陳振華，陳修忻,王 嬋,盧 超

(1.南昌航空大學 無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室，南昌 330063;2.中航工業(yè) 西安航空動力股份有限公司 無損檢測中心, 西安710021)

基于小波包分解的航空渦輪盤超聲相控陣檢測圖像降噪技術(shù)

陳振華1，陳修忻1,王 嬋2,盧 超1

(1.南昌航空大學 無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室，南昌 330063;2.中航工業(yè) 西安航空動力股份有限公司 無損檢測中心, 西安710021)

針對航空渦輪盤難檢區(qū)域缺陷的超聲相控陣檢測技術(shù)，分析了檢測信號及圖像特征，提出了檢測信號的小波包軟閾值降噪方法，并對小波閾值進行改進，最后基于降噪后的信號進行了相控陣圖像重構(gòu)。結(jié)果表明：缺陷特征信號幾乎分布于檢測信號的整個頻域范圍，單純的頻域濾波必然導致缺陷信號的損失；基于改進的小波包閾值，并且有針對性地選擇部分分解信號進行濾波降噪，可在較好保留有用信號的同時濾除噪聲信號，有效地提高了檢測信號信噪比及檢測圖像分辨率，對于提高渦輪盤的超聲相控陣檢測能力具有重要作用。

超聲相控陣檢測；渦輪盤；小波降噪；圖像分辨率

GH901高溫合金渦輪盤是噴氣式發(fā)動機的重要部件，其在服役過程中承受著復雜的循環(huán)熱載荷和機械載荷，微小的結(jié)構(gòu)缺陷往往造成疲勞壽命下降并導致嚴重的安全事故[1-2]。超聲相控陣檢測技術(shù)因具有靈活的聲束控制及快速成像性能，已用于核電站反應堆壓力容器的焊縫檢測、航空渦輪盤的檢測、鐵軌的檢測、車輪軸的檢測中[3-8]。航空渦輪盤的超聲相控陣檢測技術(shù)具有高精度、高效率、檢測能力強等優(yōu)勢。然而，在對盤中較深處和結(jié)構(gòu)較復雜區(qū)域進行檢測時，在增大檢測靈敏度的同時，提高 檢測增益會使噪聲信號顯著增大、相控陣檢測圖像 出現(xiàn)嚴重干擾[9-11]。由于相控陣成像的基礎(chǔ)為相控陣檢測信號，相控陣檢測信號的分析與處理對于提高檢測圖像質(zhì)量和檢測精度具有重要作用。

圖2 渦輪盤不同位置超聲相控陣檢測圖像

小波包變換能以較高的精度分析和處理完整頻率范圍內(nèi)的細節(jié)信號，已應用于超聲檢測信號的分析與處理中[12-14]。通過小波包分解技術(shù)分析渦輪盤超聲相控陣檢測信號在時頻域的分布特征，提出經(jīng)改進的降噪閾值，并選取部分分解信號進行小波包軟閾值降噪處理。結(jié)果顯示：缺陷特征幾乎分布于檢測信號的整個頻域范圍內(nèi)，單一的頻譜濾波將導致缺陷信號的損失；通過改進的降噪閾值方法及合理選擇參與降噪合成的分解信號，可有效提高檢測信號信噪比，基于降噪后的檢測信號重構(gòu)檢測圖像可有效提高相控陣檢測圖像質(zhì)量。小波包分解及降噪技術(shù)對于提高渦輪盤超聲相控陣檢測精度和分辨率具有重要作用。

圖1 試樣規(guī)格

1 檢測方法及檢測信號分析

1.1 檢測方法 檢測試樣為直徑150 mm、高124 mm的GH901高溫合金鍛件，在距離圓柱鍛件底面加工一個角度為55°、高20 mm、上下底面半徑分別為55，41 mm的錐形平臺，以模擬渦輪盤的結(jié)構(gòu)復雜區(qū)域。在距離圓錐臺上底面2 mm處沿盤件徑向加工一直徑0.8 mm、長10 mm的橫孔，試樣規(guī)格如圖1所示。采用中心頻率5 MHz、陣元數(shù)32、陣元長度10 mm、間距0.5 mm的超聲相控陣探頭，安裝38°專用楔塊以便進行扇形掃查。將探頭置于與人工缺陷相對的鍛件表面，檢測聲束可斜入射至橫孔缺陷。此時，探頭除可接收到橫孔反射波外，還可接收到渦輪盤試樣底面U1、端面E1～E3的反射波信號。1.2 超聲相控陣圖像及信號分析 為檢測深度為100 mm的橫孔缺陷，設(shè)置相控陣聚焦深度為100 mm，扇掃范圍為5°～50°。將楔塊前端調(diào)整至距盤件邊緣61 mm時，相控陣檢測圖像較為清晰，以相同的檢測參數(shù)分別提取缺陷和完好區(qū)域的檢測圖像，不同位置超聲相控陣 檢測圖像如圖2所示。圖2顯示的相控陣圖像的 橫軸為“水平距離”，指的是探頭前端距離反射體的水平距離；縱軸“深度”指的是缺陷埋深，掃描圖按右側(cè)幅度-顏色標尺染色。將圖2(a)中各相對獨立的特征圖像標注為IE1～IE3以及IU1，其中IE1～IE3深度測量值分別為123.2，104.1，103.6 mm，對應試樣E1～E3端部反射波；IU1的測量深度為125.2 mm，對應U1面的反射波。圖2(b)為缺陷區(qū)域的相控陣檢測圖像，除顯示與圖2(a)相同的結(jié)構(gòu)特征圖像外，在IE3附近、38°掃描線相交處還觀察到細小的缺陷特征圖像IK1。提取圖2中 38°掃描線的A掃描信號，如圖2(c)、(d)所示，E3端反射波脈沖SE3位于檢測信號36.67 μs處，在圖2(d)的檢測信號36.26 μs處發(fā)現(xiàn)缺陷反射脈沖SK1，SK1緊貼E3端反射波脈沖SE3，較低的分辨率導致其在掃描圖中很難相互區(qū)分。此外，由結(jié)構(gòu)噪聲引起的干擾條紋對缺陷的判讀也造成了較大干擾。因此，采用小波包分解技術(shù)分析超聲相控陣檢測信號特征，并采用閾值降噪技術(shù)對檢測信號進行降噪處理，以提高渦輪盤超聲相控陣檢測圖像的質(zhì)量。

圖4 缺陷檢測信號的三層小波包分解信號

2 小波包分析及降噪

2.1 信號的小波包分解分析

與小波分解相比，小波包提供了一種更為復雜、有效，也更為靈活的針對于信號細節(jié)的分析手段，可對信號的低頻部分和高頻部分同時進行分解，特別適用于非穩(wěn)定信號中突變?nèi)跣盘柕姆治雠c處理。選用sym4小波基對含缺陷脈沖的檢測信號進行3層小波包分解，分解信號分別表示為S30～S37，3層小波包分解示意如圖3所示。

圖3 三層小波包分解示意

圖4為缺陷檢測信號的三層小波包分解信號。缺陷檢測信號的三層小波包分解信號如圖4所示，分解信號S30～S37均包含缺陷特征波脈沖(36.26～36.67 μs范圍內(nèi))，缺陷脈沖SK1位于36.26 μs，SE3信號位于36.67 μs。檢測信號中的噪聲信號充斥在整個信號頻段，分解信號S32、S33、S35、S36中含有缺陷信號，S35、S36含有的缺陷特征信號SK1可與結(jié)構(gòu)散射SE3完全分離，具有最好的分辨率。此外，檢測對象的結(jié)構(gòu)圖像可作為缺陷判斷的參考圖像，適當保留結(jié)構(gòu)圖像對于缺陷判讀具有積極作用。因此，從提高分辨率、抑制噪聲、保留缺陷特征、提高圖像可讀性的角度考慮，對原始檢測信號不加區(qū)分地做頻域濾波必然會導致有用信息的丟失，故有必要對各分解信號進行更為精細的分析與處理。

2.2 小波包閾值降噪

硬閾值降噪是將小波包系數(shù)與所設(shè)閾值進行比較，將小于或等于閾值的系數(shù)設(shè)置為零，大于閾值的系數(shù)保持不變；軟閾值降噪則是在小波系數(shù)與閾值進行比較后，小于或等于閾值的設(shè)為0，大于閾值的小波系數(shù)用原小波系數(shù)與閾值的差值進行替換。硬閾值法會加強信號的不連續(xù)性，重構(gòu)后的信號可能不夠光滑，軟閾值法的結(jié)果則更為平滑。因此，采用小波包軟閾值法對檢測信號進行降噪處理。由于噪聲的小波系數(shù)隨分解尺度發(fā)生變化，應針對不同的分解層設(shè)置適用于該分解層的閾值。小波閾值的選取方法包括：rigrsure閾值、sqtwolog閾值、極大極小閾值(minimaxi)以及統(tǒng)一閾值。由于噪聲的小波系數(shù)隨著分解尺度的增大而減小，應針對不同的分解層設(shè)置適用于該分解層的閾值。筆者對統(tǒng)一閾值加以改進，提出了一種新的閾值設(shè)置準則，使閾值隨著分解尺度的增大而降低，閾值計算公式為

(1)

式中：λ為閾值；N為信號長度；j為分解尺度；σ為高斯白噪聲標準差。

此外，對原高斯白噪聲標準差σ改進為σn，并比較兩種高斯白噪聲標準差定義的降噪效果，兩種高斯白噪聲定義為

(2)

(3)

式中：fi為最低分解尺度下的分解系數(shù)；median為函數(shù)中值；mean為函數(shù)平均值，0.674 5為高斯白噪聲標準偏差的調(diào)整系數(shù)。

據(jù)式(1)～(3)，采用兩種閾值定義方法對相控陣檢測信號進行小波包軟閾值降噪處理。檢測信號的小波包閾值降噪效果如圖5所示，兩種閾值定義方式均能在抑制噪聲的同時，較好地保留結(jié)構(gòu)反射脈沖(SE3)和缺陷反射脈沖(SK1)，改進閾值后的小波包閾值處理技術(shù)具有更好的噪聲抑制效果。

圖5 檢測信號的小波包閾值降噪效果

基于改進閾值處理技術(shù)對掃描圖像中的檢測信號進行降噪處理，并將處理后信號進行圖像重構(gòu)。小波包閾值降噪前后圖像如圖6所示，在閾值降噪后的重構(gòu)圖像中，噪聲條紋得到了非常大的抑制，但缺陷特征(IK1)與結(jié)構(gòu)反射特征(IE3)依然較難區(qū)分。通過對圖4中各個分解信號的觀察可知，信號S32、S33中含有缺陷信號，并與結(jié)構(gòu)信號難以區(qū)分，且含有大量噪聲信號，為提高分辨率，應在降噪時直接舍去這部分分解信號；而節(jié)點信號S35、S36中含有明顯缺陷信號，并且缺陷信號與特征信號較好區(qū)分，故將其保留。將節(jié)點信號S30、S31、S34、S35、S36組合，得到重構(gòu)圖像如圖6(c)所示。將圖6(b)和圖6(c)進行對比觀察可知，只對部分分解信號(S30、S31、S34、S35、S36)進行閾值降噪，完全濾除某些分解信號(S35、S36)時，缺陷信號幾乎完全得到保留而結(jié)構(gòu)特征信號減弱，從而使得缺陷特征(IK1)與結(jié)構(gòu)反射特征(IE3)很好分離。進一步僅對節(jié)點信號S35、S36進行閾值降噪處理、其他所有分解信號直接濾除時，得到重構(gòu)圖像如圖6(d)所示。將圖6(c)和圖6(d)進行對比觀察可知，圖6(d)的缺陷特征(IK1)完全保留，而結(jié)構(gòu)反射特征(IE3)基本消除，僅缺陷圖像清晰地顯示在掃描圖像上。綜上，基于改進的降噪閾值，有選擇的對部分分解信號進行降噪重構(gòu)對于提高缺陷分辨率是有利的。

圖6 小波包閾值降噪前后圖像

3 結(jié)論

(1) 渦輪盤復雜幾何區(qū)域的超聲相控陣檢測圖像中,包含由組織結(jié)構(gòu)和多個盤輪廓結(jié)構(gòu)散射形成的特征圖像，這些特征圖像與缺陷圖像混在一起，容易導致缺陷的檢測精度和分辨率降低。

(2) 相控陣檢測信號的小波包分解分析顯示，缺陷特征信號分布于檢測信號的整個頻域范圍，單純的頻域濾波無法避免有用信號的損失。采用小波包軟閾值降噪技術(shù)可在保留航空渦輪盤相控陣檢測有用信號的同時，抑制信號噪聲及由此引起的圖像干擾。

(3) 研究還提出新型閾值設(shè)置方法對檢測信號進行濾波降噪，根據(jù)小波包分析結(jié)果選擇部分分解信號并結(jié)合改進的降噪閾值，可有效地提取檢測圖像的缺陷特征圖像、結(jié)構(gòu)特征圖像，甚至也可將材料組織結(jié)構(gòu)引起的噪聲條紋提取出來。

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Denoise Technique for Ultrasonic Phased Array Imagery of Aero Turbine DiscBased on Wavelet Packet Decomposition

CHEN Zhenhua1, CHEN Xiuxin1, WANG Chan2, LU Chao1

(1.Key Laboratory of Nondestructive Testing of Ministry Education, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063,China; 2.NDT Center, Xi′an Aero-Dynamic Limited, China Aero-Industry Group, Xi′an 710021, China)

Ultrasonic phased array technology for testing deep, small and bad location defect is studied, and the characteristic signals and imagery related to defects are analyzed.In order to enhance signal to noise ratio and imagery resolution, the wavelet packet soft threshold denoising method with improved threshold is proposed. The results indicate that defect′s signals are widely distributed in whole frequency domain, so that simple filtering in frequency domain on testing signal will lead to losses of defect′s component inevitably. Wavelet packet denosing technique can be used to remove noise on the premise of keeping defect′s component, through optimizing denosing threshold and choosing decomposed signals for composing, and wavelet denoise method proposed in the research is liable to enhance the signal and imagery quality of ultrasonic phased array testing on aero turbine disc.

ultrasonic phased array testing; turbine disc; wavelet packet denoising; imagery resolution

2016-10-12

江西省自然科學基金資助項目(20161BAB2016101);中航產(chǎn)學研資助項目(GHK201508035)

陳振華(1982-),男，博士，副教授，主要從事材料及構(gòu)件的超聲波無損檢測方法及設(shè)備的研究工作

陳修忻, 136942027@qq.com

10.11973/wsjc201705007

TG115.28

A

1000-6656(2017)05-0028-05