張 琪 胡 斌 陳 樂 原可義

(1 中國(guó)計(jì)量大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 杭州 310018)

(2 中國(guó)特種設(shè)備檢測(cè)研究院 北京 100029)

0 引言

軸類部件是各種機(jī)械設(shè)備中最常用的承載或動(dòng)力傳遞部件，該類工件的在役損傷會(huì)導(dǎo)致機(jī)器劇烈振動(dòng)，增加其他部件損傷的概率，甚至?xí)鹪O(shè)備的整體失效。因此，對(duì)軸類工件進(jìn)行缺陷檢測(cè)與工況診斷是非常必要的。超聲檢測(cè)技術(shù)是工業(yè)無損檢測(cè)領(lǐng)域的重要方法，超聲檢測(cè)穿透力強(qiáng)、靈敏度高，且成本低、速度快，可檢測(cè)長(zhǎng)達(dá)數(shù)米的大型鋼鍛件，因此超聲波無損檢測(cè)方法適合對(duì)軸類進(jìn)行檢測(cè)[1?2]。

近年來，國(guó)內(nèi)外有關(guān)大型軸類檢測(cè)和超聲信號(hào)處理成像的研究成果顯著。在大型軸類檢測(cè)方面，張開良等[3]設(shè)計(jì)了旋轉(zhuǎn)式探頭推進(jìn)系統(tǒng)對(duì)空心軸類進(jìn)行檢測(cè)，該系統(tǒng)可對(duì)軸類內(nèi)部及外表面的縱向缺陷、橫向缺陷等進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果表明該方法靈活度高。牛衛(wèi)飛等[4]采用線性探頭的相控陣檢測(cè)游樂設(shè)施軸類模擬試件，對(duì)比不同頻率探頭在軸端面檢測(cè)缺陷的效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以檢測(cè)出長(zhǎng)度為1 m的軸表面的細(xì)小人工缺陷。在超聲信號(hào)處理成像方面，宋雨珂等[5]通過超聲ALOK方法檢測(cè)軸類零件內(nèi)部小孔缺陷，其改進(jìn)的算法提高了對(duì)缺陷位置和尺寸的檢測(cè)精度。Holmes 等[6]提出了全矩陣聚焦成像算法，采用多通道技術(shù)表征材料內(nèi)部缺陷的幾何特征，其成像質(zhì)量明顯優(yōu)于傳統(tǒng)相控陣偏轉(zhuǎn)聚焦成像算法。Schickert[7]采用超聲檢測(cè)混凝土，通過二維切片構(gòu)建出混凝土構(gòu)件中的缺陷圖像。鑒于大型軸類端面檢測(cè)的特殊性，本文采用計(jì)算機(jī)層析成像(Computer tomography,CT)以切片方式構(gòu)建軸類構(gòu)件中的缺陷圖像。

本文以直軸為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，制作了直軸超聲檢測(cè)試塊，搭建軸類超聲檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)，在端面對(duì)其內(nèi)部的平底孔缺陷進(jìn)行檢測(cè)，研究了超聲波在軸類內(nèi)部的傳播過程，獲得了不同頻率的深度-幅值信號(hào)圖；提出了基于波束擴(kuò)散的疊加算法處理超聲數(shù)據(jù)，并對(duì)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行層析成像，提高了數(shù)據(jù)的信噪比，為研究大型軸類缺陷超聲檢測(cè)和缺陷成像提供了一種可行的方法。

1 原理與方法

1.1 大型軸類部件的端面C掃描檢測(cè)方法

大型軸類部件安裝完成后難以拆卸，通常從其端面進(jìn)行檢測(cè)，采用網(wǎng)格化數(shù)據(jù)采集，按照C掃描的方式進(jìn)行成像，由于檢測(cè)深度較大，通常對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分層成像。C掃描網(wǎng)格化示意圖如圖1所示。

圖1 C掃描網(wǎng)格化示意圖Fig.1 The gridding diagram of C-scan

超聲檢測(cè)信號(hào)的常規(guī)處理方法是對(duì)所獲得的時(shí)域回波信號(hào)w(n)進(jìn)行空間上的聲程轉(zhuǎn)化處理，從而轉(zhuǎn)化為深度信號(hào)，即二分之一聲程上的回波信號(hào)。聲波示意圖如圖2所示，圖中z為工件長(zhǎng)度，p代表超聲信號(hào)在檢測(cè)物體內(nèi)部聲波發(fā)射返回所經(jīng)歷的聲程，2倍z為經(jīng)過工件底面反射的聲程，聲波走時(shí)t為經(jīng)歷該聲程所用的時(shí)間；z1表示工件內(nèi)部缺陷距離掃查端面的深度，2倍z1為經(jīng)過缺陷反射的聲程p，走時(shí)t1為經(jīng)歷該聲程所用的時(shí)間，h代表橫截面分層厚度。若超聲在檢測(cè)物體中的聲速為cL，將時(shí)域信號(hào)w(n)轉(zhuǎn)變?yōu)槁暢躺系目臻g采樣信號(hào)w(z)的計(jì)算公式為

C掃描成像所顯示的是工件某一深度的橫截面圖像，其成像依據(jù)是設(shè)定該深度橫截面分層走時(shí)時(shí)間閥門[t? t+]，從回波信號(hào)w(n)中根據(jù)走時(shí)時(shí)間閥門挑選出某一深度z1的信號(hào)，則w(z1)=max(t? t+)。示意圖如圖2所示，分層走時(shí)時(shí)間計(jì)算公式為

圖2 聲波反射示意圖Fig.2 The picture of acoustic reflection

1.2 考慮波束擴(kuò)散角的端面C掃描檢測(cè)方法

上述C掃描檢測(cè)方法假定了探頭接收的反射信號(hào)來自探頭覆蓋范圍正下方中線附近。然而在實(shí)際檢測(cè)中，超聲波波源輻射的波束并不是在波源覆蓋范圍內(nèi)筆直輻射，而是以特定的角度向外擴(kuò)散，并且波束擴(kuò)散并非從波源起始點(diǎn)開始，而是分為一個(gè)未擴(kuò)散區(qū)b和一個(gè)擴(kuò)散區(qū)，同時(shí)會(huì)存在一個(gè)與波源軸線的半擴(kuò)散角θ，波束未擴(kuò)散區(qū)和擴(kuò)散區(qū)的理想化擴(kuò)散形狀如圖3所示[8?9]。

圖3 波束未擴(kuò)散區(qū)和擴(kuò)散區(qū)Fig.3 The beam non-diffusion zone and diffusion zone

在波束未擴(kuò)散區(qū)b內(nèi)，各截面平均聲壓幅度基本相同，b以外的擴(kuò)散區(qū)內(nèi)，各截面的聲壓幅度從軸線向兩側(cè)會(huì)有所下降[10]。描述聲場(chǎng)分布有兩個(gè)主要指標(biāo)，分別為主瓣寬度和旁瓣幅度。主瓣寬度是指兩側(cè)的聲場(chǎng)幅值相對(duì)聲束軸線方向上的極大值下降3 dB的寬度，該寬度值越窄，成像側(cè)向分辨率越高，故選擇波束幅值下降3 dB來計(jì)算波束的半擴(kuò)散角。假設(shè)超聲波波長(zhǎng)為λ，圓形晶片(直徑為D)的聲壓幅度從軸線上的最大值分別下降3 dB時(shí)，其波束的半擴(kuò)散角為

根據(jù)脈沖回波信號(hào)中反射回波的走時(shí)t計(jì)算出對(duì)應(yīng)反射面沿待測(cè)工件軸向與掃查端面的距離z，z=t·cL/2，在該反射面，聲束的擴(kuò)散距離M=z·tanθ，聲束覆蓋圓區(qū)是直徑為2M的圓形區(qū)域，其圓心以下稱為覆蓋圓圓心，是探頭中心在反射面所在工件內(nèi)部橫截面上的投影。

波束擴(kuò)散距離和覆蓋圓區(qū)示意圖如圖4所示，以h(mm)作為每個(gè)橫截面切片的深度，并把橫截面切片按照端面網(wǎng)格劃分的方式進(jìn)行相同的網(wǎng)格劃分。設(shè)檢測(cè)物體縱向深度為z(mm)，端面探頭D所覆蓋的網(wǎng)格坐標(biāo)為(x,y)，檢測(cè)聲束的擴(kuò)散邊界與聲束中軸線之間的距離為擴(kuò)散距離M。此處以聲束向外擴(kuò)散兩格網(wǎng)格為例，由于橫截面切片是有深度的立方體，故設(shè)聲波從端面到達(dá)正下方z1(mm)層網(wǎng)格上表面的最近距離，其聲波發(fā)射返回聲程為p1，聲波到達(dá)該網(wǎng)格底面邊界為最遠(yuǎn)距離，其發(fā)射返回聲程為p2，同理，向外擴(kuò)散相鄰網(wǎng)格底面邊界聲波發(fā)射返回的聲程長(zhǎng)度為p3，向外擴(kuò)散第二個(gè)網(wǎng)格底面邊界聲波發(fā)射接收的聲程長(zhǎng)度為p4。圖5僅示意性地給出了檢測(cè)聲束的覆蓋距離僅含有向外擴(kuò)散0個(gè)、1個(gè)、2個(gè)網(wǎng)格的情況，聲程p1、p2、p3、p4根據(jù)公式t=p/cL計(jì)算，所經(jīng)歷的走時(shí)分別為t1、t2、t3、t4。以此類推，可計(jì)算各個(gè)回波信號(hào)對(duì)應(yīng)檢測(cè)聲束覆蓋圓區(qū)內(nèi)聲束覆蓋的多個(gè)網(wǎng)格，這些網(wǎng)格以覆蓋圓圓心處的網(wǎng)格為中央網(wǎng)格，以L為間距依次向外擴(kuò)散的網(wǎng)格則形成了多個(gè)“口”字形區(qū)域，從而將所述探頭聲束擴(kuò)散網(wǎng)格化。

圖4 波束擴(kuò)散距離和覆蓋圓區(qū)示意圖Fig.4 Beam diffusion distance and coverage circle

圖5 波束擴(kuò)散網(wǎng)格化示意圖Fig.5 Beam diffusion gridding diagram

圖6 聲程轉(zhuǎn)化和聲程區(qū)間對(duì)應(yīng)幅值區(qū)間示意圖Fig.6 Sound path conversion and sound path interval corresponding amplitude interval diagram

本例考慮4個(gè)不同聲程、4個(gè)走時(shí)的回波時(shí)域信號(hào)，其示意圖見圖6，不同深度網(wǎng)格最大幅值計(jì)算分為以下3種情況計(jì)算：

(1)檢測(cè)聲束覆蓋了直徑為1個(gè)正方形網(wǎng)格邊長(zhǎng)的圓形區(qū)域，覆蓋圓區(qū)內(nèi)僅有中央網(wǎng)格，該網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值為回波時(shí)域信號(hào)的最大幅值；

(2)檢測(cè)聲束覆蓋了直徑為3個(gè)正方形網(wǎng)格邊長(zhǎng)的圓形區(qū)域，覆蓋圓區(qū)內(nèi)中央網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值為回波時(shí)域信號(hào)的最大幅值，從中央網(wǎng)格起向外擴(kuò)散間距L形成了一個(gè)口字形區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)包含的8個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值取回波時(shí)域信號(hào)中對(duì)應(yīng)聲程區(qū)間內(nèi)的幅值極大值，如圖6所示，即在超聲回波時(shí)域信號(hào)的(t2,t3)區(qū)間內(nèi)取幅值極大值；

(3)檢測(cè)聲束覆蓋了直徑為5個(gè)正方形網(wǎng)格邊長(zhǎng)的圓形區(qū)域，覆蓋圓區(qū)內(nèi)中央網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值為回波時(shí)域信號(hào)的最大幅值；從中央網(wǎng)格起向外擴(kuò)散間距L形成了第一個(gè)口字形區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)包含的8個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值取回波時(shí)域信號(hào)中對(duì)應(yīng)聲程區(qū)間內(nèi)的幅值極大值，如圖6所示，即在超聲回波時(shí)域信號(hào)的(t2,t3)區(qū)間內(nèi)取幅值極大值。同理，從中央網(wǎng)格起向外擴(kuò)散間距2L形成了第二個(gè)口字形區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)包含的16個(gè)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的幅值取回波時(shí)域信號(hào)中對(duì)應(yīng)聲程區(qū)間內(nèi)的幅值極大值，如圖6所示，即在超聲回波時(shí)域信號(hào)的(t3,t4)區(qū)間內(nèi)取幅值極大值。

經(jīng)過一段時(shí)間的實(shí)踐探索，金山區(qū)走出了一條以制度建設(shè)為基礎(chǔ)、以民主參與為重心、以法治方式為內(nèi)核的，特點(diǎn)鮮明、群眾認(rèn)可、成效顯著的精細(xì)化基層治理新路子。但同時(shí)，也還存在著一些需要進(jìn)一步完善的問題。比如，基層法律服務(wù)的多部門工作銜接還不夠流暢，律師參與基層治理的機(jī)制還可以進(jìn)一步完善，村規(guī)民約的修訂尚不夠精細(xì)等。

計(jì)算各個(gè)回波信號(hào)對(duì)應(yīng)檢測(cè)聲束所述覆蓋圓區(qū)內(nèi)中央網(wǎng)格和各個(gè)“口”字形區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格對(duì)應(yīng)的信號(hào)幅值：對(duì)于每個(gè)回波信號(hào)，將其M與L/2 相比較：

(1)M≤L/2時(shí)，表示檢測(cè)聲束在缺陷橫截面處無擴(kuò)散，此時(shí)覆蓋圓區(qū)僅包括中央網(wǎng)格，該網(wǎng)格對(duì)應(yīng)幅值為該回波信號(hào)的最大幅值；

(2)L/2

圖7 疊加處理流程圖Fig.7 Superposition processing flow chart

在網(wǎng)格三維坐標(biāo)為(x,y,z)的幅值等于所有在該處接收到反射回波的端面檢測(cè)點(diǎn)，根據(jù)走時(shí)時(shí)間在檢測(cè)信號(hào)截取的信號(hào)段最大幅值總和，即等于在同一端面檢測(cè)點(diǎn)，根據(jù)走時(shí)時(shí)間在檢測(cè)信號(hào)截取同一深度對(duì)應(yīng)位置的信號(hào)段最大幅值總和，波束向外擴(kuò)散一格深度的網(wǎng)格和向外擴(kuò)散兩格深度的網(wǎng)格疊加算法公式如下：

1.3 層析成像原理與偽彩色成像方法

為了精準(zhǔn)直觀地觀察檢測(cè)物體內(nèi)部情況，采用層析成像的方法來重建經(jīng)過常規(guī)算法和疊加算法處理的檢測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)，形成每個(gè)橫截面的偽彩色網(wǎng)格圖像。層析成像是指通過相關(guān)的檢測(cè)儀器檢測(cè)被測(cè)物體，接收器接收檢測(cè)物體內(nèi)部信息的信號(hào)，再利用計(jì)算機(jī)圖像重建的方法，重建被測(cè)物體內(nèi)部二維或三維圖像的方法[11?12]。對(duì)處理后的超聲數(shù)據(jù)進(jìn)行偽彩色成像時(shí)，將所有幅值V中的最大值作為Vmax，將所有幅值中的最小值作為Vmin，再根據(jù)歸一化公式V ′=(V?Vmax)/(Vmax?Vmin)，把所有幅值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成(0,1)之間的數(shù)據(jù)，以此作為一個(gè)索引值，通過這個(gè)索引值在彩色查找表(Color look-up tables,CLUT)中，查找出表中對(duì)應(yīng)的表項(xiàng)入口地址，根據(jù)查找匹配去映射出一個(gè)顯示圖像時(shí)使用的RGB 強(qiáng)度值，故用查找映射出的偽彩色形成為彩色圖像[13]。這里只針對(duì)R和B值變換，即幅值由小到大對(duì)應(yīng)圖像顏色由藍(lán)到紅的轉(zhuǎn)變。幅值歸一化處理V ′映射成RGB的公式和RGB的配色方程可表示為

R、G、B是任意彩色[F]的三色系數(shù)，其中G默認(rèn)為0。

對(duì)經(jīng)過常規(guī)和疊加處理方法處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，構(gòu)建出網(wǎng)格劃分模型，然后遍歷每個(gè)網(wǎng)格的每個(gè)深度的幅值信號(hào)，顯示每一層橫截面的偽彩色圖像，從而有效地反映了每個(gè)切片橫截面的偽彩色成像及檢測(cè)對(duì)象內(nèi)部的缺陷成像，準(zhǔn)確的定位缺陷的位置，成像算法流程圖如圖8所示。

圖8 成像算法流程圖Fig.8 Imaging algorithm flow chart

2 檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)和方法

為了方便區(qū)分識(shí)別和重構(gòu)圖像，對(duì)端面劃分的網(wǎng)格進(jìn)行二維坐標(biāo)標(biāo)定，對(duì)軸向每個(gè)橫截切面進(jìn)行三維坐標(biāo)標(biāo)定。超聲檢測(cè)滿足不低于20%重復(fù)率覆蓋的要求，且采樣點(diǎn)能夠√被探頭全覆蓋，正方形網(wǎng)格邊長(zhǎng)L應(yīng)小于等于，對(duì)端面網(wǎng)格二維坐標(biāo)劃分的步驟如下：以掃查端面所在圓形的外切正方形一頂點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)、所述工件軸向?yàn)閦軸建立三維坐標(biāo)系，以所述坐標(biāo)原點(diǎn)為起點(diǎn)，沿x軸、y軸以L為正方形網(wǎng)格邊長(zhǎng)依次劃分正方形網(wǎng)格，即對(duì)所述掃查端面進(jìn)行正方形網(wǎng)格劃分，共劃分出X行Y列正方形網(wǎng)格，以行列順序?yàn)闃?biāo)號(hào)，例：第一行第一列為(1,1)，第一行第二列為(1,2)，以此類推，如圖9所示。

圖9 網(wǎng)格標(biāo)定方式Fig.9 The method of grid calibration

為了研究超聲聲束擴(kuò)散對(duì)超聲檢測(cè)大型軸類數(shù)據(jù)信噪比的影響，本文搭建了一個(gè)軸類超聲檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)。正常檢測(cè)情況下，平底孔是聲學(xué)反射比較理想一種孔型缺陷，故在本試驗(yàn)以?100 mm×400 mm的直軸試塊為檢測(cè)對(duì)象，其底部中間有一個(gè)?2 mm×10 mm的平底孔缺陷。

圖10 試驗(yàn)平臺(tái)系統(tǒng)Fig.10 The system of test platform

本試驗(yàn)平臺(tái)采用自發(fā)自收的脈沖反射法進(jìn)行檢測(cè)，為驗(yàn)證基于聲束擴(kuò)散數(shù)據(jù)疊加處理方法的可行性，試驗(yàn)了3種不同發(fā)射頻率，根據(jù)不同超聲探頭尺寸劃分網(wǎng)格作為超聲檢測(cè)采樣點(diǎn)，由于?12 mm的探頭劃分網(wǎng)格較多，本實(shí)驗(yàn)只選取了端面中央的網(wǎng)格進(jìn)行試驗(yàn)，其具體參數(shù)如下：

實(shí)驗(yàn)一：超聲探頭尺寸?20 mm，頻率2.5 MHz，網(wǎng)格邊長(zhǎng)11 mm，增益48 dB，采樣點(diǎn)60個(gè)；

實(shí)驗(yàn)二：超聲探頭尺寸?12 mm、頻率5 MHz、網(wǎng)格邊長(zhǎng)6 mm、增益48 dB、采樣點(diǎn)36個(gè)；

實(shí)驗(yàn)三：超聲探頭尺寸?12 mm、頻率10 MHz、網(wǎng)格邊長(zhǎng)6 mm、增益48 dB、采樣點(diǎn)36個(gè)。

實(shí)驗(yàn)步驟如下：

(1)網(wǎng)格規(guī)劃。結(jié)合不同超聲探頭尺寸，在試塊端面網(wǎng)格劃分出采樣點(diǎn)，并按照上述網(wǎng)格標(biāo)定方式對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行坐標(biāo)標(biāo)定，方便后期圖像重構(gòu)。

(2)實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備。實(shí)驗(yàn)儀器按照?qǐng)D10 連接，設(shè)置脈沖發(fā)射器的各項(xiàng)參數(shù)，保證探頭和試塊充分耦合，確保上位機(jī)能夠采集到檢測(cè)數(shù)據(jù)。

(3)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。按照網(wǎng)格劃分的采樣點(diǎn)依次進(jìn)行檢測(cè)，每個(gè)網(wǎng)格采樣點(diǎn)檢測(cè)的數(shù)據(jù)保存時(shí)，按照網(wǎng)格標(biāo)定方式命名，確保采樣點(diǎn)和檢測(cè)數(shù)據(jù)一一對(duì)應(yīng)。

(4)數(shù)據(jù)處理。先依照常規(guī)數(shù)據(jù)處理方法對(duì)原始檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，對(duì)處理后的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行偽彩色層析成像，然后對(duì)原始檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加處理，重構(gòu)偽彩色圖像，與常規(guī)方法處理的數(shù)據(jù)和圖像進(jìn)行對(duì)比。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和討論

本實(shí)驗(yàn)超聲信號(hào)采集的采樣頻率為200 MHz，采樣時(shí)長(zhǎng)為200 μs，采樣點(diǎn)為40000個(gè)，內(nèi)部傳播聲速cL=5900 m/s，根據(jù)常規(guī)處理方法，把采集保存的時(shí)域上的時(shí)間-幅值信號(hào)圖轉(zhuǎn)變?yōu)榭臻g上的聲程深度-幅值信號(hào)圖，從而可以直觀地觀察缺陷信號(hào)的深度位置，如圖11所示。

圖11 超聲信號(hào)波形圖Fig.11 Ultrasonic signal waveform

本實(shí)驗(yàn)采用MATLAB 對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行成像顯示，一部分實(shí)現(xiàn)信號(hào)波形顯示，繪制時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)換為聲程深度信號(hào)的波形；另一部分實(shí)現(xiàn)層析信號(hào)重構(gòu)，可以根據(jù)輸入的深度，重構(gòu)內(nèi)部信號(hào)，呈現(xiàn)此深度橫截面的偽彩色信號(hào)圖片，可以直觀地看到能夠檢測(cè)到缺陷信號(hào)的位置和范圍。

本文分別使用了數(shù)據(jù)處理常規(guī)算法和疊加算法，并通過層析的方法來重構(gòu)每個(gè)橫截面內(nèi)部信號(hào)的圖像。本實(shí)驗(yàn)依照深度值一一檢索成像，在390 mm處發(fā)現(xiàn)缺陷信號(hào)，計(jì)算了3種實(shí)驗(yàn)頻率下，超聲波在390 mm處的聲波發(fā)射返回聲程(p1,p2,p3,p4)以及對(duì)應(yīng)的走時(shí)時(shí)間(t1,t2,t3,t4)的具體值，如表1所示。同時(shí)重構(gòu)出檢測(cè)數(shù)據(jù)的為彩色圖像，如圖12所示，標(biāo)紅代表能夠在該深度檢測(cè)到缺陷的檢測(cè)點(diǎn)位置，黃色區(qū)域內(nèi)為缺陷所在位置。經(jīng)過常規(guī)算法和疊加算法的成像結(jié)果對(duì)比可以看出，常規(guī)算法處理后的數(shù)據(jù)，缺陷處成像亮度較弱，不易發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過擴(kuò)散區(qū)域的幅值疊加運(yùn)算后，缺陷處成像亮度明顯高于常規(guī)算法成像，可以清晰準(zhǔn)確地呈現(xiàn)出能夠檢測(cè)到缺陷的檢測(cè)點(diǎn)位置。采用疊加算法前后的圖像對(duì)比得出，幅值疊加運(yùn)算能夠更好地突顯缺陷信號(hào)，經(jīng)驗(yàn)證，此方法適用于對(duì)大型軸類微小缺陷的信號(hào)處理。

表1 390 mm處往返聲程和走時(shí)時(shí)間Table1 Round trip sound path and travel time at 390 mm

圖12 390 mm處缺陷處成像結(jié)果對(duì)比Fig.12 Comparison of imaging results at 390 mm defect

網(wǎng)格標(biāo)號(hào)為44、45、54、55是2.5 MHz 探頭檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中靠近缺陷位置的網(wǎng)格，網(wǎng)格標(biāo)號(hào)為33、34、43、44是5 MHz和10 MHz 探頭檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中靠近缺陷位置的網(wǎng)格。表2～4為累加算法前后，3組不同檢測(cè)頻率在深度為388 mm、389 mm、390 mm、391 mm、392 mm時(shí)，相應(yīng)網(wǎng)格位置幅值信號(hào)強(qiáng)度的對(duì)比和幅值增益大小，數(shù)據(jù)折線圖如圖13所示，44、45、54、55、33、34、43、44代表原始數(shù)據(jù)，44+、45+、54+、55+、33+、34+、43+、44+代表累加后數(shù)據(jù)，經(jīng)計(jì)算超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)平均可以增益12 dB。

表2 2.5 MHz 幅值信號(hào)對(duì)比Table2 2.5 MHz amplitude signal comparison

表3 5 MHz 幅值信號(hào)對(duì)比Table3 5 MHz amplitude signal comparison

表4 10 MHz 幅值信號(hào)對(duì)比Table4 10 MHz amplitude signal comparison

圖13 疊加前后幅值信號(hào)對(duì)比Fig.13 Comparison of amplitude and signal signals before and after superposition

4 結(jié)論

(1)本文針對(duì)大型軸類難拆卸、檢測(cè)聲程長(zhǎng)的特點(diǎn)，搭建了軸類缺陷超聲檢測(cè)試驗(yàn)平臺(tái)，提出了基于波束擴(kuò)散的疊加算法處理超聲數(shù)據(jù)。本文首先敘述了采用端面網(wǎng)格劃分的方式來規(guī)劃探頭掃查位置，通過自發(fā)自收超聲反射法完成檢測(cè)對(duì)象內(nèi)部平底孔缺陷超聲檢測(cè)。然后，對(duì)采集的超聲信號(hào)數(shù)據(jù)先采用常規(guī)方法處理超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)，并顯示出A 掃描圖像方便直觀識(shí)別缺陷信號(hào)。接著計(jì)算聲壓幅度從軸線上下降3 dB時(shí)聲束擴(kuò)散角，并設(shè)計(jì)幅值疊加算法處理超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)。最后，依據(jù)CT原理分別呈現(xiàn)兩種方法處理的數(shù)據(jù)，重構(gòu)出每個(gè)深度內(nèi)部信息的偽彩色橫截面圖像，通過偽彩色圖像能夠識(shí)別出軸類內(nèi)部缺陷的位置深度和范圍。

(2)使用基于波束擴(kuò)散的疊加算法處理超聲檢測(cè)信號(hào)，處理結(jié)果表明該方法成像效果更佳，能夠提高數(shù)據(jù)的信噪比，使數(shù)據(jù)增益效果達(dá)到12 dB以上，該數(shù)據(jù)處理方法為研究大型軸類缺陷超聲檢測(cè)信號(hào)處理提供了一種可行的方法依據(jù)。

(3)下一步工作是將在大型軸類進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本方法在大型軸類檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)效果。同時(shí)本方法也存在需要改進(jìn)的地方，本方法雖然對(duì)缺陷信號(hào)進(jìn)行了加強(qiáng)，但加強(qiáng)的同時(shí)也會(huì)造成缺陷周邊沒有缺陷的地方出現(xiàn)缺陷指示，導(dǎo)致缺陷范圍的擴(kuò)大。后續(xù)要通過信號(hào)處理，提高信號(hào)的時(shí)域分辨率。