CN106461615A - 用超声波进行的基于仿真的缺陷分析 - Google Patents

用超声波进行的基于仿真的缺陷分析 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于检查工件(12)的检查设备(10)，其中，检查设备(10)具有用于实施对工件(12)的超声波测量的测量装置(16)以及分析装置(18)。本发明的技术问题在于，对工件(12)中的结构元件(22)如缺陷进行量化。分析装置(18)根据本发明被设成，根据测量装置(16)的超声波测量数据(M)，借助重建方法求取工件(12)的至少一个内部结构元件(22)的数目(N)和位置(X1,X2)，并且使用模拟器(30)根据所求取的每个位置(X1,X2)借助用于至少一个结构元件(22)的模型(28)来求取每个结构元件(22)的至少一个特性，方法是模拟所述超声波测量并且适配每个模型(28)。

Description

用超声波进行的基于仿真的缺陷分析
技术领域
本发明涉及一种用于检查工件的方法。为此通过向工件中发送超声波并测取超声回波的信号来实施无损检测。本发明还涉及一种用于实施根据本发明的方法的检查设备。
背景技术
在借助超声波对涉及安全的工件进行无损检测时，除了发现缺陷外，对所述缺陷关于至少一种特性进行定量也具有重要意义。例如，对于断裂力学检查、监测裂纹生长和评估工件寿命而言需要了解现有缺陷的位置、大小和/或形状。
只有当缺陷就采用的超声波的波长和波束宽度而言足够大时才可以借助直接的超声波测量来评估缺陷尺寸。随后，例如可借助成像方法产生该缺陷的可视化并由此确定缺陷尺寸。对于那些小于例如超声波波长的二倍的小缺陷而言，所述方法不再能够使用，因为在这里该方法的成像性能占主导并且不能实现足够精细的空间分辨率。对于小缺陷的评估而言示例性的应用情形是检查动力机械中的转子工件。
当在所述工件中存在多个缺陷而非单独的缺陷并且由此对超声波存在多个散射中心或散射核心时，还导致额外的问题。由于在相邻缺陷之间的多重散射所产生的相互作用通常导致错误评估。另外，相邻的非均质性的缺陷回波的叠加或具有结构散射(Gefügestreuung)的缺陷回波的叠加通常导致错误的或不准确的评估。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，对工件中的结构元件如缺陷进行量化。
该技术问题通过独立权利要求的主题得以解决。由从属权利要求的特征得到本发明的有利扩展方式。
根据本发明，该技术问题通过以下包括三个步骤的方法解决。对超声检测的测量值采用(成像)重建方法。在此可援用现有的数据集，或者实施新的超声测量。超声波测量要理解为向该工件中发送超声波并通过发送单元或者至少一个接收单元测取超声波信号。在第二步骤中，从该重建、即例如由图像数据提取缺陷数和大致位置。所述位置信息可分别记为lD-位置、2D-位置或者3D-位置。在最后步骤中，借助所提取出的信息，采用逆向方法来重建超声波测量值。在此，本发明并非仅涉及缺陷识别，而是一般性地涉及对工件的内部结构的检查。
在本发明的范围内，工件的内部结构包括至少一个结构元件。在本发明的范围内，结构元件一般理解为超声波的散射核心或者散射中心或者反射面，即，该工件的材料中的非均质性。内部的结构元件的示例是缺陷，例如，毛细裂纹、材料夹杂物或被腐蚀的位置或者在工件的两个组件之间的界面。
对于结构元件具有在超声波波长的数量级下的尺寸的情况(尤其小于波长的二倍)，也就是说散射元件的最大尺寸相应地小，由此导致在重建中结构元件成像的清晰度不足以确定该结构元件的特性。因此，在根据本发明的方法中不能依赖该重建。相反，在所述重建中仅求取该内部结构的至少一个结构元件的数量和位置。通过该方法步骤，于是已知结构元件的数目和大致位置。
这时，根据每个结构元件在该工件的仿真模型中的位置来分别定位每个结构元件的模型。在此，每个模型均包括至少一个可调整的模型参数，所述模型参数描述了相应的结构元件的特性。例如，一个非常简单的模型可将结构元件描述为圆盘，其中，例如可说明工件中的该圆盘的直径和/或空间定向来作为特性。在该方法中，借助仿真模型来模拟超声波测量，也就是说，在所述模拟中对超声波的发送、散射过程和散射信号的接收进行模拟。由此产生模拟值。尤其地，模拟值描述了这样的超声波测量值，当具有由各模型给出的特性的结构元件实际上包含在该工件中时应当得到该超声波测量值。各模型足够准确地描述了工件中的相应结构元件，使得模拟值应当与超声波测量值相符。为了检查这一点，求取模拟值与超声波测量值之间的差值。随后，取决于该差值，根据优化规则来改变每个模型参数。该优化规则设成用于减小所述差值。优选地，优化规则基于梯度下降法和/或高斯牛顿法，尤其是正则化的高斯牛顿法。其它两个适合的方法是蒙特卡罗法和参数研究。换言之，当各模型中存在差值时，与所选择的优化规则相应地调整至少一个模型参数，以使该模型由此更准确地描述相应的结构元件的特性。
因此，通过根据本发明的方法得到的优点是，在根据优化规则改变模型参数之后对每个结构元件均存在一个模型，其模型参数比在优化步骤之前更准确地描述了相应的结构元件的特性。
优选地，超声波测量的模拟和每个模型参数的改变被迭代进行，直到所求取的差值满足预定的优化条件。例如可为该差值设置阈值并且一直进行模型参数的调整，直到该差值在数值上小于阈值。因此，通过调整阈值可将每个模型的可调整的参数对所属结构元件的特性的描述的准确性调整到所需的准确度。
适合用于优化该模型参数的措施已被证明是，基于模拟值与由模拟值再生或描述或模拟的超声波测量值之间的差值的平方和的计算来求取该差值。平方和的最小化即最小均方差法结合所描述的优化给出了可靠的收敛性。
关于所使用的模型，所规定的是，至少一个模型包括至少一个以下参数作为模型参数：所模拟的结构元件的形状、反射系数、衰减系数、在工件中的定向或取向、在工件中的位置。作为形状，例如可基于简单的几何基本形状，例如球形或椭圆形或圆盘形。然而，例如也可基于已经进行的检测，例如采用其它检测方法(例如X射线检测)已经进行的检测，将例如工件中的典型缺陷的原型、即例如毛细裂纹作为形状的基础。结构元件的位置同样能够借助基于所求取的差值的方法来进行校正。
为了特别低开销地求取结构元件的特性，可以事先根据工件的属性确定适合模型的选择。换言之，根据在工件中所期待的结构元件类型来选择模型种类。例如，假设在工件中可能存在毛细裂纹，则可使用对应于毛细裂纹的缺陷模型。尤其对于该方法的迭代实施方式，由此有利地加速了该方法的收敛。
为了基于超声波测量值来求取单独的结构元件的数目和位置，优选地采用成像方法作为重建方法。尤其已经证实了以下方法和/或这些方法的组合：合成缝隙聚焦技术、去卷积成像和全聚焦法。用于实施这些方法的算法能够从现有技术中获得并且能够以低的适配耗费(Anpassungsaufwand)有利地整合到根据本发明的方法中。
作为重建的结果，获得了该工件的内部结构的图像，其中如前所述，最大尺寸在超声波波长的数量级的缺陷尤其不是以足够的绘制准确性绘制的。不过为了可靠地求取结构元件的位置，可以使用对该图像中局部最大值的定位作为定位方法。对该图像中局部最大值的定位可以借助本身已知的用于图像分析的方法进行。作为最大值定位的补充方案或备选方案，还可以基于自动关联法，正如同样从现有技术中已知的那样。
为了能够将结构元件的多个模型组合到一个仿真模型中并且由此获得可靠的模拟值，在根据本发明的方法的范围内已经证实了该模拟包括至少一个如下的模拟方法：点源合成、有限差分时域方法(eine Finite-Difference-Time-Domain Methode)、有限元方法、有限积分技术。
如已经介绍的那样，本发明还涉及用于检查工件的检查设备。该检查设备具有所述的用于实施对工件的超声波测量的测量装置以及分析装置。该分析装置例如可设计为处理器装置如计算机或者设计为用于这样的处理器的程序模块。
分析装置被设成，根据测量装置的超声波测量数据，借助重建方法求取工件的至少一个内部结构元件即相应缺陷的数目和位置或者例如还求取在工件的两个元件之间的界面、过渡面的数目和位置。分析装置尤其具有模拟器，使用该模拟器借助至少一个结构元件的模型来求取每个结构元件的至少一个特性和/或精确位置，方法是模拟所述超声波测量并且在模拟值的基础上根据超声波测量值来适配每个模型。由此最终准备好针对这些结构元件的模型，每个模型均描述了一个结构元件的特性。
所述检查设备可以同样的方式扩展设计，如同在本发明的方法的范围内已经描述的那样。基于该理由，根据本发明的检查设备的相应扩展设计在此不再重复描述。
附图说明
接下来阐述本发明的实施例。其中：
图1示出了根据本发明的检查设备的一种实施方式的示意图，
图2示出了描述根据本发明的方法的一种实施方式的过程的流程图，该实施方式可通过图1的检查设备加以实施，和
图3示出了图2的方法的方法步骤的流程图。
以下阐述的实施例是本发明的优选实施例。然而，对于所述实施例，该实施方式的所描述的组成部分分别表示单独的、需彼此独立考虑的本发明的特征，这些特征还分别各自独立地扩展了本发明并且由此还单独地或者以不同于所示组合地被看作本发明的组成部分。另外，所阐述的实施方式还能够通过不同于本发明的已描述特征的其它特征得以补充。
具体实施方式
图1中示出了检查设备10，使用检查设备10可以非侵入式或无损地对工件12的内部结构14进行检查。检查设备10可以具有超声波测量装置(或者简称测量装置16)和分析装置18。
测量装置16可以本身已知的方式配置并且设成向工件12中发射或发送超声波信号或者超声波20。测量装置还可具有单独的超声波发送和接收单元。通过可处于工件12内部并表示内部结构14的结构元件22，超声波可以在结构元件22上进行反射或散射，也就是说产生超声波20的回波24。测量装置16为此可设成，测取回波24并且对于所测取的回波24以本身已知的方式产生超声波测量值或者简称测量值M。在图1中，测量装置16布设在工件12上的第一测量位置P1处。为了获得测量值M，测量装置还可以布设在工件12上的多个不同位置P2、P3和其它不可见的位置处。
测量值M可以传递给分析装置18，例如通过数据线亦或例如通过使用便携式数据载体来传输测量值M。
结构元件22例如分别可以是工件12中的夹杂物、毛细裂纹或者腐蚀位置或其它缺陷或者一般涉及超声波20的散射中心或者反射面。
采用分析装置18可以针对每个结构元件22求取这样的特性，比如结构元件22的尺寸亦或一个或多个其它的已经描述的特性。另外，在分析装置18中在测量值M的基础上实施接下来借助图2和图3加以描述的方法。
根据图2，在采用超声波检测工件的过程中，也就是说通过在测量步骤S10中生成测量值M，通过在步骤S12中的成像处理，实现内部结构14的重建26、即内部结构14的绘制。例如，重建26可借助合成缝隙聚焦技术(SAFT)进行重建。在步骤S14中，由重建26的重建数据可以求取每个可在重建26中识别出的结构元件22的数目N(在本实施例中N＝2)和位置X1、X2，尤其是只要他们在重建中具有信号标识就行，所述信号标识关于预定的信噪比处于噪声水平之上。
所求取的位置X1,X2可形成用于在步骤16中实施的模拟的初始参数。除了用于每个结构元件的所述位置X1,X2以外，根据所使用的重建26的相应适用性还可以提取其它的初始参数。
在步骤S16中，通过逆向处理来确定结构元件22的其它的特性值，也就是说例如缺陷参数，方法是将用模拟的模拟值S数据集逼近所测得的测量值M。在此，逆向是指测量值M应被重建。
图3中可见模拟器30的运行过程。所建模的缺陷、即结构元件22的模型28的数目N和第一估计位置X1,X2的起始点可以是在初始化步骤S161中的先前进行的步骤的结果。在步骤S162中，可以根据例如基于工件12的制造工艺或负载所预期的结构元件如预期缺陷的预期类型，以及所应用的检测模式、即测量装置16的属性，来选择模型28。
缺陷几何形状或一般结构几何形状可通过简化的模型如圆盘、球或椭圆加以描述，以在优化过程中减少自由度的数目和进而易化优化过程的收敛。图1中可见，在此如何在第一模拟中在工件12的仿真模型32中分别为每个结构元件22设置球状模型作为模型28。然而，每个模型28均具有可调整的参数34，参数34例如可以描述由模型28建模的结构元件的形状和在仿真模型28中的空间定向。在模拟器30中根据所求取的位置X1,X2将所选择的模型28整合到或定位在仿真模型32中，并且通过模拟器30来模拟所述超声波测量，也就是说，所模拟的是虚拟的测量装置16'、即可具有测量装置16的属性的虚拟的测量装置16'如何以所描述的方式向工件12中发送超声波并且从工件12中接收超声波。在模拟器30中，工件12是仿真模型32。
由此通过所述模拟，以本身已知的方式生成模拟值S。这时，借助模拟器30和优化单元36可以实施模型参数34的迭代优化，其目的在于使得测量值M和模拟值S之间的差值38(在图中用Δ表示)最小化。此外，优化单元36生成用于模型参数34的更新值40，从而能够使用改变的参数值34重新进行模拟。
在模拟器30的具体实施中，例如可以在点源合成中进行所述模拟和借助迭代的正则化高斯牛顿法进行所述优化。然而原则上可以使用任何模拟和优化方法。在最简单的情况下，用于确定差值38的目标函数(Zielfunktional)可以由模拟和测量之间的偏差的平方和构成。模型参数34可以多次修正，即，其能够进行n次迭代I，直到根据预定的优化条件，模拟和测量充分达成一致。另外，在多次迭代nI的范围内，在模拟步骤S163中进行生成实际的模拟值S的模拟，在比较步骤164求取所述目标函数，也就是说差值38，在优化步骤S165中量化用于计算差值38的误差函数的局部导数，并且另外在优化步骤S166中进行参数更新，也就是说将更新值40引入到模型28的模型参数34中。
当随后在n次迭代后满足了优化条件时，可在步骤S18中读出模型参数34的数值。所读出的最终参数34'可以描述经量化的缺陷。换言之，最终参数34'可由模型28读出并另外形成经量化的结构元件的描述42，这些描述42例如可为使用者展示在显示器上。
作为所述方法的替代方案，在各处理步骤S12至S16的范围内也可使用以下方法：
处理步骤S12:
SAFT，衍射断层成像，去卷积成像(Deconvolution Imaging)，全聚焦法；
处理步骤S14:
确定局部最大值，展开；
处理步骤S16:
模拟方法：点源合成，有限差分时域，有限元；
和作为优化方法：正则化高斯牛顿法，共轭梯度法。
然而，所述这些实施方式只需理解为示例性的。
尤其地，成像方法与逆向方法的所述组合是以模拟为基础而设置的。特别地，通过采用SAFT求取用于模拟的初始参数并且随后在模拟中借助点源合成迭代地用正则化高斯牛顿优化来求取缺陷参数。根据本发明的方法在此尤其规定轮盘和轮轴的超声波检查，正如它们例如在涡轮机、发电机或者通常高负载的钢材产品中应用的那样。
然而，该方法例如还可以在超声波检查身体的范围内应用。“工件”在此则要理解为人员或动物的被检查的身体。
通过成像方法和模拟方法的所述组合可以正确地量化相邻的结构元件或者缺陷，这些相邻的结构元件或者缺陷的散射信号在常规方法中互相影响并进而被错误地评估。在此，前提条件仅为，在步骤S12中借助所应用的成像方法仍能将两个结构元件分辨为分开的元件。通过采用适合的模拟方法，所建议的方法还实现了在缺陷评估时将多重散射、即相邻缺陷的相互作用考虑在内。在常规的对结构元件或缺陷的尺寸评估时，必须单独地评估每个A图、即在测量位置处的信号。与之相比，所建议的方法在评估中并入了其中发出缺陷位置声信号的所有位置。由此考虑了多个信息并且减少、抑制或补偿了结构噪声和干扰信号。
通过考虑多个测量位置P1,P2,P3，还改善了所述评估的信噪比，这还使得特别小的缺陷的验证和评估成为可能。
检测结果通过并非作为图像，而是以所谓的带有显示描述的显示表的形式进行记录。该步骤可以以所求取的结构元件22的最终参数34'的形式自动地通过分析装置18进行。
在成像方法中除了潜在缺陷以外许多其他因素也可以对结果产生影响。所述其他因素的示例是检查频率、声场特性和信号形式。因此，相关的检查数据如缺陷尺寸和形状的确定通常并非无关紧要。所建议的方法可以在模拟中通过相应的仿真模型来考虑和/或修正这样的影响。另外，还可以确定缺陷参数、即模型参数34，例如缺陷定向。这些缺陷参数不能直接从重建图像26或原始数据、即测量数据M中得出。在所述模拟的范围内，已知的影响因素如工件形状或各向异性可通过相应地选择仿真模型32加以考虑。
总体而言，示出了如何能够通过本发明实现基于模型的超声波-缺陷评估的示例。

Claims (11)

1.一种用于检查工件(12)的方法，该方法包括以下步骤：
-通过向工件(12)中发送超声波(20)来进行超声波检测并获取对工件(12)的超声波测量值(M)，
-根据超声波测量值(M)，借助预定的重建方法生成工件(12)的内部结构(14)的重建(26)，
-在所述重建(26)中求取内部结构(14)的至少一个结构元件(22)的数目(N)和位置(X1,X2)，
-按照所述位置(X1,X2)，在工件(12)的仿真模型(32)中定位每个结构元件(22)的模型(28)，其中，每个模型(28)均包括可调整的至少一个模型参数(34)，所述模型参数描述了所述结构元件(22)的特性，
-借助仿真模型(32)来模拟所述超声波检测并由此生成模拟值(S)，
-求取模拟值(S)与超声波测量值(M)之间的差值(38)，
-根据所述差值(38)，按照设成用于减小所述差值的优化规则来改变每个模型参数(34)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，对于一个或多个或每个模型(28)，所述至少一个模型参数(34)包括：所模拟的结构元件(22)的形状、反射系数、衰减系数、在工件(12)中的定向或取向、在工件(12)中的位置(X1,X2)。
3.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，对于一个或多个或每个模型(28)，结构元件(22)的最大尺寸小于超声波(20)的波长的二倍，尤其小于所述波长的1.5倍。
4.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，所述重建方法是成像方法，并且优选地包括至少一个以下方法：合成缝隙聚焦技术、去卷积成像和全聚焦法。
5.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，位置(X1,X2)的求取包括展开和/或局部最大值的定位。
6.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，所述模拟包括至少一个如下的模拟方法：点源合成、有限差分时域方法、有限元方法、有限积分技术。
7.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，差值(38)的求取包括计算在模拟值(S)与由所述模拟值模拟的超声波测量值(M)之间的差值的平方和。
8.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，所述优化规则包括来自以下方法中的至少一个方法：梯度下降法，高斯牛顿法，蒙特卡罗法和参数研究。
9.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，超声波测量的模拟和每个模型参数(34)的改变被迭代进行，直到所求取的差值(38)满足预定的优化条件。
10.根据前述权利要求之一所述的方法，其中，根据工件(12)的属性来确定每个模型(28)的模型种类。
11.一种用于检查工件(12)的检查设备(10)，其中，检查设备(10)具有用于实施对工件(12)的超声波测量的测量装置(16)以及分析装置(18)，
其特征在于，
分析装置(18)被设成，根据测量装置(16)的超声波测量数据(M)，借助重建方法来求取工件(12)的至少一个内部结构元件(22)的数目(N)和位置(X1,X2)，并且使用模拟器(30)根据所求取的每个位置(X1,X2)，借助所述至少一个结构元件(22)的模型(28)来求取每个结构元件(22)的至少一个特性，方法是模拟所述超声波测量并且根据超声波测量值(M)来适配每个模型(28)。
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