CN110553998A - 一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 - Google Patents
一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110553998A CN110553998A CN201910706115.5A CN201910706115A CN110553998A CN 110553998 A CN110553998 A CN 110553998A CN 201910706115 A CN201910706115 A CN 201910706115A CN 110553998 A CN110553998 A CN 110553998A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sample
- signal
- frequency domain
- terahertz
- ceramic layer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 claims abstract description 56
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 46
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 28
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 141
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims description 11
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 9
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 claims description 8
- 230000001788 irregular Effects 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 5
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000012720 thermal barrier coating Substances 0.000 abstract description 15
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 49
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000000956 alloy Substances 0.000 description 3
- 229910045601 alloy Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000011247 coating layer Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005328 electron beam physical vapour deposition Methods 0.000 description 2
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 2
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N ZrO2 Inorganic materials O=[Zr]=O MCMNRKCIXSYSNV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000011153 ceramic matrix composite Substances 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 239000006247 magnetic powder Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000004901 spalling Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 238000001328 terahertz time-domain spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3581—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation
- G01N21/3586—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using far infrared light; using Terahertz radiation by Terahertz time domain spectroscopy [THz-TDS]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/14—Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms
- G06F17/148—Wavelet transforms
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本公开揭示了一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法，包括：利用太赫兹信号对样品进行无损检测，获得太赫兹原始检测信号；对太赫兹原始检测信号进行傅里叶变换、频域解卷积和小波处理获得高信噪比的特征信号；对高信噪比的特征信号通过傅里叶变换获得频域功率谱，对所述频域功率谱进行扩展获得样品成像；对所述提高成像对比度后的样品成像中陶瓷层厚度和缺陷进行定量表征。本公开还提供了一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测装置。本公开能够克服传统无损检测方式检测精度低、检测范围有限、漏检误检的问题，实现热障涂层表面、界面、内部裂纹缺陷及陶瓷层厚度的高精度定量检测。
Description
技术领域
本公开涉及一种航空发动机叶片无损检测方法，特别涉及一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法。
背景技术
航空发动机是一种高度复杂和精密的热力机械，直接影响飞机的性能、可靠性及经济性。航空发动机作为军事装备最重要的动力来源，常常运行在高温高压下，服役环境复杂苛刻，为提高航空发动机的抗高温、抗氧化的能力，热障涂层材料被应用到航空发动机等飞行装备中。热障涂层一般为三层结构，由上到下分别为起隔热作用的陶瓷层、起过渡粘结作用和抗氧化性作用的粘结层以及承受力学载荷的基体。由于热障涂层部件加工工艺复杂、精度要求较高以及服役环境复杂多变，在热障涂层制造和服役过程中，难免会存在陶瓷层厚度不均导致加工服役缺陷，进而产生各种失效形式，其中，最主要的失效形式为陶瓷层的剥落，导致失效的原因在于：在加工和服役过程中形成的微缺陷(如纵向裂纹、孔洞等)的演化和扩展，陶瓷层厚度不均以及加工服役缺陷的存在影响了热障涂层的服役性能，限制了热障涂层在航空发动机上的应用，降低了航空发动机的安全性能。
针对目前热障涂层陶瓷涂层厚度不均及缺陷的复杂性和多样性，传统的无损检测手段如超声波检测、X射线检测、磁粉检测等，检测方式单一，检测精度和可靠性较低，极易造成缺陷的漏检和误检，难以满足航空发动机复杂工况下对缺陷检测精度的服役要求。
太赫兹技术作为一种新型的技术逐渐应用到无损检测领域，由于太赫兹波较好的瞬态性和较强的穿透性，可用于大多数非极性物质的光谱检测，具有较好的时间分辨率，通过探测从样品界面反射或透射的携带样品幅值和相位信息的太赫兹光谱，能够实现对样品的厚度及缺陷信息的获取。目前，太赫兹检测技术在陶瓷基复合材料及其他复合材料的无损检测中得到了广泛应用。
因此，本公开提出一种新型的无损检测技术-太赫兹光谱技术，实现热障涂层陶瓷层厚度以及内部裂纹、孔洞缺陷的高精度定位定量检测，对热障涂层的高精度加工和带热障涂层部件可靠性评估具有重要意义。
发明内容
针对现有技术中存在的针对热障涂层的陶瓷层厚度及内部缺陷检测精度低、成像分辨率低的问题，本公开的目的在于提供一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法，结合小波变换等信号处理和图像处理方法，实现热障涂层陶瓷层厚度和内部微小缺陷的高精度检测。
为实现上述目的，本公开的技术方案说明如下：
一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法，包括如下步骤：
S100：利用太赫兹原始信号i(t)通过逐点扫描对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)；
S200：对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号h′(t)；
S300：对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频域功率谱E，对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
S400：根据标准试样对所述提高成像对比度后的样品成像中的陶瓷层厚度和缺陷进行定量表征。
优选的，所述步骤S200包括如下步骤：
S201：对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换，获得样品的频域信息；
S202：利用频域解卷积方法，选用汉宁窗函数对所述样品的频域信息进行滤波，获得样品的太赫兹脉冲响应信号h(t)；
S203：对所述样品的太赫兹脉冲响应信号h(t)进行4级小波分解获得小波系数；
S204：将所述小波系数与小波系数阈值进行比对，清除小于所述小波系数阈值的小波系数，对大于所述小波系数阈值的小波系数进行重建，获得高信噪比的样品特征信号h′(t)。
优选的，步骤S204中，当所述小波系数的绝对值小于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作噪声信号；当所述小波系数的绝对值大于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作有效特征信号。
优选的，所述步骤S300包括以下步骤：
S301：对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频谱密度s(f)；
S302：根据帕塞瓦尔定理获得所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E；
S303：对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像；
S304：通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度。
优选的，所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E的表达式为：
其中，f为是频域中的频率，t为时域中的时间变量。
优选的，所述步骤S304中，所述通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度是指：提取样品成像中每幅图灰度值的最大值，并将每幅图像中灰度值大于灰度值最大值一半的像素点置为红色。
优选的，所述步骤S400中，所述标准试样包括：参考试样、陶瓷层无缺陷试样、陶瓷层含不规则纵向裂纹试样和陶瓷层含纵向孔洞试样。
优选的，所述步骤S400包括如下步骤：
S401：确定样品陶瓷层的光学折射率，并根据所述样品陶瓷层的光学折射率获得样品陶瓷层的厚度；
S402：根据所提取的样品缺陷上下界面对应的时域上的时间差Δt1表征样品缺陷的深度信息；根据所提取的样品缺陷的边缘信息表征样品缺陷的横向尺寸信息。
优选的，步骤S401中，所述样品陶瓷层的厚度为：
其中，c表示常量，表示样品陶瓷层的光学折射率，Δt表示陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号最大幅值与其第二大幅值所对应的时间差的绝对值，τ表示陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号最大幅值与参考试样相对应的5个像素点的h′(t)信号的最大幅值所对应的时间差的绝对值；
步骤S402中，所述样品缺陷的深度信息为：
其中，c表示常量，Δt1表示样品裂纹和孔洞缺陷上下界面对应的时域上的时间差；
所述样品缺陷的横向尺寸信息为：
D＝Δx×N
其中，D表示缺陷横向直径，Δx表示采样间隔。
本公开还提供一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测装置，包括：
回波检测信号获取模块，用于利用太赫兹原始信号i(t)通过逐点扫描对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)；
特征信号获取模块，用于对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号h′(t)；
样品成像获取模块，用于对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频域功率谱E，对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
定量表征模块，用于根据标准试样实现所述提高成像对比度后的样品成像中陶瓷层厚度和缺陷的定量表征。
与现有技术相比，本公开带来的有益效果为：通过利用太赫兹对试样进行检测，获得携带样品信息的回波信号，结合频域解卷积、平稳小波降噪的信号处理方式以及频域功率谱成像和-6dB的图像处理方式，提高检测信号的信噪比和成像分辨率，实现多层结构涂层厚度和内部微小缺陷定量表征，能够克服传统无损检测技术检测精度低的问题。
附图说明
图1是本公开提供的一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法流程图；
图2(a)-图2(d)是本公开提供的样品试样示意图，其中，图2(a)表示参考试样；图2(b)表示无缺陷试样；图2(c)表示含有不规则裂纹试样；图2(d)表示含有孔洞试样；
图3是本公开提供的一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测装置的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本公开的技术方案进行详细描述。
如图1所示，一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法，包括如下步骤：
S100：利用太赫兹信号对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹原始检测信号；
S200：对所述低信噪比的太赫兹原始检测信号进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号；
S300：对所述高信噪比的特征信号通过傅里叶变换获得频域功率谱，对所述频域功率谱进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
S400：根据标准试样实现所述提高成像对比度后的样品成像中陶瓷层厚度和缺陷的定量表征。
上述实施例构成了本公开的完整技术方案，与现有技术相比，本实施例采用太赫兹时域光谱技术对样品进行无损检测，通过获得携带样品信息的回波信号，结合频域解卷积、平稳小波降噪的信号处理方式以及频域功率谱成像和-6dB的图像处理方式，提高检测信号的信噪比和成像分辨率，实现多层结构涂层厚度和内部微小缺陷定量表征，从而能够克服传统无损检测技术中存在的检测精度低的问题。
另一个实施例中，所述步骤S200包括如下步骤：
S201：对所述低信噪比的太赫兹原始检测信号进行傅里叶变换，获得样品的频域信息；
S202：利用频域解卷积方法，选用汉宁窗函数对所述样品的频域信息进行滤波，获得样品的太赫兹脉冲响应信号；
S203：对所述样品的太赫兹脉冲响应信号进行4级小波分解获得小波系数；
S204：将所述小波系数与小波系数阈值进行比对，清除小于所述小波系数阈值的小波系数，对大于所述小波系数阈值的小波系数进行重建，获得高信噪比的样品特征信号。
另一个实施例中，步骤S204中，当所述小波系数的绝对值小于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作噪声信号；当所述小波系数的绝对值大于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作有效特征信号。
另一个实施例中，所述步骤S300包括以下步骤：
S301：对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频谱密度s(f)；
S302：根据帕塞瓦尔定理获得所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E；
S303：对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像；
S304：通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度。
另一个实施例中，所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E的表达式为：
其中，f为是频域中的频率，t为时域中的时间变量。
另一个实施例中，所述步骤S304中，所述通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度是指：提取样品成像中每幅图灰度值的最大值，并将每幅图像中灰度值大于灰度值最大值一半的像素点置为红色。
本实施例中，通过将每幅图像中灰度值大于灰度值最大值一半的像素点置为红色，能够提高缺陷与背景的对比度，可以直观看出样品分层界面和内部裂纹、孔洞信息，便于后续进行缺陷的定量表征。
另一个实施例中，所述步骤S400中，所述标准试样包括：参考试样、陶瓷层无缺陷试样、陶瓷层含不规则纵向裂纹试样和陶瓷层含纵向孔洞试样。
本实施例中，图2(a)为参考试样，图2(b)为陶瓷层无缺陷试样，图2(c)为陶瓷层含不规则纵向裂纹试样，图2(d)为陶瓷层含纵向孔洞试样。
具体的，本实施例采用FB-PVD(电子束物理气相沉积)工艺进行样品制备，试样基底均采用高温镍基合金，粘结层采用MCrAlY合金，厚度大约120μm，陶瓷面层为质量分数8％Y2O3部分稳定的ZrO2，厚度约400μm，制备试样尺寸为10cmx10cm，共分4种：第一种是仅有表面平整高温镍基合金基底和粘结层双层结构，作为参考试样；第二种是热障涂层三层结构，且陶瓷层厚度为400μm的无缺陷样品；第三种是热障涂层三层结构，陶瓷层厚度为400μm，内部有不规则纵向裂纹；第四种也是热障涂层三层结构，陶瓷层厚度仍为400μm，内部有纵向孔洞，孔洞直径为2mm，深度为80μm。
另一个实施例中，所述步骤S400包括如下步骤：
S401：确定样品陶瓷层的光学折射率，并根据所述样品陶瓷层的光学折射率获得样品陶瓷层的厚度；
S402：根据所提取的样品缺陷上下界面对应的时域上的时间差Δt1表征样品缺陷的深度信息；根据所提取的样品缺陷的边缘信息表征样品缺陷的横向尺寸信息。
在步骤S401的具体实施例中，通过提取陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号的最大幅值与第二大幅值所对应的时间差的绝对值Δt、陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号最大幅值与参考试样相对应的5个像素点的h′(t)信号的最大幅值所对应的时间差的绝对值τ，可以获得样品陶瓷层的光学折射率并进一步根据飞行时间法获得陶瓷层厚度
在步骤S402的具体实施例中，由于样品裂纹和孔洞缺陷上下界面会造成太赫兹反射，引起回波信号时域波形出现峰值，从处理过的时域信号h′(t)中提取样品裂纹和孔洞缺陷上下界面对应的时域上的时间差，记为Δt1，从而可以表征样品裂纹和孔洞缺陷的深度信息，即从频域图像上，结合上述的图像处理方法，提取缺陷的边缘信息，确定缺陷边缘直径最大像素数N，可估计缺陷的横向尺寸信息D＝Δx×N，D为缺陷横向直径，Δx为采样间隔，由此，可实现陶瓷层缺陷的定量表征。
另一个实施例中，如图3所示，本公开还提供一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测装置，包括：
回波检测信号获取模块，用于利用太赫兹原始信号i(t)通过逐点扫描对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)；
特征信号获取模块，用于对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号h′(t)；
样品成像获取模块，用于对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频域功率谱E，对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
定量表征模块，用于根据标准试样实现所述提高成像对比度后的样品成像中陶瓷层厚度和缺陷的定量表征。
尽管以上结合附图对本公开的实施方案进行了描述，但本公开并不局限于上述的具体实施方案和应用领域，上述具体实施方案仅仅是示意性的、指导性的，而不是限制性的。本领域的普通技术人员在本说明书的启示下和在不脱离本公开权利要求所保护的范围的情况下，还可以做出很多种的形式，这些均属于本公开保护之列。
Claims (10)
1.一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法，包括如下步骤：
S100：利用太赫兹原始信号i(t)通过逐点扫描对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)；
S200：对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号h′(t)；
S300：对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频域功率谱E，对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
S400：根据标准试样对所述提高成像对比度后的样品成像中的陶瓷层厚度和缺陷进行定量表征。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，优选的，所述步骤S200包括如下步骤：
S201：对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换，获得样品的频域信息；
S202：利用频域解卷积方法，选用汉宁窗函数对所述样品的频域信息进行滤波，获得样品的太赫兹脉冲响应信号h(t)；
S203：对所述样品的太赫兹脉冲响应信号h(t)进行4级小波分解获得小波系数；
S204：将所述小波系数与小波系数阈值进行比对，清除小于所述小波系数阈值的小波系数，对大于所述小波系数阈值的小波系数进行重建，获得高信噪比的样品特征信号h′(t)。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S204中，当所述小波系数的绝对值小于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作噪声信号；当所述小波系数的绝对值大于所述小波系数阈值时，将所述小波系数视作有效特征信号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S300包括以下步骤：
S301：对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频谱密度s(f)；
S302：根据帕塞瓦尔定理获得所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E；
S303：对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像；
S304：通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述高信噪比的特征信号h′(t)的频谱功率谱E的表达式为：
其中，f为是频域中的频率，t为时域中的时间变量。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S304中，所述通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度是指：提取样品成像中每幅图灰度值的最大值，并将每幅图像中灰度值大于灰度值最大值一半的像素点置为红色。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S400中，所述标准试样包括：参考试样、陶瓷层无缺陷试样、陶瓷层含不规则纵向裂纹试样和陶瓷层含纵向孔洞试样。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S400包括如下步骤：
S401：确定样品陶瓷层的光学折射率，并根据所述样品陶瓷层的光学折射率获得样品陶瓷层的厚度；
S402：根据所提取的样品缺陷上下界面对应的时域上的时间差Δt1表征样品缺陷的深度信息；根据所提取的样品缺陷的边缘信息表征样品缺陷的横向尺寸信息。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤S401中，所述样品陶瓷层的厚度为：
其中，c表示常量，表示样品陶瓷层的光学折射率，Δt表示陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号最大幅值与其第二大幅值所对应的时间差的绝对值，τ表示陶瓷层无缺陷试样任意5个像素点的h′(t)信号最大幅值与参考试样相对应的5个像素点的h′(t)信号的最大幅值所对应的时间差的绝对值；
步骤S402中，所述样品缺陷的深度信息为：
其中，c表示常量，Δt1表示样品裂纹和孔洞缺陷上下界面对应的时域上的时间差；
所述样品缺陷的横向尺寸信息为：
D＝Δx×N
其中，D表示缺陷横向直径，Δx表示采样间隔。
10.一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测装置，包括：
回波检测信号获取模块，用于利用太赫兹原始信号i(t)通过逐点扫描对样品进行无损检测，获得低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)；
特征信号获取模块，用于对所述低信噪比的太赫兹回波检测信号r(t)进行傅里叶变换获得样品的频域信息，通过对所述样品的频域信息进行频域解卷积和平稳小波降噪处理获得高信噪比的特征信号h′(t)；
样品成像获取模块，用于对所述高信噪比的特征信号h′(t)通过傅里叶变换获得频域功率谱E，对所述频域功率谱E进行扩展获得样品成像，通过利用-6dB法则对所述样品成像进行处理提高成像对比度；
定量表征模块，用于根据标准试样实现所述提高成像对比度后的样品成像中陶瓷层厚度和缺陷的定量表征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910706115.5A CN110553998A (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910706115.5A CN110553998A (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110553998A true CN110553998A (zh) | 2019-12-10 |
Family
ID=68737179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910706115.5A Pending CN110553998A (zh) | 2019-07-31 | 2019-07-31 | 一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110553998A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111122585A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 长春理工大学 | 基于fdtd的材料微观缺陷太赫兹无损检测仿真方法 |
| CN111239019A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-05 | 华东理工大学 | 基于太赫兹光谱技术的热障涂层微孔隙结构特征表征方法 |
| CN111553877A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-08-18 | 西安交通大学 | 基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法 |
| CN113983994A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 北京环境特性研究所 | 样品材料参数确定方法及装置 |
| CN114386456A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-22 | 深圳先进技术研究院 | 一种太赫兹时域信号降噪方法、图像重建方法和系统 |
| CN115290597A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-11-04 | 首都师范大学 | 基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统 |
| CN116825243A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-09-29 | 安徽工程大学 | 一种基于多源数据的热障涂层服役寿命预测方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107356599A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-11-17 | 厦门大学 | 一种陶瓷基复合材料的太赫兹无损检测方法 |
| CN109490244A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 华东理工大学 | 一种基于太赫兹技术的热障涂层平行裂纹监测方法 |
| CN110674835A (zh) * | 2019-03-22 | 2020-01-10 | 集美大学 | 一种太赫兹成像方法及系统和一种无损检测方法及系统 |
-
2019
- 2019-07-31 CN CN201910706115.5A patent/CN110553998A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107356599A (zh) * | 2017-06-23 | 2017-11-17 | 厦门大学 | 一种陶瓷基复合材料的太赫兹无损检测方法 |
| CN109490244A (zh) * | 2018-11-13 | 2019-03-19 | 华东理工大学 | 一种基于太赫兹技术的热障涂层平行裂纹监测方法 |
| CN110674835A (zh) * | 2019-03-22 | 2020-01-10 | 集美大学 | 一种太赫兹成像方法及系统和一种无损检测方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| YANG CHEN ET AL.: "IMPROVING EXTRACTION OF IMPULSE RESPONSE FUNCTIONS USING STATIONARY WAVELET SHRINKAGE IN TERAHERTZ REFLECTION IMAGING", 《WORLD SCIENTIFIC》 * |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111122585A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-08 | 长春理工大学 | 基于fdtd的材料微观缺陷太赫兹无损检测仿真方法 |
| CN111239019A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-06-05 | 华东理工大学 | 基于太赫兹光谱技术的热障涂层微孔隙结构特征表征方法 |
| CN111239019B (zh) * | 2020-01-22 | 2022-07-05 | 华东理工大学 | 基于太赫兹光谱技术的热障涂层微孔隙结构特征表征方法 |
| CN111553877A (zh) * | 2020-03-20 | 2020-08-18 | 西安交通大学 | 基于太赫兹陶瓷基复合材料叶片损伤识别和寿命评估方法 |
| CN113983994A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 北京环境特性研究所 | 样品材料参数确定方法及装置 |
| CN113983994B (zh) * | 2021-10-25 | 2023-05-12 | 北京环境特性研究所 | 样品材料参数确定方法及装置 |
| CN114386456A (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-22 | 深圳先进技术研究院 | 一种太赫兹时域信号降噪方法、图像重建方法和系统 |
| WO2023109717A1 (zh) * | 2021-12-15 | 2023-06-22 | 深圳先进技术研究院 | 一种太赫兹时域信号降噪方法、图像重建方法和系统 |
| CN115290597A (zh) * | 2022-10-08 | 2022-11-04 | 首都师范大学 | 基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统 |
| CN116825243A (zh) * | 2023-05-09 | 2023-09-29 | 安徽工程大学 | 一种基于多源数据的热障涂层服役寿命预测方法及系统 |
| CN116825243B (zh) * | 2023-05-09 | 2024-01-16 | 安徽工程大学 | 一种基于多源数据的热障涂层服役寿命预测方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110553998A (zh) | 一种基于太赫兹技术的航空发动机叶片试件无损检测方法 | |
| CN103615996B (zh) | 一种超声信号频谱滤波技术无损测量涂层厚度的方法 | |
| CN104034287B (zh) | 一种弹性各向异性金属基体热障涂层厚度超声测量方法 | |
| US20180364037A1 (en) | Non-destructive evaluation methods for determining a thickness of a coating layer on a turbine engine component | |
| CN110726772B (zh) | 一种超声体波相位谱无损测量涂层界面结合强度的方法 | |
| Kažys et al. | Ultrasonic detection and characterization of delaminations in thin composite plates using signal processing techniques | |
| CN106872492A (zh) | 一种增材制造高精度自适应三维无损检测方法 | |
| Rogé et al. | Nondestructive measurement of porosity in thermal barrier coatings | |
| CN109211974B (zh) | 热障涂层脱粘缺陷脉冲飞秒激光红外热波检测装置及方法 | |
| CN108645912B (zh) | 一种涂层脱粘超声相位谱c扫描成像检测方法 | |
| Longo et al. | A method for crack sizing using Laser Doppler Vibrometer measurements of Surface Acoustic Waves | |
| Ctvrtlik et al. | High-resolution acoustic emission monitoring in nanomechanics | |
| CN110132805B (zh) | 一种2219铝合金铸锭平均晶粒尺寸超声波评定方法 | |
| CN105181553A (zh) | 一种碳纤维复合材料层合板孔隙率无损检测试样甄选方法 | |
| CN110702042A (zh) | 一种超声脉冲回波测厚中信号混叠条件下的厚度估算方法 | |
| CN113624834B (zh) | 一种基于边际谱质心检测的缺陷深度识别方法、系统 | |
| CN113777166A (zh) | 一种基于超声平面波成像和时间反转算子相结合的高分辨缺陷无损检测方法 | |
| CN113504182A (zh) | 基于激光声表面波的物体表面裂纹在线检测方法 | |
| Kishore et al. | Quantitative evaluation of partial delamination in thermal barrier coatings using ultrasonic C-scan imaging | |
| Wang et al. | The optimal wavelet threshold de-nosing method for acoustic emission signals during the medium strain rate damage process of concrete | |
| CN114199811B (zh) | 表征涡轮叶片热障涂层陶瓷层微结构特征方法和装置 | |
| Guorong et al. | Detection of surface crack on the substrate under thermal barrier coatings using microwave non-destructive evaluation | |
| Harding et al. | Model-assisted probability of detection validation of automated ultrasonic scanning for crack detection at fastener holes | |
| CN115979991A (zh) | 一种热障涂层失效判据确定方法及系统 | |
| CN112684015B (zh) | 对涡轮盘应用双线性阵列换能器进行的无损检测系统及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20191210 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |