奧氏體不銹鋼具有良好的室溫和低溫韌性、焊接性、耐蝕性及耐熱性等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于船舶、石油化工和核電等行業(yè)。相對于普通鋼材,奧氏體不銹鋼焊縫組織不均、晶粒粗大,具有明顯的各向異性,對常規(guī)超聲具有強(qiáng)烈的散射、衰減和扭曲作用,導(dǎo)致常規(guī)超聲檢測存在靈敏度變化大、信噪比低、定位偏差等問題,特別是較大厚度奧氏體不銹鋼焊縫的檢測難度大,多年來一直是無損檢測行業(yè)的一個(gè)難題。隨著新型相控陣超聲探頭的推出,采用相控陣超聲雙晶線陣或面陣探頭,利用聲束在三維空間的偏轉(zhuǎn)和聚焦靈活性等功能配合新的無損檢測工藝（即采用縱波檢測焊縫內(nèi)部和底部區(qū)域、爬波檢測焊縫近表面區(qū)域的分組檢測方法）,可以較好地解決此難題。由于采用多個(gè)分組檢測,形成多個(gè)檢測圖像,故需要對各個(gè)分組檢測圖像分別進(jìn)行測量評定,這種評定方式存在以下幾個(gè)問題：① 焊縫中同一個(gè)缺陷可能存在于多個(gè)分組超聲檢測圖像中,導(dǎo)致對同一個(gè)缺陷重復(fù)評定；② 各個(gè)分組參數(shù)差異或者探頭在檢測過程中楔塊磨損程度不一樣,導(dǎo)致同一個(gè)缺陷的圖像錯(cuò)位；③ 各個(gè)分組參數(shù)或探頭差異使得缺陷的檢測靈敏度不一致,導(dǎo)致對同一個(gè)缺陷的大小評定存在差異。

筆者提出一種相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù),可以將多個(gè)分組檢測圖像通過配置進(jìn)行空間對齊和合并,再對同一個(gè)缺陷在各個(gè)分組的檢測靈敏度差異進(jìn)行歸一化,解決了缺陷錯(cuò)位和大小不一的問題。通過融合圖像可對缺陷進(jìn)行精確測量、定位和評估,為檢測結(jié)果的可靠性提供有力支持。

1. 相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù)

相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù)是一種先進(jìn)的圖像處理技術(shù),結(jié)合了相控陣超聲成像和圖像融合兩種技術(shù),其包括圖像配準(zhǔn)、圖像融合算法的處理。圖像配準(zhǔn)是指將多個(gè)分組的圖像進(jìn)行空間對齊,以確保融合后的圖像在空間上具有一致性。圖像融合算法則根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場景的差別,選擇合適的融合算法以獲得最佳的融合效果,其融合的方法可分為像素級和特征級兩種。

1.1 像素級融合方法

像素級融合方法原理為：忽略各個(gè)分組圖像缺陷檢測靈敏度和位置的差異,直接將多個(gè)分組的相控陣超聲檢測圖像通過像素融合變換為一個(gè)圖像。其運(yùn)行流程如下。

（1） 根據(jù)聲線模擬圖,以焊縫中心為0位置計(jì)算各個(gè)分組圖像的起點(diǎn)位置坐標(biāo)。

（2） 根據(jù)各個(gè)分組的顯示分辨率和顯示范圍,計(jì)算融合后圖像分辨率以及圖像顯示范圍。

（3） 根據(jù)實(shí)際融合圖像的像素位置,判斷各個(gè)分組原始圖像匹配目標(biāo)位置的像素位置。

（4） 當(dāng)融合圖像上同一個(gè)像素位置存在多個(gè)原始分組圖像像素位置時(shí),取多個(gè)位置中最大波幅值為融合圖像上像素的位置值。

（5） 對融合后的圖像根據(jù)工件厚度再次進(jìn)行疊加融合,得出最終融合圖像。

同側(cè)分組和雙側(cè)分組檢測的圖像及其采用像素級融合后的圖像如圖1,2所示。

圖 1同側(cè)分組檢測圖像和采用像素級融合后的圖像

圖 2雙側(cè)分組檢測圖像和采用像素級融合后的圖像

1.2 特征級融合方法

特征級融合方法原理為：將多個(gè)分組檢測圖像中發(fā)現(xiàn)的同一個(gè)缺陷位置進(jìn)行修正和檢測靈敏度歸一化后,再進(jìn)行圖像融合,其實(shí)施方法采用作者所在團(tuán)隊(duì)已經(jīng)授權(quán)的發(fā)明專利[1]。特征級圖像融合方法的實(shí)施過程如圖3所示, 運(yùn)行流程分為以下幾步。

圖 3特征級圖像融合方法的實(shí)施過程示意

（1） 根據(jù)聲線模擬圖,分別計(jì)算分組1和分組2聲線有效區(qū)域深度范圍；每個(gè)聲線線段兩兩進(jìn)行交點(diǎn)計(jì)算,求相交的掃描線組公式及對應(yīng)交點(diǎn)的聲程。

（2） 根據(jù)相交的掃描線組對,獲取與超聲B掃描圖像相對應(yīng)的A型回波,在理論相交點(diǎn)聲程位置前后預(yù)留一定范圍搜索最高回波,取所有掃描線組中最高波所在組對,并獲取該組對中各個(gè)分組的波幅值。

（3）當(dāng)波幅值超過指定波幅閾值,以最高波波幅-6 dB作為最終條件獲取回波的范圍值,并分別計(jì)算各個(gè)分組中最高波的中心位置。

（4） 根據(jù)各個(gè)分組中心位置聲程計(jì)算中心位置所在的深度位置以及寬度位置。

（5） 如圖3所示平移B掃描圖像,使得分組1和分組2檢測圖像上中心位置的深度和寬度位置均位于融合后圖像的同一個(gè)位置處。

（6） 根據(jù)相交組對最高波波幅的數(shù)值以及直線公式對兩個(gè)分組的圖像進(jìn)行靈敏度歸一化。

2. 應(yīng)用案例

2.1 檢測對象

檢測對象為316L奧氏體不銹鋼焊縫試塊,其內(nèi)部設(shè)置有4個(gè)人工模擬缺陷,試塊厚度為40 mm,坡口類型為X型。焊縫試塊人工缺陷信息如表1所示。

2.2 檢測工藝

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)NB/T 47013.15—2021《承壓設(shè)備無損檢測 第15部分 相控陣超聲檢測》附錄Ⅰ 《資料性,奧氏體不銹鋼對接接頭相控陣超聲檢測方法和質(zhì)量分級》,采用筆者團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的雙晶面陣相控陣探頭和SyncScan32PT型超聲成像檢測儀及專用軟件,用縱波和爬波分兩組對奧氏體不銹鋼焊縫進(jìn)行檢測。

奧氏體不銹鋼對接接頭的相控陣超聲檢測聲線模擬結(jié)果如圖4所示,參考SyncScan 32PT型超聲成像檢測儀的板材對接焊縫檢測向?qū)?選用4.0DM16*2-1.0-3.0型雙晶面陣相控陣探頭配套D16N60L-FD30-Ⅰ型縱波雙晶楔塊,采用兩組扇掃的檢測工藝進(jìn)行檢測,其參數(shù)設(shè)置如表2所示,分組1通過爬波覆蓋焊縫近表面區(qū)域,分組2通過1次縱波覆蓋焊縫內(nèi)部及底部區(qū)域。

圖 4奧氏體不銹鋼對接接頭的相控陣超聲檢測聲線模擬結(jié)果

2.3 獲取分組檢測圖像

根據(jù)以上工藝,準(zhǔn)備好探頭、楔塊、校準(zhǔn)試塊、焊縫模擬試塊,在儀器上設(shè)置參數(shù)并進(jìn)行校準(zhǔn),然后采用TSE系列掃查架以縱向垂直掃查方式對焊縫試塊進(jìn)行掃查,獲取相控陣超聲多個(gè)分組檢測圖像,檢測設(shè)備實(shí)物如圖5所示。

圖 5檢測設(shè)備實(shí)物

2.4 分組檢測圖像與融合圖像的評定

查看超聲聲線模擬結(jié)果,#2缺陷的位置如圖6中圓圈所示,可見兩個(gè)分組均能檢測發(fā)現(xiàn)缺陷。

圖 6相控陣超聲聲線模擬結(jié)果中的缺陷位置示意

筆者分別采用分組1和分組2的檢測圖像及像素級和特征級融合的圖像評定#2缺陷。

2.4.1 分組檢測圖像的評定

分組1（上）和分組2（下）的相控陣超聲檢測圖像標(biāo)記結(jié)果如圖7所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,分組圖像的缺陷評定結(jié)果如表3所示,結(jié)果表明,兩個(gè)分組檢測的同一個(gè)缺陷,其位置和大小存在差異。

圖 7分組1（上）和分組2（下）的相控陣超聲檢測圖像標(biāo)記結(jié)果

2.4.2 像素級融合圖像的評定

按1.1節(jié)像素級圖像融合的運(yùn)行流程對圖7進(jìn)行融合,其結(jié)果如圖8所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,像素級融合圖像的缺陷評定結(jié)果如表4所示,結(jié)果表明2#缺陷的大小和位置均發(fā)生了較大偏離,影響定位和定量的準(zhǔn)確度。

圖 8相控陣超聲像素級圖像融合結(jié)果

2.4.3 特征級融合圖像的評定

按1.2節(jié)特征級圖像融合的運(yùn)行流程對圖7進(jìn)行融合,其結(jié)果如圖9所示,方框內(nèi)為#2缺陷的B/C/D掃描結(jié)果,特征級融合圖像的缺陷評定結(jié)果如表5所示,結(jié)果表明2#缺陷的大小和位置的評定結(jié)果比較接近缺陷實(shí)際值。

圖 9相控陣超聲特征級圖像融合結(jié)果

2.5 分析比較

綜上,對于多個(gè)分組檢測圖像,評定時(shí)可能出現(xiàn)同一個(gè)缺陷的定位和定量差別,難以取舍；對于像素級融合的圖像,同一個(gè)缺陷在融合后會(huì)出現(xiàn)圖像錯(cuò)位,評定時(shí)會(huì)產(chǎn)生較大的定位和定量誤差；對于特征級融合的圖像,同一個(gè)缺陷在融合后缺陷圖像自然真實(shí),保證了缺陷定位定量的準(zhǔn)確性。故特征級圖像融合方法最佳。

3. 結(jié)語

提出了一種特征級相控陣超聲檢測圖像融合技術(shù),其對多個(gè)分組檢測圖像中的同一個(gè)缺陷進(jìn)行位置修正并按一定規(guī)則對檢測靈敏度進(jìn)行歸一化后,將多個(gè)分組的檢測圖像進(jìn)行融合。試驗(yàn)結(jié)果表明,融合后的缺陷圖像自然真實(shí),保證了缺陷定位定量的準(zhǔn)確性,提高了檢測圖像的評定效率和質(zhì)量。

文章來源——材料與測試網(wǎng)