CN106770664A - 一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测的方法,现在的全聚焦成像算法仅仅考虑当阵列换能器的波之间发射到缺陷位置上,忽略了当阵列换能器的波传播到试块底部,反射到缺陷上产生的回波信号,本发明在考虑到多模型的全聚焦算法的基础上,提出了改进型的全聚焦成像算法,在考虑到波衰减的情况下,加进了底面反射回波对缺陷成像的影响,本发明方法能更加精确的仿真真实超声相控阵检测,提高边缘缺陷检测的精确度。

Description

一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测的方法
技术领域
[0001] 本发明设计缺陷定位技术领域,特别是改进了一种常规超声不容易解决的小于半 波长微小缺陷以及复杂结构试件的后处理算法。
背景技术
[0002] 超声相控阵技术逐渐应用于工业无损检测,特别是在核工业及航空工业等领域。 如核电站主栗隔热板的检测;核废料罐电子束环焊缝的全自动检测及薄铝板摩擦焊缝热疲 劳裂纹的检测。随着超声相控阵检测技术的不断普及,使得成像算法的研究越来越得到广 泛的关注。其中HOMLES提出的全聚焦成像算法,使各阵元声束在检测区域内的划分的每一 个点上进行聚焦,因此对于常规超声相控阵不容易解决的小于半波长的微小缺陷可以进行 高精度识别。全聚焦成像提供了几种传播模式(直接或间接成像)。对于传统的全聚焦算法 来说,一般直接采用直接成像,而实际检测中常常会由地面回波反射到缺陷上间接成像。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种基于全聚焦成像算法改进边缘 缺陷检测的方法。
[0004] 本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于全聚焦成像算法改进边缘 缺陷检测的方法,包括以下步骤:
[0005] (1)采集超声阵列全矩阵数据:依次激发超声阵列探头的N个阵元发射超声波信 号,每个阵元发射超声波信号时,全部阵元同时接收超声回波信号;将发射阵元i、接收阵元 」_采集的超声回波信号记为3^1 = 1,2,〜少;」_ = 1,2,···,^;
[0006] (2)划分试块的检测区域,并将检测区域离散化;根据超声相控阵检测的检出率划 分聚焦点类型,对于检出率高于检测标准的聚焦点,执行步骤3;对于检出率低于检测标准 的聚焦点,执行步骤4;
[0007] (3)建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点0设置在楔块下表面中心,利用延时规则将 换能器中所有发射-接收阵元组合的超声回波信号在该聚焦点叠加,获得表征该聚焦点信 号强度的幅值I (χ,ζ);分别获得被测区域内每一个目标点的幅值,完成整个被检测区域内 的检测,I (X,z)的表达式如下:
Figure CN106770664AD00031
[0009] 其中(x,z)为得到该幅值的延迟时间,包括从阵元i传播到聚焦点P的时间,以及 从聚焦点P传播到阵元j的时间,具体如下:
Figure CN106770664AD00032
[0011] 式中,(Xi,0)、(Xj,0)分别为发射阵元和接收阵元的坐标,c为超声波在试块中的传 播速度;
[0012] ⑷建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点0设置在楔块下表面中心;根据扩散衰减系 数重新定义幅值强度;利用延时规则将所有可能间接传播到聚焦点产生的幅值和直接传播 到聚集点产生的幅值进行叠加,获得表征该聚焦点信号强度的幅值I (x,z);分别获得被测 区域内每一个目标点的幅值,完成整个被检测区域内的检测;
[0013] 在直接传播过程中传播到聚焦点的扩散衰减系数kd:
Figure CN106770664AD00041
[0022] 本发明的有益效果是:本发明公开了一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测 的方法,现在的全聚焦成像算法仅仅考虑当阵列换能器的波之间发射到缺陷位置上,忽略 了当阵列换能器的波传播到试块底部,反射到缺陷上产生的回波信号,本发明在考虑到多 模型的全聚焦算法的基础上,提出了改进型的全聚焦成像算法,在考虑到波衰减的情况下, 加进了底面反射回波对缺陷成像的影响,本发明方法能更加精确的仿真真实超声相控阵检 测,提尚边缘缺陷检测的精确度。
附图说明
[0023] 图1为检测区域离散化结果示意图;
[0024] 图2为检出率高于检测标准的聚焦点信号强度的幅值计算示意图;
[0025] 图3为检出率低于检测标准的聚焦点信号强度的幅值计算示意图。
具体实施方式
[0026] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0027] 本发明提出的一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测的方法,该方法包括以 下步骤:
[0028] (1)采集超声阵列全矩阵数据:依次激发超声阵列探头的N个阵元发射超声波信 号,每个阵元发射超声波信号时,全部阵元同时接收超声回波信号;将发射阵元i、接收阵元 j采集的超声回波信号记为Sij (i = 1,2,…,N; j = 1,2,…,N) ; Sij是一组包含了每个时间采 样点接收信号的幅值的数据。
[0029] (2)划分试块的检测区域,并将检测区域离散化,以规则的矩形试块为例,离散化 结果如下图1所示;根据超声相控阵检测的检出率划分聚焦点类型,对于检出率高于检测标 准的聚焦点(位置在没有用实线连接起来的中间区域),执行步骤3进行更为精确的定位;对 于检出率低于检测标准的聚焦点来说(除最外侧方框外,用方框框起来的位置),受边界回 波的影响,执行步骤4;检测标准可以选择90%。
[0030] (3)如图2所示,建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点0设置在楔块下表面中心,利用 延时规则将换能器中所有发射-接收阵元组合的超声回波信号在该聚焦点叠加,获得表征 该聚焦点信号强度的幅值I (x,z);分别获得被测区域内每一个目标点的幅值,完成整个被 检测区域内的检测,I (x,z)的表达式如下:
Figure CN106770664AD00051
[0032] 其中t^(X,Z)为得到该幅值的延迟时间,包括从阵元i传播到聚焦点P的时间,以及 从聚焦点P传播到阵元j的时间,具体如下:
Figure CN106770664AD00052
[0034] 式中,(Xl,0)、(&,0)分别为发射阵元和接收阵元的坐标,c为超声波在试块中的传 播速度;
[0035] (4)针对图1所示,用矩形框框起来的聚焦点来说,考虑到实际检测中常常会出现 如图3所示的全聚焦模型,除了直接传播到P点的波,一部分波会直接传播到试块底部,再反 射回来,所以对于传统的全聚焦来说,缺少了这一部分的值。但直接传播和间接传播,波衰 减程度不一致,所以扩散衰减系数在区分这两部所得到的幅值,起到了重要作用。
[0036] 如图3所示,建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点0设置在楔块下表面中心;根据扩 散衰减系数重新定义幅值强度;利用延时规则将所有可能间接传播到聚焦点产生的幅值和 直接传播到聚集点产生的幅值进行叠加,获得表征该聚焦点信号强度的幅值I (χ,ζ);分别 获得被测区域内每一个目标点的幅值,完成整个被检测区域内的检测。
[0037] 在单一介质的二维模型中,使用距离平方根的反比来表示扩散衰减系数,故在直 接传播过程中传播到聚焦点的扩散衰减系数kd:
Figure CN106770664AD00053
Figure CN106770664AD00061

Claims (1)

1. 一种基于全聚焦成像算法改进边缘缺陷检测的方法,其特征在于,包括以下步骤: (1) 采集超声阵列全矩阵数据:依次激发超声阵列探头的N个阵元发射超声波信号,每 个阵元发射超声波信号时,全部阵元同时接收超声回波信号;将发射阵元i、接收阵元j采集 的超声回波信号记为3。(1 = 1,2,〜少;」_ = 1,2,···,^; (2) 划分试块的检测区域,并将检测区域离散化;根据超声相控阵检测的检出率划分聚 焦点类型,对于检出率高于检测标准的聚焦点,执行步骤3;对于检出率低于检测标准的聚 焦点,执行步骤4; (3) 建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点O设置在楔块下表面中心,利用延时规则将换能 器中所有发射-接收阵元组合的超声回波信号在该聚焦点叠加,获得表征该聚焦点信号强 度的幅值I (X,z);分别获得被测区域内每一个目标点的幅值,完成整个被检测区域内的检 测,I (x,z)的表达式如下:
Figure CN106770664AC00021
其中如(x,z)为得到该幅值的延迟时间,包括从阵元i传播到聚焦点P的时间,以及从聚 焦点P传播到阵元j的时间,具体如下:
Figure CN106770664AC00022
式中,(Xi,0)、(Xj,0)分别为发射阵元和接收阵元的坐标,C为超声波在试块中的传播速 度; ⑷建立二维直角坐标系Oxz,坐标原点0设置在楔块下表面中心;根据扩散衰减系数重 新定义幅值强度;利用延时规则将所有可能间接传播到聚焦点产生的幅值和直接传播到聚 集点产生的幅值进行叠加,获得表征该聚焦点信号强度的幅值I (x,z);分别获得被测区域 内每一个目标点的幅值,完成整个被检测区域内的检测; 在直接传播过程中传播到聚焦点的扩散衰减系数kd:
Figure CN106770664AC00023
在间接传播过程中传播到聚集点的扩散衰减系数k1:
Figure CN106770664AC00024
其中,h为试块的检测厚度; 聚焦点(X,z)的幅值I (X,z)表示为:
Figure CN106770664AC00025
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Assignor: China Jiliang University

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Denomination of invention: An improved edge defect detection method based on full focus imaging algorithm

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