CN102207490A - 奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法 - Google Patents

奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法 Download PDF

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迟大钊
刚铁
姚英学
麦成乐
赵立彬
袁媛
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Abstract

奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，涉及一种超声检测缺陷信号的识别方法。本发明是要解决目前奥氏体不锈钢超声检测缺陷信号难于识别的问题。具体步骤：在奥氏体不锈钢焊缝的待测点处获取一列A扫描信号a，在相邻检测点处获取另一列A扫描信号b；分别对信号a和b进行小波包分解，获得信号a和b的小波包树及各级细节；将信号a和信号b的各级细节做累乘运算，获得累乘的各级细节及相应的小波包树；对累乘的小波包树进行降噪处理，获取噪声抑制后的A扫描信号，利用该A扫描信号进行缺陷信号的识别。本发明的方法能够得到很好的噪声抑制效果，能有效克服奥氏体不锈钢焊缝缺陷难于识别及定量化测量的问题。应用于超声波检测领域。

Description

奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法
技术领域
本发明涉及一种超声检测缺陷信号的识别方法。
背景技术
奥氏体不锈钢具有耐腐蚀、韧性高、可焊性及综合力学性能好等特点，其在石油、化工及核工业等领域得到了广泛的应用。为了保证奥氏体不锈钢焊接构件的生产质量和在役安全运行，需对其内部缺陷状况进行无损检测。超声脉冲反射波法是当前使用较多的一种无损检测方法，但在利用该方法对奥氏体不锈钢焊缝缺陷进行检测时，要在时域信号中识别缺陷信息是比较困难的。首先由于奥氏体钢冷却时形成了粗大的枝状晶粒；二是面心立方晶格使晶界夹杂的浓度增加，进而致使奥氏体不锈钢对超声信号的散射很大；三是接收的缺陷反射信号强度降低，有用信号被噪声信号所湮没，致使信噪比很低。
为了提高超声检测回波信号的信噪比，增强对缺陷信号的辨识能力，基于软件滤波的技术得到快速发展。其中，小波包技术是超声检测信号噪声抑制处理的有效工具，其在奥氏体不锈钢焊缝超声检测信号的噪声抑制方面也有报道。
目前小波包技术在抑制超声检测信号噪声时广泛采取的方法为阈值噪声抑制处理。在实际的噪声抑制处理过程中，阈值由经验公式获得，这种方式噪声抑制方式的可信度相对较高，但是对于粗晶的奥氏体不锈钢焊缝超声检测信号，现有的传统小波包技术未能实现有效的噪声抑制及缺陷信号识别。尤其对于厚壁焊缝，由于声波穿行距离增大，噪声干扰严重，最终给噪声抑制效果带来很大影响，造成缺陷信号难于识别。
发明内容
本发明是要解决目前奥氏体不锈钢超声检测缺陷信号难于识别的问题，提供奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法。
本发明的奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，其具体步骤为：
步骤一：使用超声波换能器利用脉冲反射波法对奥氏体不锈钢焊缝的待测点处进行检测，获取一列A扫描信号a，并在与该待测点的相邻检测点处进行检测，获取另一列A扫描信号b，其中A扫描信号a为待处理信号；
步骤二：选择母小波并确定分解层次，对A扫描信号a进行小波包分解，获得信号a的小波包树及各级细节；
步骤三：选择与步骤二同样的母小波和分解层次，对A扫描信号b进行小波包分解， 获得信号b的小波包树及各级细节；
步骤四：将步骤二获得的信号a的各级细节和步骤三获得的信号b的各级细节做累乘运算，获得累乘的各级细节及相应的小波包树；
步骤五：对累乘的小波包树进行降噪处理，获取噪声抑制后的A扫描信号，然后利用该A扫描信号进行缺陷信号的识别。
本发明的有益效果：和传统意义上的小波包噪声抑制过程相比较，本发明加入了相邻信号各级细节的相关处理，修改后的各级小波系数中噪声信号得到抑制，缺陷信号得到增强，在此基础上的小波阈值化处理及小波重构会得到很好的噪声抑制效果，能有效克服奥氏体不锈钢焊缝缺陷难于识别及定量化测量的问题。
附图说明
图1为本发明奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法流程图；图2为具体实施方式二中的信号采集方式示意图；图3为具体实施方式二中获取的待处理A扫描信号a的波形图；图4为具体实施方式二中获取的A扫描信号b的波形图；图5为具体实施方式二获得的噪声抑制后的A扫描信号的波形图；图6为经过常规小波包噪声抑制后的A扫描信号的波形图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，其具体步骤为：
步骤一：使用超声波换能器利用脉冲反射波法对奥氏体不锈钢焊缝的待测点处进行检测，获取一列A扫描信号a，并在与该待测点的相邻检测点处进行检测，获取另一列A扫描信号b，其中A扫描信号a为待处理信号；
步骤二：选择母小波并确定分解层次，对A扫描信号a进行小波包分解，获得信号a的小波包树及各级细节；
步骤三：选择与步骤二同样的母小波和分解层次，对A扫描信号b进行小波包分解，获得信号b的小波包树及各级细节；
步骤四：将步骤二获得的信号a的各级细节和步骤三获得的信号b的各级细节做累乘运算，获得累乘的各级细节及相应的小波包树；
步骤五：对累乘的小波包树进行降噪处理，获取噪声抑制后的A扫描信号，然后利用该A扫描信号进行缺陷信号的识别。
本实施方式步骤一所述的相邻检测点与待测点的距离为0.2mm。
本实施方式步骤五所述的对累乘的小波包树进行降噪处理的方法为：对累乘的小波包树进行噪声标准差估计，并选择阈值及阈值方式进行降噪处理。
具体实施方式二：本实施方式是对奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法的举例说明。以下结合图2说明本方法：本实施方式的检测对象为厚度23.5mm的奥氏体不锈钢焊缝中平底孔，平底孔直径为2.0mm，深度8mm，水层深度为25mm，系统增益为50dB，激励电压为200V；图2中1为水槽，2为位置X，3为位置X′，4为超声波探头，5为水，6为平底孔，7为焊缝试件；
步骤一：如图2所示，使用超声波探头4对奥氏体不锈钢焊缝中平底孔6的正上方位置X2处进行检测，获取一列A扫描信号a，如图3所示，其中A是表面波，B是缺陷波，C是底面波，将超声波探头4右移0.2mm至位置X′3处进行检测，获取另一列A扫描信号b，如图4所示，其中A扫描信号a为待处理回波信号；
步骤二：选择db4母小波和4层分解，对A扫描信号a进行小波包分解，获得信号a的各级细节子波和各级逼近子波；
步骤三：选择与步骤二同样的db4母小波和4层分解，对A扫描信号b进行小波包分解，获得信号b的各级细节子波和各级逼近子波；
步骤四：将步骤二获得的信号a的各级细节子波和步骤三获得的信号b的各级细节子波做累乘运算，获得累乘的各级细节子波序列；
步骤五：对累乘的各级细节子波序列进行噪声标准差估计，并选择固定阈值(Sqtwolog)及硬阈值方式进行降噪处理，获取噪声抑制后的A扫描信号，然后利用该A扫描信号进行缺陷信号的识别。
本实施方式所述的A扫描信号的获取可采用美国物理声学公司(PAC)生产的超声C扫描系统中实现。步骤一中的超声波探头为5MHz水浸直探头。
本实施方式获得的噪声抑制后的A扫描信号的结果如图5所示，图6为待处理信号的常规小波包噪声抑制结果。将图5和图6进行比较可看出，图5中表面波和底波之间的噪声成分被更有效地抑制，缺陷的辨识能力得到很大程度的提高，说明本实施方式的方法更有利于缺陷的识别与定量化测量。而在常规小波包噪声抑制结果中，保留了更多的噪声成分，容易造成缺陷的误判。

Claims (3)

1.奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，其特征是，它的具体步骤为：
步骤一：使用超声波换能器利用脉冲反射波法对奥氏体不锈钢焊缝的待测点处进行检测，获取一列A扫描信号a，并在与该待测点的相邻检测点处进行检测，获取另一列A扫描信号b，其中A扫描信号a为待处理信号；
步骤二：选择母小波并确定分解层次，对A扫描信号a进行小波包分解，获得信号a的小波包树及各级细节；
步骤三：选择与步骤二同样的母小波和分解层次，对A扫描信号b进行小波包分解，获得信号b的小波包树及各级细节；
步骤四：将步骤二获得的信号a的各级细节和步骤三获得的信号b的各级细节做累乘运算，获得累乘的各级细节及相应的小波包树；
步骤五：对累乘的小波包树进行降噪处理，获取噪声抑制后的A扫描信号，然后利用该A扫描信号进行缺陷信号的识别。
2.根据权利要求1所述的奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，其特征在于，步骤一所述的相邻检测点与待测点的距离为0.2mm。
3.根据权利要求1所述的奥氏体不锈钢焊缝超声检测缺陷信号的识别方法，其特征在于，步骤五所述的对累乘的小波包树进行降噪处理的方法为：对累乘的小波包树进行噪声标准差估计，并选择阈值及阈值方式进行降噪处理。
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