块1包括脉冲激光器11、扫描振镜12、振镜控制器13、声传感器14和采集卡15，其中，脉冲激光器11通过脉冲发射方式发射激光；扫描振镜12用于对脉冲激光器11发射的激光光束进行扫描反射，实现在工件表面聚焦，和进行成像扫描；振镜控制器13用于驱动扫描振镜12，控制扫描振镜12的扫描工作，同时将扫描位置信息发送到光声谱分层成像模块2；声传感器14设置在工件相对于接收激光光束表面的另一面，对光声信号穿过工件后的信号进行探测，并把光声振动信号以模拟信号方式输出为模拟光声信号；采集卡15用于采集模拟光声信号，并转换为数字信号后输出数字光声信号；所述激光光束对工件的浅表区域进行光声激励，浅表区域的深度h为最大热波投入深度，h＝2π(D/2f_min)^1/2，其中，D是材料的热扩散系数，f_min是激励光声谱的最低频率峰值；

所述光声谱分层成像模块2包括快速傅里叶变换器和n个图像输出通道，其中快速傅里叶变换器接收采集卡15输出的数字光声信号，将数字光声信号进行快速傅里叶变化，然后根据设定的阈值，将快速傅里叶变换器输出的频率按照从高到低的顺序依次划分为n个频率段，将所有频率段按照从高到低的顺序依次送入每个图像输入通道，使得第1个图像通道对应最高频率段，第n个图像通道对应最低频率段；在每个图像通道中，以输出信号的平均强度为灰阶，以振镜控制器13的扫描位置信息为图像的像素坐标，获得深度为h_i处的工件浅表层的灰阶图像∑MAP_i，h_i＝2π(D/2f_i)^1/2，f_i是第i个通道的输出频率，i＝0,1,…,n,然后由第i个通道的灰阶图像减去第i-1个通道的灰阶图像从而获得每个通道的输出图片MAP_i，图片MAP_i反映了工件浅表区域深度范围为[h_i-1,h_i]区域的情况。

本发明的有益效果为：