劉憶森，周松斌，韓 威，黃可嘉，李 昌，劉偉鑫

（1.廣東省自動化研究所，廣東 廣州 510070；2.廣東省現(xiàn)代控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510070；3.廣東省現(xiàn)代控制與光機(jī)電技術(shù)公共實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510070）

相關(guān)算法軟包裝熱封缺陷空氣耦合超聲檢測

劉憶森1，周松斌1，韓 威2，黃可嘉2，李 昌3，劉偉鑫3

（1.廣東省自動化研究所，廣東 廣州 510070；2.廣東省現(xiàn)代控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510070；3.廣東省現(xiàn)代控制與光機(jī)電技術(shù)公共實(shí)驗(yàn)室，廣東 廣州 510070）

為實(shí)現(xiàn)軟包裝熱封缺陷的在線無損檢測，將空氣耦合超聲檢測技術(shù)應(yīng)用于軟包裝熱封缺陷檢測。采用中心頻率為1MHz、焦點(diǎn)直徑約1mm的點(diǎn)聚焦空氣耦合超聲探頭，并分別采用包絡(luò)積分算法和相關(guān)算法對帶有0.5～1.5mm泄漏通道型缺陷的熱封封口進(jìn)行面掃描成像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可實(shí)現(xiàn)軟包裝熱封泄漏缺陷的非接觸成像。將帶通濾波后的超聲信號包絡(luò)與標(biāo)準(zhǔn)信號包絡(luò)相關(guān)性系數(shù)作為成像特征量，可有效消除空氣耦合超聲的透射能量波動噪聲。相對于包絡(luò)積分算法，相關(guān)算法可顯著提升圖像信噪比以及小尺寸缺陷檢出能力。

空氣耦合超聲；非接觸檢測；相關(guān)算法；軟包裝熱封缺陷

0 引 言

在食品、藥品及日化行業(yè)中，熱封軟包裝是一種廣泛使用的包裝形式。在包裝封口的過程中，受熱壓時(shí)間、熱壓溫度、熱壓壓力、產(chǎn)品污染、周圍環(huán)境污染等因素的影響，易產(chǎn)生氣泡、夾雜、泄漏通道、壓穿等形式的熱封缺陷。熱封缺陷，尤其是泄漏通道型缺陷的存在，會對產(chǎn)品質(zhì)量與安全水平產(chǎn)生嚴(yán)重威脅，由此產(chǎn)生的食品藥品安全事故頻發(fā)。目前生產(chǎn)中，一般采用真空壓差法、著色浸透法、撕裂法等方法對產(chǎn)品進(jìn)行抽檢。然而這些方法存在著費(fèi)時(shí)長、檢測步驟復(fù)雜、浪費(fèi)產(chǎn)品、無法實(shí)現(xiàn)100%在線檢測的問題。

在此背景下，基于超聲技術(shù)的無損熱封封口缺陷檢測方法[1-3]迅速發(fā)展起來。然而，一般的超聲檢測法是利用水浸聚焦超聲探頭，需將待測樣品浸入水中，進(jìn)行超聲掃描成像。因此這種方法仍然是一種離線檢測方法，只能用于抽樣檢測。

空氣耦合超聲檢測技術(shù)[4-6]具有非接觸、非侵入、無需耦合劑的特點(diǎn)，可應(yīng)用于原位檢測，使產(chǎn)品的超聲在線無損檢測成為可能。但空氣耦合超聲換能器的換能效率極低，且頻帶窄、脈沖余振長，導(dǎo)致接收信號的信噪比很低，檢測靈敏度和分辨率差。國外開展空氣耦合超聲研究較早，隨著寬帶大功率超聲激勵技術(shù)、微信號放大技術(shù)、脈沖壓縮等信號處理技術(shù)的發(fā)展，空氣耦合超聲在表面成像[7]、復(fù)合材料檢測[8]、食品質(zhì)量檢測[9]等方面獲得了良好的應(yīng)用效果。我國開展空氣耦合超聲技術(shù)研究較晚，目前在基于脈沖壓縮的空耦超聲檢測[10]、空氣耦合超聲導(dǎo)波檢測[11]等方面展開研究，取得了一定的成果。國內(nèi)研究基本集中于空氣耦合超聲在復(fù)合材料檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，而其在包裝質(zhì)量檢測領(lǐng)域的應(yīng)用暫未見報(bào)道。

本文將空氣耦合超聲技術(shù)應(yīng)用于軟包裝熱封缺陷的檢測中，實(shí)現(xiàn)了通道泄露型熱封缺陷的非接觸檢測；并針對空耦超聲的透射能量噪聲問題，采用相關(guān)算法，有效提高了超聲圖像信噪比及可檢出缺陷最小尺寸。希望為軟包裝行業(yè)實(shí)現(xiàn)非接觸在線檢測提供技術(shù)參數(shù)。

1 掃描成像實(shí)驗(yàn)

1.1 空氣耦合超聲掃描系統(tǒng)

空耦超聲掃描系統(tǒng)由中心頻率為1MHz，焦距為38mm，焦點(diǎn)直徑為1mm的Ultran點(diǎn)聚焦空氣耦合探頭，Agilent 33210A信號發(fā)生器，Trek 2100HF功率放大器，增益為60dB的微信號放大器，采樣頻率20MHz的采集卡Spectrum M2i.4021-exp，精度為1μm的精密位移臺及主控PC機(jī)構(gòu)成。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖及實(shí)物如圖1所示。

圖1 空氣耦合超聲掃描系統(tǒng)

掃描開始時(shí)，PC機(jī)控制信號發(fā)生器產(chǎn)生正弦脈沖串信號，經(jīng)過功率放大器放大后激勵空耦發(fā)射探頭，激勵電壓峰值為200Vp-p，接收探頭接收樣品透射信號，經(jīng)過微信號放大器放大后，由高速數(shù)據(jù)采集卡采集進(jìn)入PC機(jī)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)信號處理。精密位移臺帶動發(fā)射和接收探頭在XY平面做掃描運(yùn)動，以實(shí)現(xiàn)二維掃描成像，掃描路徑如圖2所示。X軸掃描步長（SX）為0.25 mm，Y軸掃描步長（SY）為1mm。根據(jù)瑞利準(zhǔn)則，傳感器橫向分辨率指脈沖回波信號功率下降6dB時(shí)的波束寬度。波束焦點(diǎn)直徑BD（即-6dB橫向分辨率）和換能器頻率、焦距存在如下關(guān)系[3]：

圖2 掃描路徑示意圖

式中：c——波速；

f0——換能器中心頻率；

FL——焦距；

D——換能器晶片尺寸。

由式（1）計(jì)算可知，本文所采用換能器的焦點(diǎn)直徑為1.07mm。因此，X軸掃描步長約為1/4焦點(diǎn)直徑，Y軸掃描步長約等于焦點(diǎn)直徑。

1.2 樣品制備

檢測樣品為厚度0.16 mm的聚乙烯包裝袋封口。分別將直徑為1.5，1.0，0.7，0.5mm的銅絲置于包裝袋封口處，然后利用熱封設(shè)備進(jìn)行封口，冷卻后抽出銅絲，得到分別帶有寬度（L）為1.5，1.0，0.7，0.5mm的泄露通道型缺陷的封口樣品。對缺陷附近區(qū)域進(jìn)行掃描，掃描面積為30mm×5mm。

2 軟包裝封口超聲成像方法

2.1 包絡(luò)積分算法成像

包絡(luò)積分算法成像的原理是以超聲透射波的能量為特征量進(jìn)行二維灰度成像，其步驟如下：

1）在XY平面掃描空氣耦合超聲透射波；

2）對透射超聲信號利用Hilbert變換求包絡(luò)：

式中：x（t）——原始超聲信號；

y（t）——超聲信號包絡(luò)；

t——超聲信號的離散時(shí)間點(diǎn)。

3）對包絡(luò)信號y（t）求積分，從而得到透射波能量值；

4）將XY平面每一點(diǎn)的能量值變換為灰度值，進(jìn)行二維成像。

2.2 相關(guān)算法成像

相關(guān)算法成像是以每一點(diǎn)超聲透射波與參考信號的相關(guān)程度作為特征量進(jìn)行二維灰度成像，其步驟如下：

1）在XY平面掃描空氣耦合超聲透射波；

2）按照式（2）對透射超聲信號作Hilbert變換求包絡(luò)；

3）選擇平面邊緣5個(gè)點(diǎn)，假定為無缺陷的完好信號，計(jì)算這5個(gè)包絡(luò)信號的平均值，作為參考信號；

4）計(jì)算每一點(diǎn)超聲包絡(luò)信號與參考信號的相關(guān)系數(shù)：

式中：y——掃描平面中某一點(diǎn)超聲包絡(luò)信號，y={y1，

y2，…，yn}；

r——參考信號，r={r1，r2，…，rn}；

n——信號點(diǎn)個(gè)數(shù)。

5）將XY平面每一點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)變換為灰度值，進(jìn)行二維成像。

2.3 成像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)

為評價(jià)不同成像方法的成像效果，將圖像信噪比（SNR）作為圖像質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)[12]。對于一個(gè)m×n像素的超聲圖像：

式中：Speak——缺陷處信號灰度值峰值；

σb——背景信號灰度值均方差，即噪聲信號均

方差；

xdi——圖像每一行缺陷處灰度值的峰值；

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 不同成像方法成像結(jié)果分析

透過聚乙烯封口無缺陷處的超聲透射信號如圖3（a）所示。由于空氣耦合超聲換能器換能效率極低，因此盡管掃描硬件上采用了較大的激勵強(qiáng)度與接收增益，接收信號的信噪比仍然較低。采用Chebyshev三階帶通濾波對原始回波信號進(jìn)行處理，通帶頻率為0.8～1.2MHz。帶通濾波后信號如圖3（b）所示，信號信噪比由9.07dB提升至15.58dB。圖3（c）和圖3（d）分別為原始超聲信號與帶通濾波信號經(jīng)過Hilbert變換后得到的信號包絡(luò)。對比可知，經(jīng)過帶通濾波可有效去除包絡(luò)曲線中的高頻噪聲干擾。

圖3 無缺陷處超聲透射信號

圖4為1.5 mm泄漏通道缺陷的二維掃描成像圖。其中圖4（a）為包絡(luò)積分成像的結(jié)果，肉眼可明顯分辨缺陷的存在，但背景噪聲較大，該圖像的信噪比為13.55dB。圖4（c）為信號帶通濾波處理后再進(jìn)行包絡(luò)積分成像的結(jié)果。盡管帶通濾波可有效提高透射超聲信號的信噪比，但對于成像效果的提升卻非常有限。圖4（c）的圖像信噪比為14.57dB，相對于圖4（a），僅提升了1.02dB。圖4（e）為相關(guān)算法成像結(jié)果，圖像信噪比為22.76dB，相對于包絡(luò)積分算法成像，圖像信噪比有較大提升。圖4（g）為信號帶通濾波后再利用相關(guān)算法進(jìn)行成像的結(jié)果，圖像信噪比為32.99dB?？梢娎脦V波后信號進(jìn)行相關(guān)成像，圖像質(zhì)量將進(jìn)一步得到較大的提升。

為說明相關(guān)算法使空氣耦合超聲掃描圖像質(zhì)量得到顯著提升的原因，將圖4（a）、圖4（c）、圖4（e）、圖4（g）中第1行線掃描數(shù)據(jù)歸一化后分別列于圖4（b）、圖4（d）、圖4（f）、圖4（h）。熱封封口成像的質(zhì)量主要受到兩方面的噪聲影響：1）測量噪聲，主要是由功率放大器、微信號放大設(shè)備等帶入的測量電子白噪聲；2）空氣耦合超聲透射能量波動噪聲?？諝怦詈暇劢固筋^的透射信號強(qiáng)度對于樣品的入射角度、樣品的厚度均勻性、信號從樣品周圍的繞射、位移臺掃描運(yùn)動引起的震動乃至周圍氣流的波動等因素十分敏感。從圖4（b）中可見無缺陷區(qū)域的噪聲十分顯著，而圖4（d）經(jīng)過帶通濾波去除大部分的測量白噪聲后，無缺陷區(qū)域噪聲未見顯著改善。由此可見，透射能量波動噪聲是成像質(zhì)量的主要影響因素。

由圖4（f）可見，經(jīng)過相關(guān)算法處理后，可以使無缺陷背景區(qū)的能量波動噪聲得到顯著改善。其原因是超聲波在氣固界面往返透射系數(shù)Tp[13]為

圖4 1.5mm缺陷掃描成像結(jié)果

式中：z1——空氣聲阻抗；

z2——試樣（聚乙烯）聲阻抗。

當(dāng)試樣存在空隙缺陷時(shí)，透射信號強(qiáng)度將衰減103量級。在無缺陷處，盡管透射信號強(qiáng)度有較大波動，但與參考信號包絡(luò)的相關(guān)性始終較強(qiáng)，因此相關(guān)系數(shù)始終接近1；在空隙缺陷處，超聲透射強(qiáng)度基本為0，信號包絡(luò)基本為白噪聲信號包絡(luò)，因此與參考信號包絡(luò)的相關(guān)系數(shù)接近于0，因此相關(guān)算法能很好地屏蔽掉透射能量波動噪聲，提升圖像信噪比。

圖4（h）中，背景區(qū)的能量波動噪聲被進(jìn)一步平滑，是由于帶通濾波前的原始信號包絡(luò)，帶有能量較高的高頻噪聲，使包絡(luò)線相關(guān)系數(shù)的計(jì)算帶有一定隨機(jī)性。帶通濾波去除后，背景區(qū)信號與參考信號的相關(guān)性進(jìn)一步提升，進(jìn)而使圖像信噪比得到提升。

3.2 缺陷尺寸對成像效果影響分析

對1.0，0.7，0.5 mm缺陷試樣進(jìn)行測試，研究缺陷尺寸減小時(shí)不同成像方法的成像效果，結(jié)果見圖5。隨著缺陷尺寸小于換能器焦點(diǎn)直徑并進(jìn)一步降低時(shí)，無論采用何種方法成像，圖像的信噪比都將會逐步降低。當(dāng)采用包絡(luò)積分算法時(shí)，0.7mm缺陷的封口圖像信噪比降低到7.61dB，缺陷圖像較為模糊；而當(dāng)缺陷尺寸降低到0.5mm時(shí)，包絡(luò)積分算法成像的圖像信噪比進(jìn)一步降低到7.42dB，用肉眼幾乎無法判斷缺陷的存在。與已有文獻(xiàn)的研究結(jié)果相同，當(dāng)缺陷尺寸小于焦點(diǎn)直徑時(shí)，將逐漸失去缺陷檢出能力[3]。

當(dāng)采用帶通濾波再利用相關(guān)算法成像后，不同尺寸缺陷的成像質(zhì)量得到不同程度的提升：1.0，0.7，0.5 mm圖像信噪比分別提升17.24，13.27，8.74 dB。從圖5（d）和圖5（f）可見，采用相關(guān)算法后，可明顯觀察到用包絡(luò)積分算法已難以觀測到的小尺寸缺陷。因此，采用相關(guān)算法提升圖像信噪比的同時(shí)，還可以提升熱封封口的小尺寸缺陷檢出能力。

圖5 不同尺寸缺陷的成像效果

前文所采用4種成像方法的圖像信噪比數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)見表1。采用帶通濾波后相關(guān)算法成像，可平均使圖像信噪比提升14.67dB。但當(dāng)缺陷尺寸逐漸減小時(shí)，相關(guān)算法相對于包絡(luò)積分算法的信噪比提升能力逐漸降低。當(dāng)缺陷小于0.5mm，即1/2的焦點(diǎn)直徑時(shí)，無論采用文中哪一種成像方法都無法明顯辨識出缺陷的存在，需要進(jìn)一步增大換能器頻率、減小換能器焦點(diǎn)直徑來提升位置分辨率。

表1 不同算法成像信噪比統(tǒng)計(jì)

分析其原因主要是隨著缺陷尺寸逐漸小于焦點(diǎn)直徑（L

圖6 不同尺寸缺陷線掃描相關(guān)系數(shù)

4 結(jié)束語

本文采用中心頻率為1MHz、焦點(diǎn)直徑約1mm的點(diǎn)聚焦空氣耦合超聲探頭，并分別采用包絡(luò)積分算法和相關(guān)算法對帶有0.5～1.5mm泄漏通道型缺陷的軟包裝封口進(jìn)行面掃描成像。結(jié)果表明，利用該方法，可以實(shí)現(xiàn)熱封封口缺陷的非接觸檢測，對軟包裝行業(yè)實(shí)現(xiàn)非接觸在線檢測有一定參考意義。同時(shí)，利用帶通濾波后信號進(jìn)行相關(guān)算法成像，可有效消除空氣耦合超聲檢測中的透射能量波動噪聲。相對于包絡(luò)積分算法，相關(guān)算法可顯著提升圖像信噪比及小尺寸缺陷的檢出能力。

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（編輯：莫婕）

Air-coupled ultrasonic testing of flexible package seal defect based on correlation imaging method

LIU Yisen1，ZHOU Songbin1，HAN Wei2，HUANG Kejia2，LI Chang3，LIU Weixin3
（1.Guangdong Institute of Automation，Guangzhou 510070，China；2.Guangdong Key Laboratory of Modern Control Technology，Guangzhou 510070，China；3.Guangdong Public Laboratory of Modern Control and Manufacturing Technology，Guangzhou 510070，China）

In order to realize online nondestructive testing of flexible package seal defects，aircoupled ultrasonic testing was applied to detect seal defects of flexible package.A spot focused air-coupled ultrasonic probe whose center frequency is 1MHz and focus diameter is about 1mm was applied and envelop integration method and correlation method were applied to scan defects of 0.5 mm to 1.5mm leakage paths in sealing areas.Results show that this method can realize the noncontact imaging of seal leak defects of flexible package.Taking the ultrasonic signal envelope and standard signal envelope correlation coefficients after band-pass filtering as imaging characteristic quantity can effectively eliminate transmission energy fluctuating noise of the air-coupled ultrasound. Compared with the envelop integration method，the correlation method can significantly improve the signal-to-noise ratio of images and the small defects detection ability.

air-coupled ultrasonic；non-contact detection；correlation method；seal defect of flexible package

A

：1674-5124（2016）12-0111-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2016.12.023

2016-02-09；

：2016-03-15

廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目（2013B091100013，2013B010134008，2015A010103008）

劉憶森（1985-），女，江蘇徐州市人，助理研究員，博士，主要從事傳感技術(shù)與無損檢測研究。

周松斌（1978-），男，廣東饒平縣人，研究員，博士，主要從事智能傳感與檢測、網(wǎng)絡(luò)化測控、物聯(lián)網(wǎng)方面的研究。