汪劍鳴,楊偉明,王 琦*,崔莉莎,孫玉寬,王化祥,竇汝振

(1.天津工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,天津 300387;2.天津市光電檢測(cè)技術(shù)與系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300387;3.天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院,天津 300072;4.中國(guó)汽車(chē)技術(shù)研究中心,天津 300300)

隨著我國(guó)工業(yè)快速發(fā)展,大量不同種類(lèi)和規(guī)格的金屬材料被廣泛應(yīng)用。在金屬材料的使用過(guò)程中,必然存在著金屬缺陷問(wèn)題。金屬缺陷檢測(cè)中最常見(jiàn)也很有效的一種方法是無(wú)損檢測(cè),在不破壞金屬材料結(jié)構(gòu)的前提下能為檢測(cè)者提供有價(jià)值的檢測(cè)信息,整個(gè)檢測(cè)過(guò)程有效降低了檢測(cè)成本[1]。在傳統(tǒng)金屬缺陷無(wú)損檢測(cè)設(shè)備中一般為單個(gè)或雙傳感器[2],在檢測(cè)時(shí)需移動(dòng)傳感器或被測(cè)金屬板,檢測(cè)用時(shí)較長(zhǎng)且需要相應(yīng)的機(jī)械裝置輔助檢測(cè),容易造成檢測(cè)誤差,影響檢測(cè)結(jié)果,不能滿(mǎn)足檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)需求。通過(guò)增加傳感器數(shù)目實(shí)現(xiàn)了多傳感器檢測(cè),檢測(cè)精度得到提高。多傳感器檢測(cè)時(shí)一般采用特征提取法對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行分析,但多數(shù)僅能對(duì)缺陷位置、形狀和尺寸信息中的一個(gè)或兩個(gè)參量進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果較抽象。如果在檢測(cè)時(shí)能得到金屬缺陷分布圖像,檢測(cè)結(jié)果就更加直觀形象。本文介紹的電磁層析成像技術(shù)EMT(Electromagnetic Tomography)正是一種基于電磁原理的可視化無(wú)損檢測(cè)技術(shù),通過(guò)平面陣列電磁傳感器獲取被測(cè)物場(chǎng)信息,再利用圖像重建算法重建被測(cè)物場(chǎng)內(nèi)電導(dǎo)率或磁導(dǎo)率的分布情況。EMT技術(shù)在無(wú)損檢測(cè)應(yīng)用中具有檢測(cè)速度快、靈敏度高、無(wú)接觸和檢測(cè)可視化的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)EMT檢測(cè)系統(tǒng)成本較低,在航空、冶金、石油等行業(yè)領(lǐng)域有著廣闊應(yīng)用前景[3-4]。

在金屬缺陷檢測(cè)時(shí),傳統(tǒng)檢測(cè)方法通過(guò)特征提取能夠?qū)θ毕菸恢?、形狀和尺?個(gè)參數(shù)中的一到兩個(gè)進(jìn)行檢測(cè),但檢測(cè)可視化程度較低,缺陷成像結(jié)果直觀性差[5]。本文中基于新型平面陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)3個(gè)參數(shù)的同時(shí)檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果以圖像形式顯示,直觀反映出金屬表面缺陷的位置、形狀和尺寸。由于金屬缺陷呈稀疏分布,EMT檢測(cè)方法在重建金屬缺陷圖像時(shí)采用了稀疏加權(quán)算法。本文從仿真和實(shí)驗(yàn)角度驗(yàn)證了EMT檢測(cè)方法在重建金屬缺陷圖像方面的優(yōu)越性。

1 基于EMT的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)

1.1 EMT系統(tǒng)傳感器設(shè)計(jì)

傳感器是整個(gè)EMT檢測(cè)系統(tǒng)的重要部分。本文為實(shí)現(xiàn)對(duì)平面金屬缺陷的可視化檢測(cè),設(shè)計(jì)了如圖1所示的平面?zhèn)鞲衅?。傳感器?個(gè)線圈組成,線圈呈3×3矩陣排列,并固定在一個(gè)非導(dǎo)磁塑料正方形盤(pán)上。各線圈由線徑0.3 mm銅線繞制而成,匝數(shù)為100匝,高10 mm,內(nèi)徑15 mm,外徑17 mm。

圖1 傳感器部分

與其他傳感器相比,本文中傳感器具有以下優(yōu)點(diǎn):首先,該平面陣列電磁傳感器線圈呈矩陣排列,能有效解決中心區(qū)域檢測(cè)不敏感問(wèn)題,均勻分布的陣列線圈也提高了傳感器在不同區(qū)域測(cè)量時(shí)的一致性。其次,線圈數(shù)量增加,能得到更多測(cè)量數(shù)據(jù),成像效果更好。最后,傳感器通用性更強(qiáng),適用于各種平面金屬缺陷檢測(cè)。

檢測(cè)時(shí)激勵(lì)測(cè)量策略是先向一個(gè)線圈中輸入激勵(lì)電流,再依次測(cè)量非激勵(lì)線圈上的感應(yīng)電壓值。之后按次序?qū)⑾乱粋€(gè)線圈作為激勵(lì)線圈通入電流,再分別測(cè)量其他非激勵(lì)線圈的感應(yīng)電壓值,重復(fù)該過(guò)程直到所有線圈都依次充當(dāng)過(guò)激勵(lì)線圈。

1.2 基于平面式陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)系統(tǒng)

整個(gè)基于平面式陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)系統(tǒng)由五部分構(gòu)成,包括傳感器部分、信號(hào)源模塊、多路選通模塊、高速采集模塊和上位機(jī),整個(gè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。EMT檢測(cè)系統(tǒng)的工作原理為在電磁感應(yīng)作用下,利用電磁傳感器對(duì)敏感場(chǎng)進(jìn)行循環(huán)激勵(lì),檢測(cè)被測(cè)區(qū)域內(nèi)導(dǎo)電物體相互作用形成的物場(chǎng),獲取被測(cè)對(duì)象的邊界電壓信息,再利用圖像重建算法再現(xiàn)物場(chǎng)內(nèi)部的分布情況。實(shí)際的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)如圖3所示,信號(hào)源模塊產(chǎn)生特定幅值頻率的正弦激勵(lì)信號(hào),接著通過(guò)串口控制的多路選通模塊施將激勵(lì)信號(hào)施加到相應(yīng)的激勵(lì)線圈上,利用多路選通模塊控制相應(yīng)檢測(cè)線圈得到感應(yīng)電壓,再通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊采集相應(yīng)檢測(cè)線圈電壓并傳送至上位機(jī),最后利用圖像重建算法進(jìn)行金屬缺陷圖像重建。

圖2 平面式傳感器EMT檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖3 實(shí)驗(yàn)用平面式傳感器EMT檢測(cè)系統(tǒng)圖

2 金屬缺陷檢測(cè)方法

本文提出了一種基于平面陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)新方法,該方法在重建缺陷圖像時(shí)用到了稀疏加權(quán)算法。與傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法相比,新方法實(shí)現(xiàn)了金屬缺陷的可視化檢測(cè),成像結(jié)果較好反映出缺陷的位置、形狀和尺寸。

2.1 基于平面陣列電磁傳感器掃描式檢測(cè)方法

傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法中,首先利用傳感器分別對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鋁板和有缺陷鋁板表面進(jìn)行檢測(cè)。傳感器檢測(cè)結(jié)束后,對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到每個(gè)線圈以平均值形式表示的檢測(cè)結(jié)果。檢測(cè)結(jié)果作為圖像重建的原始數(shù)據(jù),利用成像算法重建圖像,從而判斷出缺陷所在位置,具體方法如下。

傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法按照2.1節(jié)中的激勵(lì)測(cè)量策略得到的檢測(cè)數(shù)據(jù)可表示為一個(gè)9×9的矩陣,即

該矩陣中每個(gè)元素可以表示為xij,其中i=1,…,9,j=1,…,9,且i≠j,i的值表示相應(yīng)激勵(lì)線圈,j的值表示相應(yīng)檢測(cè)線圈。用xij表示對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鋁板表面檢測(cè)時(shí)第i號(hào)線圈為激勵(lì)時(shí)第j號(hào)線圈的檢測(cè)值。

則j號(hào)線圈對(duì)標(biāo)準(zhǔn)鋁板表面的檢測(cè)結(jié)果為

(1)

同理可得j號(hào)線圈對(duì)有缺陷鋁板表面的檢測(cè)結(jié)果為τ

l2,i=1,…,9;j=1,…,9

(2)

將j號(hào)線圈兩次檢測(cè)結(jié)果差值j作為最終檢測(cè)結(jié)果,如式(3)所示。其中σ0表示對(duì)有缺陷鋁板表面檢測(cè)時(shí)第i號(hào)線圈作為激勵(lì)第j號(hào)線圈的檢測(cè)值。

(3)

可依次得到9個(gè)線圈的最終檢測(cè)結(jié)果,將得到的檢測(cè)結(jié)果表示為3×3矩陣形式,即

為便于與EMT檢測(cè)方法的成像結(jié)果進(jìn)行比較,將傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的檢測(cè)結(jié)果表示為圖像形式。矩陣ΔA中每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)像素塊,像素塊位置與測(cè)量線圈位置相對(duì)應(yīng)。

2.2 基于平面陣列電磁傳感器EMT成像檢測(cè)方法

2.2.1 成像數(shù)學(xué)模型

基于平面陣列電磁傳感器EMT檢測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型如式(4)所示[6]:

v=F(σ)

(4)

式中:σ代表電導(dǎo)率分布,v∈RM代表傳感器線圈檢測(cè)到的感應(yīng)電壓值,F是由正問(wèn)題決定的非線性函數(shù)[7],若F和σ已知,便可計(jì)算電壓v?？捎檬?4)截?cái)嗟奶├照归_(kāi)式來(lái)描述,如式(5)所示。

(5)

v-F(σ)=S(σ-σ0)

(6)

B=SG

(7)

式中:B代表電導(dǎo)率變化引起的電壓變化量,G代表電導(dǎo)率分布的像素點(diǎn)。

成像過(guò)程是在已知系統(tǒng)的磁場(chǎng)激勵(lì)特性、傳感器邊界條件和檢測(cè)信號(hào)的情況下,通過(guò)特定的圖像重建算法得到被測(cè)物場(chǎng)中電導(dǎo)率和磁導(dǎo)率的空間分布圖像。

2.2.2 靈敏度矩陣構(gòu)建

在進(jìn)行缺陷圖像重建時(shí),靈敏度矩陣構(gòu)建是其中關(guān)鍵技術(shù)之一。靈敏度矩陣是電磁傳感器的敏感場(chǎng)分布數(shù)據(jù),是電磁層析成像數(shù)學(xué)模型構(gòu)建與求解的先決條件。求解靈敏度矩陣通常用到的方法有測(cè)量擾動(dòng)法、模型擾動(dòng)法、解析法和實(shí)際測(cè)量法[8]。本文中采用解析法,靈敏度矩陣的解析法計(jì)算已被完整推導(dǎo)出,假設(shè)線圈i為激勵(lì)線圈,線圈j為檢測(cè)線圈時(shí),計(jì)算公式如式(8)所示。

(8)

公式中S為靈敏度,Δk=Δσ+jwΔε為復(fù)電導(dǎo)率變化,ΔZ為互阻抗變化,Ii、Ij分別是線圈i和線圈j中的激勵(lì)電流和感應(yīng)電流,Ei、Ej是通過(guò)有限元計(jì)算得到的不同激勵(lì)條件下被測(cè)物場(chǎng)的感應(yīng)電場(chǎng)分布。其他不同線圈間的靈敏度分布計(jì)算與此類(lèi)似,可由此得到整個(gè)靈敏度矩陣[8-9]。

2.2.3 稀疏加權(quán)算法

檢測(cè)新方法中EMT圖像重建是根據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)和靈敏度矩陣來(lái)求電導(dǎo)率分布,即可轉(zhuǎn)化為求解方程(7)的過(guò)程。由于圖像重建問(wèn)題中存在的病態(tài)性,同時(shí)靈敏度矩陣S既非方陣又非滿(mǎn)秩,不能對(duì)式(7)直接求逆。一般采用的解決方法是引入如式(9)所示的正則項(xiàng)構(gòu)造,并求滿(mǎn)足式(9)的最優(yōu)解。

(9)

(10)

式中:l1范數(shù)懲罰項(xiàng)的懲罰作用對(duì)解中的所有元素同樣適用,對(duì)非平滑圖像的重建效果很明顯,能有效削弱重建圖像的平滑過(guò)渡,很好地檢測(cè)重建圖像的邊緣和突變。與l2正則化方法相比較,l1正則化方法能有效保持重建圖像的邊緣性[12],更適合缺陷圖像重建。

由于存在一階范數(shù),不能夠直接對(duì)式(10)進(jìn)行求導(dǎo),在處理不可導(dǎo)項(xiàng)時(shí)存在一系列稀疏加權(quán)算法,本文中采用的是成像效果較好、收斂速度較快的SplitBregman算法(SB算法)。

根據(jù)SplitBregman算法[13],電導(dǎo)率分布可按照以下3個(gè)步驟來(lái)進(jìn)行迭代求解。

步驟1:

(11)

步驟2:

(12)

步驟3:

bk+1=bk+Gk+1-dk+1

(13)

式中:G的初始值設(shè)為0,β是懲罰系數(shù),為正值,b和d作為輔助變量,初始值設(shè)為0。式(11)為二階范數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)求導(dǎo)可得

(14)

式(12)為l1正則問(wèn)題,d可通過(guò)向量值算子進(jìn)行求解

dk+1=Shrink(LGk+1+bk,a/β)

(15)

向量值Shrink算子如下:

(16)

式中:x為一向量,τ為一常數(shù)。

3 仿真結(jié)果及分析

為對(duì)比兩種檢測(cè)方法在金屬缺陷檢測(cè)時(shí)的缺陷圖像重建效果,本文進(jìn)行了相關(guān)仿真實(shí)驗(yàn),設(shè)計(jì)了如圖4所示的傳感器仿真模型。模型由9個(gè)銅質(zhì)材料線圈按照33矩陣形式排列而成,傳感器仿真模型中線圈參數(shù)與2.1節(jié)中真實(shí)線圈的參數(shù)設(shè)置相一致,且線圈到鋁板的距離是2 mm。在對(duì)金屬缺陷檢測(cè)時(shí),將傳感器置于缺陷上方。每個(gè)線圈既可當(dāng)做激勵(lì)線圈,也可當(dāng)做檢測(cè)線圈。當(dāng)其中一個(gè)線圈作為激勵(lì)線圈時(shí),其余8個(gè)線圈當(dāng)做檢測(cè)線圈,經(jīng)過(guò)循環(huán)激勵(lì)測(cè)量,得到89個(gè)檢測(cè)數(shù)據(jù)。

圖4 EMT系統(tǒng)傳感器仿真模型

圖5 不同位置處一個(gè)缺陷重建結(jié)果

通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)得到檢測(cè)數(shù)據(jù)后,分別使用傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法和EMT檢測(cè)方法得到缺陷重建圖像,缺陷具體位置、形狀和尺寸如圖5所示。圖5中第1列代表仿真模型,深灰色小圓代表缺陷,外邊的淺灰色正方形代表鋁板,缺陷半徑為3.5 mm,深度為5 mm。第2列為介電常數(shù)真實(shí)分布,第3列為傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的成像結(jié)果,第4列為EMT檢測(cè)方法的成像結(jié)果。仿真實(shí)驗(yàn)中,首先建立與有缺陷鋁板形狀、厚度相同的無(wú)缺陷鋁板仿真模型,進(jìn)行正問(wèn)題仿真,得到不同激勵(lì)線條件下被測(cè)物場(chǎng)的感應(yīng)電場(chǎng)分布,以及檢測(cè)線圈中的感應(yīng)電流值和感應(yīng)電壓值,結(jié)合已知的激勵(lì)電流值,由式(8)計(jì)算獲得重建圖像所需的靈敏度矩陣。

為對(duì)兩種檢測(cè)方法的缺陷圖像重建結(jié)果進(jìn)行定量比較,引入了重建圖像相對(duì)誤差概念,如式(17)所示:

(17)

式中:G為重建電導(dǎo)率分布,G*為原始電導(dǎo)率分布。

兩種檢測(cè)方法對(duì)于一個(gè)金屬缺陷的重建圖像相對(duì)誤差計(jì)算結(jié)果如圖6所示。

圖6 兩種檢測(cè)方法對(duì)一個(gè)缺陷重建圖像的相對(duì)誤差

從圖5可看出,采用傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的圖像重建結(jié)果中有9個(gè)區(qū)域,每個(gè)區(qū)域顏色不同。在檢測(cè)時(shí)逐漸移動(dòng)傳感器使缺陷處于傳感器下方,重建圖像中對(duì)應(yīng)有缺陷處的顏色值最大,能反映出缺陷所在區(qū)域,符合檢測(cè)的預(yù)期結(jié)果。但不足之處在于重建圖像并不能準(zhǔn)確反映缺陷位置、形狀和尺寸,即缺陷檢測(cè)的精確度不夠。而采用EMT檢測(cè)方法的重建圖像結(jié)果能較好反映出缺陷位置,成像較清晰,能基本判定缺陷形狀和尺寸。同時(shí),從圖6可以看出EMT檢測(cè)方法重建圖像的相對(duì)誤差比傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法重建圖像的相對(duì)誤差低很多,可知EMT檢測(cè)方法中缺陷圖像重建效果更好。

以上研究了檢測(cè)單個(gè)金屬缺陷時(shí)的圖像重建結(jié)果,為進(jìn)一步證明EMT檢測(cè)方法在金屬缺陷圖像重建方面的優(yōu)勢(shì),又對(duì)有兩個(gè)缺陷的鋁板進(jìn)行了仿真檢測(cè)和缺陷圖像重建,重建結(jié)果如圖7所示。

圖7 不同位置處兩個(gè)缺陷重建結(jié)果

圖7中第1列代表仿真模型,缺陷半徑為3.5 mm,深度為5 mm。從圖7可以看出,傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的成像結(jié)果只能反映出金屬缺陷所在大致區(qū)域,無(wú)法判定缺陷的形狀尺寸。而EMT檢測(cè)方法的成像結(jié)果能較好反映物場(chǎng)信息分布,仿真實(shí)驗(yàn)中采用的稀疏加權(quán)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)金屬缺陷位置、形狀及尺寸的較好重建,成像效果良好。對(duì)比可看出EMT檢測(cè)方法中缺陷重建圖像質(zhì)量較高。

圖8 兩種檢測(cè)方法對(duì)兩個(gè)缺陷重建圖像的相對(duì)誤差

圖8為兩種檢測(cè)方法中對(duì)兩個(gè)金屬缺陷鋁板檢測(cè)時(shí)重建缺陷圖像的相對(duì)誤差。

從圖8可以看出,在多個(gè)缺陷圖像重建時(shí),EMT檢測(cè)方法重建圖像的相對(duì)誤差要明顯比傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法重建圖像的相對(duì)誤差低。由此證明EMT檢測(cè)方法在多缺陷檢測(cè)時(shí)也有優(yōu)勢(shì)。

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證基于平面式陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)方法在金屬缺陷圖像重建中的實(shí)際效果,本文對(duì)真實(shí)有缺陷方形鋁板進(jìn)行了缺陷檢測(cè)實(shí)驗(yàn)。待檢測(cè)鋁板如圖9所示,鋁板長(zhǎng)寬均為12 cm,厚度為1 cm。其中圖9(a)為無(wú)缺陷鋁板,作為實(shí)驗(yàn)空?qǐng)霾杉瘜?duì)象;圖9(b)為有一個(gè)缺陷鋁板;圖9(c)為有兩個(gè)缺陷鋁板;缺陷半徑為3.5 mm,深度為5 mm。實(shí)驗(yàn)所用的傳感器及其線圈設(shè)計(jì)參數(shù)在2.1節(jié)中已介紹。實(shí)驗(yàn)中首先得到與圖9(a)無(wú)缺陷鋁板形狀厚度及電導(dǎo)率一致的仿真模型,進(jìn)行正問(wèn)題仿真,得到不同激勵(lì)條件下被測(cè)物場(chǎng)的感應(yīng)電場(chǎng)分布,以及檢測(cè)線圈中的感應(yīng)電流值和感應(yīng)電壓值,結(jié)合已知的激勵(lì)電流值,由式(8)計(jì)算獲得重建圖像所需的靈敏度矩陣。實(shí)驗(yàn)時(shí)將傳感器在整個(gè)鋁板區(qū)域內(nèi)掃描檢測(cè),為比較兩種檢測(cè)方法的檢測(cè)效果,將傳感器經(jīng)過(guò)金屬缺陷時(shí)的檢測(cè)成像結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。

圖9 實(shí)際實(shí)驗(yàn)中待測(cè)鋁板

圖10 真實(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)缺陷重建結(jié)果

實(shí)驗(yàn)中分別采用傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法和EMT檢測(cè)方法進(jìn)行了金屬缺陷檢測(cè),缺陷圖像重建結(jié)果如圖10所示。

圖10中第1列為有缺陷鋁板,缺陷半徑都為3.5 mm,深度為5 mm。第2列和第3列分別為傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法和EMT檢測(cè)方法的缺陷圖像重建結(jié)果。從圖10可看出EMT檢測(cè)方法的成像結(jié)果能夠很好反映出金屬缺陷位置、形狀和尺寸,且成像較清晰。而傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的成像結(jié)果只反映出缺陷所在區(qū)域,不能準(zhǔn)確定位,更無(wú)法判定缺陷形狀和尺寸。

對(duì)比真實(shí)實(shí)驗(yàn)與仿真實(shí)驗(yàn)的缺陷重建結(jié)果,由于真實(shí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境復(fù)雜,受干擾較多,成像質(zhì)量較差,但重建結(jié)果基本一致。說(shuō)明基于平面式陣列電磁傳感器的EMT檢測(cè)方法能夠有效應(yīng)用于金屬缺陷檢測(cè)中。

5 結(jié)論

本文為解決傳統(tǒng)掃描式金屬缺陷檢測(cè)方法中缺陷位置、形狀和尺寸測(cè)量失真的問(wèn)題,提出了針對(duì)金屬缺陷的EMT檢測(cè)新方法。采用新型平面陣列電磁傳感器,能有效解決中心區(qū)域檢測(cè)不敏感問(wèn)題,增強(qiáng)不同區(qū)域測(cè)量一致性,提高檢測(cè)精度,可實(shí)現(xiàn)對(duì)最小直徑為3 mm,深度為5 mm的金屬缺陷可視化檢測(cè)?；赟plitBregman算法,實(shí)現(xiàn)了金屬缺陷成像。仿真和實(shí)驗(yàn)的金屬缺陷可視化檢測(cè)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)掃描式檢測(cè)方法的金屬缺陷圖像重建結(jié)果相比,新方法的缺陷成像結(jié)果更加形象直觀,有效提高了對(duì)金屬缺陷位置、形狀和尺寸檢測(cè)的準(zhǔn)確性。下一步研究中將繼續(xù)改進(jìn)傳感器線圈參數(shù)與激勵(lì)檢測(cè)方式,由串行檢測(cè)改為并行檢測(cè),提高系統(tǒng)檢測(cè)速度和精度;同時(shí)進(jìn)一步優(yōu)化圖像重建算法,提高缺陷成像質(zhì)量與速度。

[1] 楊海龍. 多層板材電磁無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 電子科技大學(xué),2015.

[2] 張思全,唐江鋒. 一種新型相移場(chǎng)探頭改變導(dǎo)體渦電流分布的理論驗(yàn)證[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2016,29(8):1169-1175.

[3] 張闖,劉素貞,金亮,等. 用于金屬管材裂紋檢測(cè)的渦流加載線圈設(shè)計(jì)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào),2013,28(2增):172-175.

[4] 徐凱,陳廣,尹武良,等. 基于場(chǎng)量提取法的電磁層析成像系統(tǒng)的靈敏度推算[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2011,24(4):543-547.

[5] 何敏,柴孟陽(yáng). 三種電磁無(wú)損檢測(cè)方法綜述[J]. 測(cè)控技術(shù),2012,31(3):1-4.

[6] 熊漢亮,徐苓安. 電磁層析成像(EMT):正問(wèn)題的理論分析[J]. 應(yīng)用數(shù)學(xué)和力學(xué),2000,21(9):933-941.

[7] Wang Q,Wang H X,Zhang R H,et al. Image Reconstruction Based onl1Regularization and Projection Methods for Electrical Impedance Tomography[J]. Review of Scientific Instruments,2012,83(10):104707-104711.

[8] 尹武良. 低頻電磁傳感檢測(cè)技術(shù)[M]. 北京:科學(xué)出版社,2010:82-84.

[9] Yin W L,Peyton A J,Stefani F,et al. Theoretical and Numerical Approaches to the Forward Problem and Sensitivity Calculation of a Novel Contactless Inductive Flow Tomography(CIFT)[J]. Measurement Science and Technology,2009,20(10):105503-105509.

[10] Shi J,Liu F,Zhang G,et al. Enhanced Spatial Resolution in Fluorescence Molecular Tomography Using Restarted L1-Regularized Nonlinear Conjugate Gradient Algorithm[J]. Journal of Biomedical Optics,2014,19(4):046018-046018.

[11] Koh K,Kim S J,Boyd S. An Interior-Point Method for Large-Scalel1-Regularized Logistic Regression[J]. Journal of Machine Learning Research,2007,8(Jul):1519-1555.

[12] Lingala S G,Hu Y,Di Bella E,et al. Accelerated Dynamic MRI Exploiting Sparsity and Low-Rank Structure:Kt SLR[J]. IEEE Transactions on Medical Imaging,2011,30(5):1042-1054.

[13] 李昊庭,徐燦華,劉本源,等. 稀疏加權(quán)算法與GREIT算法在顱腦電阻抗成像中的對(duì)比研究[J]. 中國(guó)醫(yī)療設(shè)備,2016,31(11):23-27.