CN103163216A - 一种基于巨磁电阻传感器的金属导体缺陷识别及估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于无损检测技术领域,涉及一种基于巨磁电阻传感器的金属导体缺陷识别及估计方法,该方法所采用的检测探头包括激励线圈、巨磁电阻传感器和永磁体,巨磁电阻传感器固定于激励线圈的底部,永磁体固定于激励线圈的外侧,包括:将检测探头放置于被测试件表面,对激励线圈施加正弦信号,移动检测探头对被测试件进行扫描;对巨磁电阻传感器的输出信号进行解调,得到幅值和相角信息;记录检测探头扫描过程中的位置;分别绘制幅值随探头位置变化的曲线和相角随探头位置变化的曲线;对扫描位置是否存在缺陷进行判断;估计缺陷的位置及大小。本发明具有操作简单,响应速度快,实时性好,同时具有判断和估计准确,易于实施等优点。
Description
所属技术领域
本发明属于无损检测技术领域,涉及一种电涡流缺陷识别及估计方法。
背景技术
电涡流无损检测是基于电磁感应原理的一种无损检测技术,具有不需要耦合剂,非接触测量,易于实现自动化测量,工艺简单,操作容易和检测速度快等优点,在导电材料的无损探伤中有着广阔的应用前景。
传统的电涡流检测通常采用线圈作为检测探头,灵敏度和频率成正比,检测深度和检测范围有限。巨磁电阻(Giant Magneto Resistance)传感器由于其检测灵敏度不受激励频率的影响,大大增加了涡流检测的适用范围。同时巨磁电阻具有体积小、对磁场方向敏感等优点,在电涡流检测中越来越受到重视。
已有的基于巨磁电阻传感器的激励和测量系统采用多种不同方式。典型的激励方式有正弦激励和脉冲激励[1-3]。在正弦信号激励下,以巨磁电阻作为检测元件采集缺陷周围磁场信号进行分析的方法主要是提取巨磁电阻输出电压幅值、峰峰值或有效值作为评估分析的对象[4-11]。主要方法是对电压幅值、峰峰值或有效值进行分析处理,对处理的信息采用反演算法判断缺陷的位置和进行定量评估[12,13]。但是在使用巨磁电阻作为检测元件的涡流检测中,采用输出电压幅值、峰峰值或有效值进行缺陷分析存在信息量不足的缺点。例如,涡流场的集肤效应使得表面下的缺陷磁场强度微弱,微小的表面缺陷与深层的亚表面大缺陷可能产生相同的缺陷幅值信号,所以仅从检测信号输出强度的大小来断定缺陷的大小容易造成误判。
检测探头在对试件扫描时,幅值、相角均会在缺陷的上方和缺陷的两侧发生变化,在使用巨磁电阻作为检测元件的涡流检测中,引入相角作为信号分析对象,同时参考输出信号的幅值和相角两种变量进行分析,可以有效弥补单一采用幅值作为参考量所造成的数据特征不足。
参考文献:
[1]J.Kim,G.Yang,L.Udpa,et al.,Classification of pulsed eddy current GMR data on aircraft structures,Ndt&E International,vol.43,pp.141-144,Mar2010.
[2]G.Y.Tian,A.Sophian,Study of magnetic sensors for pulsed eddy current techniques,Insight,vol.47,pp.277-279,May2005.
[3]G.Yang,A.Tamburrino,L.Udpa,et al.,Pulsed Eddy-Current Based Giant Magnetoresistive System for the Inspection of Aircraft Structures,IEEE Transactions on Magnetics,vol.46,pp.910-917,Mar2010.
[4]N.V.Nair,V.R.Melapudi,H.R.Jimenez,et al.,A GMR-based eddy current system for NDE of aircraft structures,IEEE Transactions on Magnetics,vol.42,pp.3312-3314,Oct2006.
[5]A.Tamburrino,S.Ventre,L.Ferrigno,et al.,Characterization and implementation of a GMR based probe for eddy current testing,International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics,vol.28,pp.329-336,2008.
[6]T.Dogaru,C.H.Smith,R.W.Schneider,et al.,Deep crack detection around fastener holes in airplane multi-layered structures using GMR-based eddy current probes,Review of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation,Vols23a and23b,vol.23,pp.398-405,2004.
[7]O.Postolache,H.G.Ramos,A.L.Ribeiro,Detection and characterization of defects using GMR probes and artificial neural networks,Computer Standards&Interfaces,vol.33,pp.191-200,2011.
[8]T.Dogaru,S.T.Smith,Edge crack detection using a giant magnetoresistance based eddy current sensor,Nondestructive Testing and Evaluation,vol.16,pp.31-53,2000.
[9]T.Dogaru,S.T.Smith,Giant magnetoresistance-based eddy-current sensor,IEEE Transactions on Magnetics,vol.37,pp.3831-3838,Sep2001.
[10]高扬华,张光新,黄平捷.,基于GMR传感器的电涡流检测系统关键技术研究,传感器与微系统,vol.28,pp.31-33,2009.
[11]刘英沛,杨世锡,于保华,基于GMR效应的非铁磁性金属裂纹涡流检测,振动、测试与诊断,vol.31,2011.
[12]B.Ye,P.Huang,M.Fan,et al.,Automatic classification of eddy current signals based on kernel methods,Nondestructive Testing and Evaluation,vol.24,pp.19-37,2009.
[13]李国厚,黄平捷,陈佩华.涡流检测在钢轨裂纹定量化评估中的应用,浙江大学学报:工学版,vol.45,pp.2038-2042,2012.
发明内容:
本发明的内容就是克服现有技术的上述不足,提供一种响应速度快,实时性好且测量过程简单并容易实现的电涡流无损检测方法。该方法克服了单一采用缺陷信号幅值进行缺陷判断的不足,引入相角作为缺陷判断的对象,给出了缺陷定位和估计的方法,减小了漏检和误检的可能。本发明采用如下的技术方案:
一种基于巨磁电阻传感器的金属导体缺陷识别及估计方法,该方法所采用的检测探头包括激励线圈、巨磁电阻传感器和永磁体,巨磁电阻传感器固定于激励线圈的底部,永磁体固定于激励线圈的外侧,包括下列步骤:
(1)将检测探头放置于被测试件表面,对激励线圈施加正弦信号,移动检测探头对被测试件进行扫描,扫描过程中保持巨磁电阻敏感轴方向平行于探头扫描方向;
(2)对巨磁电阻传感器的输出信号进行滤波和放大处理;
(3)对经过滤波和放大处理的巨磁电阻传感器的输出信号进行解调,获得实部和虚部,并可进一步推算出幅值和相角信息;
(4)记录检测探头扫描过程中的位置;
(5)分别绘制幅值随探头位置变化的曲线和相角随探头位置变化的曲线;
(6)根据幅值和相角信息对扫描位置是否存在缺陷进行判断,若输出信号的幅值和相角出现波峰或波谷,则判断所扫描的区域存在缺陷;
(7)若存在缺陷,分别在两个曲线上对缺陷所在区域的幅值峰峰值和相角图形峰峰值的水平距离进行比较,取幅值图形峰峰值水平距离和相角图形峰峰值水平距离中两者的较小值,利用该较小值所对应的检测探头的扫描过程中的位置变化,对缺陷的位置和大小进行估计,缺陷的大小小于该位置变化。
本发明采用巨磁电阻作为磁检测元件,利用幅值和相角两种信息进行金属导体的缺陷估计,缺陷信息丰富,大大降低了漏检的可能性,且该方法不直接接触被测试件,无需大量数据计算,无需复杂算法,可 以进行快速大范围检测,适用于表面和亚表面缺陷,特别是对于亚表面缺陷,大大降低漏检和误检的可能性。本发明的检测方法,响应速度快,实时性好,且测量过程简单,造价低,易于实现。
附图说明
图1、(a)检测探头及被测试件的轴向示意图及探头扫描方向;
图(b)检测探头及被测试件的截面示意图及探头扫描方向;
图2、巨磁电阻偏置于工作区的原理图
图3、输出信号幅值、相角图形及其图形峰峰值水平距离示意图
图4、基于巨磁电阻传感器的电涡流检测系统及检测方法结构示意图
图中:
1、激励线圈 2、巨磁电阻传感器
3、被测试件 4、表面缺陷
5、亚表面缺陷 6、永磁体
7、巨磁电阻芯片敏感轴方向 8、探头扫描方向
9、微处理器 10、激励信号通道电路
11、检测信号通道电路 12、显示器
具体实施方式:
本发明的检测探头由激励线圈1、巨磁电阻传感器2和永磁体6组成。巨磁电阻传感器2、激励线圈1与永磁体6的配置如图1所示,巨磁电阻传感器2固定于激励线圈底部,永磁体6固定于激励线圈的外侧。微处理器9与激励信号通道电路10和检测信号通道电路11相连,微处理器9经过解调后获得幅值和相角信息,以幅值随探头位置变化的曲线形式和相角随探头位置变化的曲线形式通过显示器12输出。激励信号通道电路10与激励线圈1相连,巨磁电阻传感器2与检测信号通道电路11相连。
本系统采用正弦信号作为激励源信号。微处理器9产生的激励信号经激励信号通道电路10放大后作用于激励线圈1,产生激励磁场,巨磁电阻传感器2的敏感轴正交于激励磁场方向,永磁体6将巨磁电阻的输出偏置到线性工作区(如图2所示,由于巨磁电阻的输出特性为单极性输出,所以永磁体6的存在使巨磁电阻在没有其他磁场的时候也输出一个恒定值,这样可以在巨磁电阻感受到正弦电磁场的时候输出完整的正弦信号)。巨磁电阻传感器2敏感于由缺陷引起的磁场,且其输出也为与激励信号同频的正弦信号,巨磁电阻传感器2的输出信号,经过检测信号通道电路11进行信号调理,送入微处理器9对该信号进行解调,可获得巨磁电阻传感器2输出信号的实部和虚部,并可进一步推算出幅值和相角信息。采用商用xy坐标平台(例如固高两维直流伺服数控工作台GXY2020VD4)记录探头扫描过程中的位置,显示器12分别显示幅值随探头位置变化的曲线和相角随探头位置变化的曲线,以此为基础判断缺陷的位置和大小。
当探头在被测试件3表面沿直线扫描时(扫描过程中要保持巨磁电阻芯片敏感轴方向7平行于探头扫描方向8),如果巨磁电阻传感器2输出信号的幅值A和相角θ为常数,此时幅值A随探头位置变化的曲线和相角θ随探头位置变化的曲线均为直线,可以认为被测试件3无缺陷;如果巨磁电阻传感器2输出信号的幅值A或相角θ不是常数,此时幅值A随探头位置变化的曲线或相角θ随探头位置变化的曲线为图3所示的图形,可以认为被测试件3有缺陷,与此同时,商用xy坐标平台记录探头扫描过程中的位置。计算幅 值峰峰值的水平距离DA和相角峰峰值的水平距离Dθ,然后比较幅值峰峰值的水平距离DA和相角峰峰值的水平距离Dθ(峰峰值水平距离的定义如图3所示),取DA和Dθ这两个数值中的最小值对缺陷的大小进行估计,可以认为缺陷实际大小略小于min(DA,Dθ)。(由于缺陷周围的涡流存在一定的宽度,因此涡流的峰峰值的水平距离会大于缺陷的范围,可以以此来估计缺陷的范围。)
测量方法具体包括以下步骤:
(1)检测探头在试件3表面扫描,保持探头扫描方向8和巨磁电阻芯片敏感轴方向7平行;
(2)如果发现幅值A随探头位置变化的曲线或相角θ随探头位置变化的曲线为图3所示的图形,可以认为被测试件3有缺陷。与此同时,商用xy坐标平台记录探头扫描过程中的位置;
(3)计算幅值峰峰值的水平距离DA和相角峰峰值的水平距离Dθ,取DA和Dθ这两个数值中的最小值对缺陷的大小进行估计,可以认为缺陷实际大小略小于min(DA,Dθ)。
例如:在线圈1中施加大小为208mA,激励频率为1kHz的激励电流。被测试件3为6061铝合金平板,该铝合金平板的电导率约为26.1Ms/m,铝合金板上存在人工加工的表面缺陷4和亚表面缺陷5。对铝合金平板进行扫描,扫描时巨磁电阻传感器的敏感轴7平行于探头的移动方向8,扫描以0.9mm为步长进行数据采集。当扫描亚表面缺陷时,由于幅值和相角所具有不同的性质,并不能保证幅值和相角都清晰的表现出波峰和波谷的形式,这时候仅有相角表现出清晰的波峰和波谷的图形,可以判断试件中在该位置处存在缺陷。本实施例中,测得的表面缺陷的幅值峰峰值的水平距离DA=25.2mm,虚部峰峰值的水平距离Dθ=23.4mm,此时DA和Dθ相比较,最小值为23.4mm,则可以判断在传感器的移动方向上,试件中存在缺陷,该缺陷的大小小于23.4mm。本实施例中,测得的亚表面缺陷的相角峰峰值的水平距离Dθ=29.7mm,测得的亚表面缺陷的幅值曲线图形不能清晰的反映出波峰和波谷的形式,则在传感器的移动方向上,该亚表面缺陷的大小小于29.7mm。
Claims (1)
1.一种基于巨磁电阻传感器的金属导体缺陷识别及估计方法,该方法所采用的检测探头包括激励线圈、巨磁电阻传感器和永磁体,巨磁电阻传感器固定于激励线圈的底部,永磁体固定于激励线圈的外侧,包括下列步骤:
(1)将检测探头放置于被测试件表面,对激励线圈施加正弦信号,移动检测探头对被测试件进行扫描,扫描过程中保持巨磁电阻敏感轴方向平行于探头扫描方向;
(2)对巨磁电阻传感器的输出信号进行滤波和放大处理;
(3)对经过滤波和放大处理的巨磁电阻传感器的输出信号进行解调,获得实部和虚部,并可进一步推算出幅值和相角信息;
(4)记录检测探头扫描过程中的位置;
(5)分别绘制幅值随探头位置变化的曲线和相角随探头位置变化的曲线;
(6)根据幅值和相角信息对扫描位置是否存在缺陷进行判断,若输出信号的幅值和相角出现波峰或波谷,则判断所扫描的区域存在缺陷;
(7)若存在缺陷,分别在两个曲线上对缺陷所在区域的幅值峰峰值和相角图形峰峰值的水平距离进行比较,取幅值图形峰峰值水平距离和相角图形峰峰值水平距离中两者的较小值,利用该较小值所对应的检测探头的扫描过程中的位置变化,对缺陷的位置和大小进行估计,缺陷的大小小于该位置变化。
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---|---|
CN (1) | CN103163216B (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103713043A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-09 | 天津大学 | 基于贝叶斯网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103713042A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-09 | 天津大学 | 基于k邻近算法的焊接缺陷电涡流检测方法 |
CN103760224A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 航天器无损检测传感器及无损检测系统 |
CN103760227A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 深空探测器无损检测方法 |
CN103760226A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 航天器无损检测方法 |
CN103760231A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于决策树的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法及检测装置 |
CN103760230A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于bp神经网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103760229A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN104465441A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-25 | 上海华力微电子有限公司 | 一种缺陷检测方法 |
CN104655332A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
CN105486725A (zh) * | 2016-01-07 | 2016-04-13 | 广西南南铝加工有限公司 | 一种铝合金预拉伸板电导率值的检测系统及其使用方法 |
CN107037121A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-08-11 | 天津光电通信技术有限公司 | 基于垂直交替激励的gmr检测装置及方法 |
CN107121150A (zh) * | 2017-07-13 | 2017-09-01 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于巨磁阻效应的高速磁浮轨检绝对里程读取装置 |
CN108680642A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-19 | 天津工业大学 | 一种基于多频涡流检测技术的缺陷识别分类方法 |
CN109668505A (zh) * | 2019-01-09 | 2019-04-23 | 中国石油大学(华东) | 一种脉冲acfm铁磁性金属结构壁厚测量方法 |
CN115166195A (zh) * | 2022-08-03 | 2022-10-11 | 河北华建检测试验有限责任公司 | 一种智能化金属材料无损检测设备 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2279751A (en) * | 1993-06-23 | 1995-01-11 | Babcock & Wilcox Co | Eddy current detection of defects on metal components |
JP2000351048A (ja) * | 1999-06-09 | 2000-12-19 | Kawasaki Steel Corp | 金属の連続鋳造方法および装置 |
US6905887B2 (en) * | 2001-03-31 | 2005-06-14 | D-Wave Systems, Inc. | High sensitivity, directional dc-SQUID magnetometer |
EP1783487A1 (en) * | 2005-11-07 | 2007-05-09 | Kaisei Engineer Co., Ltd. | Electromagnetic induction type inspection device and method |
CN200975992Y (zh) * | 2006-11-01 | 2007-11-14 | 浙江大学 | 基于巨磁电阻传感器的涡流检测装置 |
CN101532816A (zh) * | 2009-04-09 | 2009-09-16 | 浙江大学 | 基于巨磁阻传感器和智能算法的多层厚度涡流检测装置 |
CN102230914A (zh) * | 2011-03-31 | 2011-11-02 | 厦门安锐捷电子科技有限公司 | 一种基于电磁谐振的金属材料的无损检测方法 |
CN103163211A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-06-19 | 天津大学 | 一种金属导体表面和亚表面缺陷分类识别方法 |
-
2013
- 2013-03-14 CN CN201310081212.2A patent/CN103163216B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2279751A (en) * | 1993-06-23 | 1995-01-11 | Babcock & Wilcox Co | Eddy current detection of defects on metal components |
JP2000351048A (ja) * | 1999-06-09 | 2000-12-19 | Kawasaki Steel Corp | 金属の連続鋳造方法および装置 |
US6905887B2 (en) * | 2001-03-31 | 2005-06-14 | D-Wave Systems, Inc. | High sensitivity, directional dc-SQUID magnetometer |
EP1783487A1 (en) * | 2005-11-07 | 2007-05-09 | Kaisei Engineer Co., Ltd. | Electromagnetic induction type inspection device and method |
US20100052667A1 (en) * | 2005-11-07 | 2010-03-04 | Hiroaki Kohama | Electromagnetic induction type inspection device and method |
CN200975992Y (zh) * | 2006-11-01 | 2007-11-14 | 浙江大学 | 基于巨磁电阻传感器的涡流检测装置 |
CN101532816A (zh) * | 2009-04-09 | 2009-09-16 | 浙江大学 | 基于巨磁阻传感器和智能算法的多层厚度涡流检测装置 |
CN102230914A (zh) * | 2011-03-31 | 2011-11-02 | 厦门安锐捷电子科技有限公司 | 一种基于电磁谐振的金属材料的无损检测方法 |
CN103163211A (zh) * | 2013-03-14 | 2013-06-19 | 天津大学 | 一种金属导体表面和亚表面缺陷分类识别方法 |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103760227A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 深空探测器无损检测方法 |
CN103760226A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 航天器无损检测方法 |
CN103760224A (zh) * | 2013-12-20 | 2014-04-30 | 兰州空间技术物理研究所 | 航天器无损检测传感器及无损检测系统 |
CN103713042B (zh) * | 2014-01-07 | 2016-03-30 | 天津大学 | 基于k邻近算法的焊接缺陷电涡流检测方法 |
CN103760229B (zh) * | 2014-01-07 | 2016-03-30 | 天津大学 | 基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103760231A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于决策树的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法及检测装置 |
CN103760230A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于bp神经网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103760229A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-30 | 天津大学 | 基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103760231B (zh) * | 2014-01-07 | 2016-11-23 | 天津大学 | 基于决策树的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法及检测装置 |
CN103713043B (zh) * | 2014-01-07 | 2016-05-04 | 天津大学 | 基于贝叶斯网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103713042A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-09 | 天津大学 | 基于k邻近算法的焊接缺陷电涡流检测方法 |
CN103760230B (zh) * | 2014-01-07 | 2016-03-30 | 天津大学 | 基于bp神经网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN103713043A (zh) * | 2014-01-07 | 2014-04-09 | 天津大学 | 基于贝叶斯网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 |
CN104465441B (zh) * | 2014-11-26 | 2019-04-02 | 上海华力微电子有限公司 | 一种缺陷检测方法 |
CN104465441A (zh) * | 2014-11-26 | 2015-03-25 | 上海华力微电子有限公司 | 一种缺陷检测方法 |
CN104655332B (zh) * | 2015-02-04 | 2016-02-24 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
CN104655332A (zh) * | 2015-02-04 | 2015-05-27 | 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) | 一种非接触式应力检测系统及方法 |
CN105486725A (zh) * | 2016-01-07 | 2016-04-13 | 广西南南铝加工有限公司 | 一种铝合金预拉伸板电导率值的检测系统及其使用方法 |
CN105486725B (zh) * | 2016-01-07 | 2018-11-09 | 广西南南铝加工有限公司 | 一种铝合金预拉伸板电导率值的检测系统及其使用方法 |
CN107037121A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-08-11 | 天津光电通信技术有限公司 | 基于垂直交替激励的gmr检测装置及方法 |
CN107121150A (zh) * | 2017-07-13 | 2017-09-01 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种基于巨磁阻效应的高速磁浮轨检绝对里程读取装置 |
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CN109668505B (zh) * | 2019-01-09 | 2021-05-25 | 中国石油大学(华东) | 一种脉冲acfm铁磁性金属结构壁厚测量方法 |
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