CN103149277B - 一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法 - Google Patents

Abstract

一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，包括如下步骤：S1根据待检工件易出现缺陷的位置的分布特点，将待检工件划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi（i∈N）自身的厚度近似不变；S2寻找超声扫查探头在各检测区块上的最佳扫查点；S3连接各检测区块上的最佳扫查点得到一条优化的扫查路径。本发明能够将常规方法中的二维扫查范围优化为一条扫查线，大大缩短了探头的行走路径，减少了进行数据采集和数据分析的工作量，提高了检测效率。

Description

一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法

技术领域

本发明涉及一种超声检测扫查路径的优化方法，特别适用于有限空间下在役结构件的三维多变断面的自动超声检测。

背景技术

超声波检测以其对裂纹类缺陷敏感，对人体和环境无影响`且成本低、方便快捷的特点被广泛应用于航空航天、水利电力及核电站等工业设备的质量控制与安全检测方面。在超声检查的实施过程中，探头扫查路径设计是影响检测效率和检出能力的关键。一种好的扫查路径设计在保证超声束覆盖所有可能缺陷的同时，尽可能缩短探头行走路径以尽量减少进行数据采集和数据分析的工作量。

传统超声检测探头扫查方式的设计是将探头发射的超声波近似为一根主声线，将探头位置的改变而形成的主声线移动范围看作是发射声场覆盖范围，并以此确定探头在二维平面的行走路径和步长。然而，由于探头发射的超声波为具有一定扩散角的声束，采用声线近似法必然造成对不必要范围的扫查和较小的扫查步长，效率较低。

近年来，随着超声仿真技术的发展，超声探头发射声场计算分析软件不断出现。通过发射声场覆盖来确定探头的扫查路径在一定程度上提高了检测效率。然而，对于复杂空间结构的检测，为了减小漏检的可能性，盲目的扩大扫查范围，又降低了超声检测效率，所以一直都存在检测能力和检测效率难以兼顾的问题。

随着检测自动化程度的不断提高，对超声检测探头扫查路径的设计提出了更高的要求。另外，相控阵超声检测技术的发展，使得在不移动相控阵超声探头的情况下，通过控制组成所述相控阵超声探头的晶片的发射时间即可实现在相控阵超声探头长度方向的大范围扫查，从而有望将常规超声检测所需要的二维扫查面减少到一维扫查。因此有必要建立一套科学的路径优化设计方法，满足相控阵超声自动化检测的要求，从而大大提高检测系统的工作效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种相控阵超声检测扫查路径优化方法，通过优化相控阵超声探头的扫查路径，在保证检测能力的前提下，简化扫查路径，从而提高检测效率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，包括如下步骤：

S1根据待检工件易出现缺陷的位置的分布特点，将待检工件划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi（i∈N）自身的厚度近似不变；

S2寻找超声扫查探头在各检测区块上的最佳扫查点；

S3连接各检测区块上的最佳扫查点得到一条优化的扫查路径。

本发明将待检工件划分成若干个检测区块，每个检测区块自身厚度近似不变，再将各个检测区块的缺陷检出率和工艺分开考虑，这样，在待检工件的三维多变断面上的检测工艺就被简化为在多个厚度相对均匀的检测区块上的检测工艺，有利于简化工艺设计。

本发明步骤S2可通过下述步骤实现：

S2.1根据待检工件的历史检测数据和受力分析结果，综合得到检测区块Fi上易出现的缺陷的参数信息，包括缺陷的深度值、偏转角度和高度值，并进行数据统计得到各参数的分布规律，如为平均分布，呈正态分布等；

S2.2利用随机数生成原理，生成n个缺陷深度值Di（i∈n），m个缺陷偏转角度值θ_i（i∈m），并设置z个不同的缺陷高度值Hi（i∈z），上述各参数值均符合相应的参数分布规律，建立对应检测区块Fi的缺陷随机参数数组M[z][n][m],缺陷随机参数数组M中各参数的排列顺序没有限制；

S2.3确定探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T；

S2.4得到探头在上述移动范围T内以步长λ进行扫查时，在各扫查点处对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数；

S2.5根据缺陷随机参数数组M中记录的缺陷参数信息和移动范围T内的各扫查点处的缺陷回波幅值数组E_j，结合缺陷检出率计算公式：

$\mathrm{POD}\left(a\right)=\mathrm{\Φ}\left\{\frac{\ln \left(a\right)-\frac{[\ln \left({\hat{a}}_{\mathrm{dec}}\right)-{\mathrm{\β}}_0]}{{\mathrm{\β}}_1}}{\frac{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\δ}}}{{\mathrm{\β}}_1}}\right\}$

求取检测区块Fi上的最佳扫查点Ai，从而将探头的移动范围简化为一个最佳扫查点Ai。

S2.6重复上述步骤S2.1～S2.5，求取探头在各检测区块上的最佳扫查点。

上述步骤S2.3可通过如下步骤实现：

根据检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中所含的缺陷偏转角度值和深度值，利用探头发射声束覆盖示意图，分析不同探头位置下发射声束与缺陷的夹角情况，得到垂直覆盖所有缺陷角度的探头的移动范围，即为探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T。

上述步骤S2.4可通过如下步骤实现：

S2.4.1制作Y块用于模拟检测区块Fi的模拟试块，将检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中记载的缺陷添加到上述模拟试块中；

S2.4.2对上述各模拟试块进行超声检测试验，将探头在所述移动范围T内，以步长λ进行扫查，在各扫查点处得到对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波，并以Ф1×6mm横孔为基准，记录缺陷回波的相对幅值(单位dB)，写入缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数。每个扫查点处所得到的缺陷回波幅值数组E_j与缺陷随机参数数组M中缺陷一一对应。

上述步骤S2.4还可通过超声检测数值模拟方法实现。采用超声检测数值模拟方法时，所建立的数值模型必须达到相关精度要求，一般要求超声数值模拟结果误差小于3dB。

为了简化步骤S2.5的实现过程，上述步骤S2.5可改进为：

S2.5.1将移动范围T划分为x等份，则共有x+1个节点，取出对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j；

S2.5.2根据缺陷回波与缺陷高度的对数呈近似线性关系这一特点，以缺陷高度为自变量，以缺陷回波幅值为因变量，根据所述缺陷随机参数数组M和对应于步骤S2.5.1中各节点的缺陷回波幅值数组E_j，利用统计学参数估计中的极大似然法，求取线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，其中，β₀为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的截距，β₁为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的斜率，σ_δ为标准差，β₀，β1及σ_δ等参数采用极大似然法计算时，其样本量必须不少于60个，即缺陷数量必须大于60；

S2.5.3根据上述步骤求得的线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，将对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j和缺陷随机参数数组M共同作为缺陷检出率计算公式的输入量，求取对应于各节点的检出率曲线，即缺陷被检出的概率值与缺陷高度的关系曲线，为检测阀值高度，当实际检测到的缺陷响应信号大于该阀值时，认为缺陷被检出，反之即认为缺陷不可被检出，a为缺陷高度，Φ表示标准正态分布函数；

S2.5.4对比分析各个节点所对应的检出率曲线，以曲线位置位于左侧的即为检出率较高节点这一节点选取原则，选出检出率最高的两个节点，则最佳扫查点位于该两节点之间的范围T₁内；如果存在两条检出率曲线相交的情况，则选取检出率为90%时，所对应的缺陷高度最小的检出率曲线，检出率为90%时所对应的缺陷高度越小，说明该节点的检测效果越好；

S2.5.5再将新的范围T1划分成x等份，重复上述步骤S2.5.1至S2.5.4，直到所选取的检出率最高的两节点之间的距离不大于扫查步长λ，以此两节点连线的中点为最佳扫查点Ai。

为了方便对探头扫查路径的描述，本发明的扫查路径优化方法步骤S1可作如下改进：

根据待检工件的几何形状、待检工件易出现缺陷的位置的分布特点、探头在待检工件上的扫查方向建立三维坐标系，沿着待检工件上易出现缺陷的位置的分布方向，将待检工件划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi（i∈N）自身的厚度近似不变。

本发明具有如下有益效果：本发明所提出的扫查路径优化方法，能够将常规方法中的二维扫查范围优化为一条扫查线，大大缩短了探头的行走路径，减少了进行数据采集和数据分析的工作量，提高了检测效率，同时，本发明能够充分保证探头在扫查过程中声束的覆盖范围及缺陷检出率达到相关标准要求；因此，本方法在现代智能超声检测技术领域，特别是具有复杂空间结构的工件的超声相控阵自动化检测技术方面，具有广泛的应用前景。

附图说明

图1是在待检工件水电站发电机组关键部件焊接接头建立三维坐标系的示意图；

图2是将待检工件沿焊缝线方向划分成的N个检测区块在XZ面上的投影图，此图中翼板未画出；

图3是确定某一检测区块Fi上探头的移动范围T的过程示意图；

图4是某一检测区块Fi的结构示意图；

图5是不同节点处的缺陷检出率曲线图；

图6是经优化的扫查路径的效果图。

具体实施方式

图1水电站发电机组关键部件焊接接头的结构示意图。如图所示，它通常是三维多变断面结构，包括竖向的腹板d和两横向的翼板，沿腹板d的每个截面可近似为T型结构，但各个截面之间腹板d的厚度以及腹板d和翼板的夹角都不相同。

下面结合附图，具体讲述下本发明方法一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法的实现过程：

S1根据接头的几何形状、易出现缺陷的位置的分布特点、探头在接头上的扫查方向建立三维坐标系，沿着接头上易出现缺陷的位置的分布方向，将接头划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi（i∈N）自身的厚度近似不变。

如图1所示，从力学分析和以往检测数据发现，在接头的焊缝热影响区即焊缝线处易出现疲劳裂纹。所以本实施例坐标系以接头的前端面为XY平面，Z轴尽量沿着易出现缺陷的位置的分布方向，与探头的扫查方向垂直，探头与工件端面平齐时的入射点为原点。在该坐标系下，沿着焊缝线将接头按照其腹板d厚度变化的趋势将其划分成14个检测区块，如图2所示，使每个检测区块自身的厚度近似不变。所划分的检测区块的数量N依据待检工件的厚度变化趋势而定，变化越平缓，N值越小，当厚度不变时，取N=1。

经过上述步骤，这样三维多变断面结构上的检测工艺设计就可以简化为在各厚度不变的检测区块上的检测工艺设计。

本发明中，建立三维坐标系的目的是为了方便对最终的探头扫查路径的描述。

S2寻找超声扫查探头在各检测区块上的最佳扫查点，具体包括如下步骤：

S2.1根据接头的历史检测数据和受力分析结果，综合得到检测区块Fi（i∈N）上易出现的缺陷的参数信息，包括缺陷的深度值、偏转角度即相对XZ平面的偏转角和高度值，并进行数据统计得到各参数的分布规律。

根据接头的历史检测数据和受力分析结果，可知缺陷的形式多为近表面裂纹。通过统计得出裂纹偏转角度θ、裂纹深度H以及裂纹高度的分布规律为：裂纹偏转角度θ值呈正态分布，平均值μ_θ为40°，标准差σ_θ为5°，且分布在30°~50°范围；裂纹深度D在45±5mm的范围内平均分布；裂纹高度H在1～10mm范围的平均分布。

S2.2利用随机数生成原理，生成若干个符合各参数分布规律的缺陷深度值和缺陷偏转角度值，如生成8个缺陷深度值D_i(i=1,2,…,8)、8个缺陷偏转角度值θ_i(i=1,2,…,8)，并使缺陷高度值Hi对应1mm-10mm范围内的10个高度尺寸，让每个高度尺寸的缺陷对应一组缺陷深度值和缺陷偏转角度值，构成一个10*8*8的、对应于检测区块Fi的缺陷随机参数数组M，作为后面模拟试块中缺陷添加的依据。

在缺陷深度、缺陷高度和缺陷偏转角度这三个指标中，必须选出其中一个作为计算检出率曲线时的自变量，一般经验都是选择高度变量。

S2.3确定探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T，具体为：根据检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中所含的缺陷偏转角度值和深度值，利用探头发射声束覆盖示意图，如图3所示，分析不同探头位置下发射声束与缺陷的夹角情况，得到垂直覆盖所有缺陷角度的探头的移动范围，即为探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T。如图3所示，当裂纹偏转角度θ=30°，深度H=40mm时，对应垂直入射到缺陷的声束入射点最近为23.1mm；当θ=50°，深度H=50mm时，对应垂直入射到缺陷的声束入射点最近为59.6mm，即得出探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T为23.1mm~59.6mm。

S2.4得到探头在上述移动范围T内以步长λ进行扫查时，在各扫查点处对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数。此步骤可通过超声检测数值模拟方法实现，也可通过制作模拟试块和对模拟试块进行超声检测试验实现。采用超声检测数值模拟方法实现时，需注意，所建立的数值模型必须达到相关精度要求，一般要求超声数值模拟结果误差小于3dB。

采用制作模拟试块和对模拟试块进行超声检测试验实现上述步骤S2.4的过程如下：

S2.4.1制作Y块用于模拟检测区块Fi的模拟试块，每块模拟试块如图4所示，将检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中记载的缺陷添加到上述模拟试块中；

S2.4.2对上述各模拟试块进行超声检测试验，将探头在所述移动范围T内，本实施例中选则的步长λ为1mm，以1mm为步长进行扫查，在各扫查点处得到对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波，并以Ф1×6mm横孔为基准，记录缺陷回波的相对幅值(单位dB)，写入缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数。

在整个待检工件上加工制作缺陷比较复杂，所以本发明采用这种为每个分区制作模拟试块的方式，通常情况下，每个分区即每个检测区块只需制作一个模拟试块，即Y值取1。对于相同深度和偏转角度的缺陷，可在沿着焊缝方向，每隔一定的距离进行设置。

S2.5根据缺陷随机参数数组M中记录的缺陷参数信息和移动范围T内的各扫查点处的缺陷回波幅值数组E_j，结合缺陷检出率计算公式：

$\mathrm{POD}\left(a\right)=\mathrm{\Φ}\left\{\frac{\ln \left(a\right)-\frac{[\ln \left({\hat{a}}_{\mathrm{dec}}\right)-{\mathrm{\β}}_0]}{{\mathrm{\β}}_1}}{\frac{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\δ}}}{{\mathrm{\β}}_1}}\right\}$

求取检测区块Fi上的最佳扫查点Ai，从而将探头的移动范围简化为一个最佳扫查点Ai。通过此步骤，虽也可以找到检测区块Fi上的最佳扫查点Ai，但计算量比较大，可通过如下步骤进行简化。

S2.5.1将上述移动范围T23.1mm~59.6mm划分为4等份，则共有5个节点，依次记为B1点(23.1mm处)，B2点(32.2mm处)，B3点(41.4mm处)，B4点(50.5mm处)，B5点(59.6mm处)，取出对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j（(j=1,2,…,5)。

S2.5.2根据缺陷回波与缺陷高度的对数呈近似线性关系这一特点，以缺陷高度为自变量，以缺陷回波幅值为因变量，根据所述缺陷随机参数数组M和对应于步骤S2.5.1中各节点的缺陷回波幅值数组E_j，利用统计学参数估计中的极大似然法，求取线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，其中，β₀为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的截距，β₁为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的斜率，σ_δ为标准差，β₀，β₁及σ_δ等参数采用极大似然法计算时，其样本量即缺陷数量必须不少于60个。需要注意的是，在上述步骤S2.2中，如果随机生存的缺陷参数重复量太大，则应该重新生成，以确保缺陷的总体数量。

S2.5.3根据上述步骤求得的线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，将对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j和缺陷随机参数数组M共同作为缺陷检出率计算公式的输入量，求取对应于各节点的检出率曲线，即缺陷被检出的概率值与缺陷高度的关系曲线，为检测阀值高度，当实际检测到的缺陷响应信号大于该阀值时，认为缺陷被检出，反之即认为缺陷不可被检出，a为缺陷高度，Φ表示标准正态分布函数。如图5所示，横坐标为缺陷高度，纵坐标为POD值。

S2.5.4如图5所示，对比分析各个节点B1~B5所对应的检出率曲线，以曲线位置位于左侧的即为检出率较高节点这一节点选取原则，选出检出率最高的两个节点，最佳扫查点应位于这两节点之间的范围T₁内。对比曲线发现，随着相控阵探头远离缺陷的过程中检测率也随之增加，直至B4点；当探头距离增加到B5点时，POD值略有回落，则可得出结论最佳检测点应该处于B4点与B5点之间的范围T₁即50.5mm~59.6mm内；如果存在两条检出率曲线相交的情况，则选取检出率为90%时，所对应的缺陷高度最小的检出率曲线。

S2.5.5再将新的范围T1划分成4等份，重复上述步骤S2.5.1至S2.5.4，直到所选取的检出率最高的两节点之间的距离不大于扫查步长1mm，则以此两节点连线的中点为最佳扫查点Ai。

S2.6重复上述步骤S2.1~S2.5，求取探头在上述各个检测区块上的最佳扫查点。

S3如图6所示，连接14个检测区块上的各最佳扫查点，即可得到一条优化的扫查路径。

通过本发明的路径优化方法，可以避免探头做复杂的二维曲面扫查，从而减少数据采集和分析的工作量，有利于简化自动扫查装置，提高复杂结构的检测能力和效率。

Claims (6)

1.一种基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1根据待检工件易出现缺陷的位置的分布特点，将待检工件划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi(i∈N)自身的厚度近似不变；

S2寻找超声扫查探头在各检测区块上的最佳扫查点；

S2.1根据待检工件的历史检测数据和受力分析结果，综合得到检测区块Fi上易出现的缺陷的参数信息，包括缺陷的深度值、偏转角度和高度值，并进行数据统计得到各参数的分布规律；

S2.2利用随机数生成原理，生成n个缺陷深度值Di(i∈n)，m个缺陷偏转角度值θ_i(i∈m)，并设置z个不同的缺陷高度值Hi(i∈z)，上述各参数值均符合相应的参数分布规律，建立对应检测区块Fi的缺陷随机参数数组M[z][n][m],缺陷随机参数数组M中各参数的排列顺序没有限制；

S2.3确定探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T；

S2.4得到探头在上述移动范围T内以步长λ进行扫查时，在各扫查点处对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数；

S2.5根据缺陷随机参数数组M中记录的缺陷参数信息和移动范围T内的各扫查点处的缺陷回波幅值数组E_j，结合缺陷检出率计算公式：

$\mathrm{POD}\left(a\right)=\mathrm{\Φ}\left\{\frac{\ln \left(a\right)-\frac{[\ln \left({\hat{a}}_{\mathrm{dec}}\right)-{\mathrm{\β}}_0]}{{\mathrm{\β}}_1}}{\frac{{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\δ}}}{{\mathrm{\β}}_1}}\right\}$

求取检测区块Fi上的最佳扫查点Ai；

S2.6重复上述步骤S2.1～S2.5，求取探头在各检测区块上的最佳扫查点；

S3连接各检测区块上的最佳扫查点得到一条优化的扫查路径。

2.根据权利要求1所述的基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2.3通过下述步骤实现：

根据检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中所含的缺陷偏转角度值和深度值，利用探头发射声束覆盖示意图，分析不同探头位置下发射声束与缺陷的夹角情况，得到垂直覆盖所有缺陷角度的探头的移动范围，即为探头在检测区块Fi上完成检测所需要移动的范围T。

3.根据权利要求1或2所述的基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2.4通过下述步骤实现：

S2.4.1制作Y块用于模拟检测区块Fi的模拟试块，将检测区块Fi的缺陷随机参数数组M中记载的缺陷添加到上述模拟试块中；

S2.4.2对上述各模拟试块进行超声检测试验，将探头在所述移动范围T内，以步长λ进行扫查，在各扫查点处得到对应于缺陷随机参数数组M的缺陷回波，并以Ф1×6mm横孔为基准，记录缺陷回波的相对幅值(单位dB)，写入缺陷回波幅值数组E_j，j表示步长数。

4.根据权利要求1或2所述的基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，所述步骤S2.4通过超声检测数值模拟方法实现。

5.根据权利要求1或2所述的基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，上述步骤S2.5通过下述步骤实现：

S2.5.1将移动范围T划分为x等份，则共有x+1个节点，取出对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j；

S2.5.2根据缺陷回波与缺陷高度的对数呈近似线性关系这一特点，以缺陷高度为自变量，以缺陷回波幅值为因变量，根据所述缺陷随机参数数组M和对应于步骤S2.5.1中各节点的缺陷回波幅值数组E_j，利用统计学参数估计中的极大似然法，求取线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，其中，β₀为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的截距，β₁为缺陷信号响应与缺陷参数线性回归的斜率，σ_δ为标准差；

S2.5.3根据上述步骤求得的线性回归参数β₀，β₁及σ_δ，将对应于各节点的缺陷回波幅值数组E_j和缺陷随机参数数组M共同作为缺陷检出率计算公式的输入量，求取对应于各节点的检出率曲线为检测阀值高度，a为缺陷高度，Φ表示标准正态分布函数；

S2.5.4对比分析各个节点所对应的检出率曲线，以曲线位置位于左侧的即为检出率较高节点这一节点选取原则，选出检出率最高的两个节点，则最佳扫查点位于该两节点之间的范围T₁内；如果存在两条检出率曲线相交的情况，则选取检出率为90％时，所对应的缺陷高度最小的检出率曲线；

S2.5.5再将新的范围T₁划分成x等份，重复上述步骤S2.5.1至S2.5.4，直到所选取的检出率最高的两节点之间的距离不大于扫查步长λ，以此两节点连线的中点为最佳扫查点Ai。

6.根据权利要求1所述的基于缺陷检出率的相控阵超声检测扫查路径优化方法，其特征在于，所述步骤S1还包括建立坐标系的步骤，具体为：根据待检工件的几何形状、待检工件易出现缺陷的位置的分布特点、探头在待检工件上的扫查方向建立三维坐标系，沿着待检工件上易出现缺陷的位置的分布方向，将待检工件划分成N个检测区块，使每个检测区块Fi(i∈N)自身的厚度近似不变。