CN114994172B - 一种基于贝叶斯理论的超声c扫描路径优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于贝叶斯理论的超声C扫描路径优化方法，属于超声无损检测领域。采集初始超声信号，提取出待检测深度的缺陷特征值，并估算阈值。将已采集信号位置的缺陷特征值投入到高斯过程回归模型中和增益期望函数，计算出各个未采集信号位置的补充采集得分，并以补充采集得分高于阈值的全部极值点坐标，作为新一轮的补充采集坐标。经过多轮次的补充采集后，检测区域内不存在补充采集得分高于阈值的坐标，结束扫描，输出全部坐标缺陷特征值的置信均值并成像。实现对块状结构内部缺陷的快速检测和准确表征。该算法以较少的补充检测轮次和较少数据采集量，实现金属构件内部缺陷状况的准确评估。

Description

一种基于贝叶斯理论的超声C扫描路径优化方法
技术领域
本发明涉及一种超声C扫描检测过程中的扫描路径规划方法，该方法可用于金属构件内部缺陷快速定位及缺陷尺寸快速定量检测，属于超声无损检测领域。
背景技术
金属构件易产生多种内部损伤形式。超声无损检测具有对内部缺陷敏感、易于实现自动化检测等优点，已成为金属构件内部缺陷检测中最为常用的无损检测方法。
目前的超声自动无损检测大多根据检测精度预设密集网格，并在网格中规划均匀步距的固定运动轨迹，以逐点采集的方式获取超声信号，从而得到精细的缺陷表征结果。但随着检测区域增大，检测精度的提高，当前的检测方式需要采集信号的位置过多，导致扫描流程冗长，且采集的数据占用过多存储空间，后处理困难。
将空间域数据压缩方法与超声自动无损检测过程结合，可以有效减少信号采集流程、降低采集数据存储需求。R.Fuentes等[R.Fuentes,P.Gardner,C.Mineo,T.J.Rogers,S.G.Pierce,K.Worden,N.Dervilis,E.J.Cross,Autonomous ultrasonic inspectio nusing Bayesian optimisation and robust outlier analysis,Mechanical Systems and Signal Processing,2020,Volume 145,106897]提出了一种基于贝叶斯优化的自主超声检测方法。该方法利用高斯过程回归模型和增益期望函数，对缺陷分布信息增益进行量化，并利用该参数确定最优补充检测位置。通过多轮最优补充检测位置的信号采集，以较少的检测位置得到了更多的缺陷分布信息增益，从而实现了缺陷检测流程的简化。然而，该自主检测过程为实现检测位置的最少，每采集一个位置的信号，就要求解检测区域内全部位置的缺陷分布信息增益，导致数据后处理流程冗长，反而不能使整个检测过程最简便。
在上述研究基础上，本专利提出一种基于贝叶斯理论的超声C扫描路径优化算法。该算法通过设定阈值，输出批量坐标作为下一轮检测位置，以较少的补充检测轮次和较少数据采集量，实现金属构件内部缺陷状况的准确评估。
发明内容
本发明的内容在于提出一种用于金属构件内部缺陷检测的C扫描路径优化算法。该方法是通过多轮次的依次进行批量采集信号、估计缺陷特征值、求解补充采集位置这三个主要步骤，实现了超声C扫描过程中信号采集位置的自主寻优，用较少的信号采集批次和信号采集总数，得到缺陷的准确成像结果。
本发明提出的一种用于金属构件内部缺陷检测的C扫描路径优化算法，其基本原理在于：
在金属构件内部缺陷的超声无损检测过程中，在检测区域内不同位置采集更多超声信号，可以获得更多的构件内部缺陷分布信息，当已知的缺陷分布信息达到一定量，便可实现对应构件内部缺陷的准确表征。因此，直接在可获得更多缺陷分布信息的位置进行信号采集，便可以更快获得足够的缺陷分布信息，实现构件内部缺陷的快速准确表征。
本发明提出的一种用于金属构件内部缺陷检测的C扫描路径优化算法，其特征在于：该算法是通过以下步骤实现的，其流程图如图1所示：
1)针对待检测金属构件的检测区域，设定一定数量且均匀分布的初始扫描坐标，并在对应位置采集超声信号；
2)对目前全部采集超声信号进行降噪处理，提取待检测深度对应的超声缺陷特征值，并利用3σ准则估算缺陷阈值；
3)将已采样位置的超声缺陷特征值代入高斯过程回归模型中，高斯过程回归模型可写作以下形式：
f(x,y)～GP(m(x,y),k((x,y),(x′,y′))) (1)
式中(x',y')——超声探头已采集信号坐标；
(x,y)——超声探头未采集信号坐标；
GP(·)——高斯过程回归模型；
m(·)——超声缺陷特征值的置信均值；
k(·)——核函数；
f(·)——超声缺陷特征值的置信区间；
利用公式(1)所示的高斯过程回归模型，对暂未采集超声信号的位置的缺陷特征值的置信区间进行估计；
4)将暂未采集超声信号的位置的缺陷特征值的置信区间，带入如下所示的增益期望函数中：
Score(x,y)＝(f(x,y)-f(x',y'))Φ(Z)+εφ(Z),Z＝(f(x,y)-T)/ε (2)
式中T——缺陷阈值；
ε——超声缺陷特征值置信区间标准差；
Φ(·)——正态累计分布函数；
p(x，y)——坐标(x,y)处缺陷概率；
Seore(x，y)——坐标(x,y)处补充采集得分；
φ(·)——正态密度分布函数；
利用公式(2)所示的增益期望函数，求解检测区域内全部位置的补充采集得分；
5)将全部高于阈值的补充采集得分的极值点坐标，作为新一轮的补充采集坐标，并在对应位置采集超声信号；
6)重复步骤2)～5)，以进行超声信号的多轮次采集和补充采集位置的多次确定。当补充采集得分最高值低于阈值时，结束自主C扫描，输出当轮次下全部位置的缺陷特征值的置信均值作为自主C扫描的成像结果。
附图说明
图1是金属构件内部缺陷检测C扫描路径优化算法流程图；
图2是实验装置系统图；
图3试件检测区域内部缺陷分布示意图；
图4第1、3、5轮次下检测区域内缺陷特征值的置信均值、缺陷概率及补充采集得分；其中，第一轮(a,b,c)、第三轮(d,e,f)、第五轮(g,h,i)下检测区域内补充采集得分(a,d,g)、置信均值(b,e,h)和缺陷概率(c,f,i)。
图5自主C扫描提取缺陷区域与常规C扫描提取缺陷区域；a)常规C扫描提取缺陷区域；b)自主C扫描提取缺陷区域。
其中：1—NI主机；2—DPR500超声脉冲发射接收器；3—三维自动扫描单元；4—水箱；5—水浸超声探头及夹具；6—被测试件。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明，但本发明并不限于以下实施例。本实验实施过程包括以下步骤：
1、实验系统和检测试件：按照图2所示的实验装置系统图搭建实验系统，该系统主要包括NI主机、DPR 500超声脉冲发射接收器、三维扫描架以及水浸超声探头和夹具。超声探头选用奥林巴斯V326水浸探头，探头中心频率为5MHz，探头直径为10mm，激励信号为负尖波脉冲，采样频率为100MHz。检测对象为高度为60mm，材料为4130钢的锻件，试件检测区域大小为50mm×80mm，检测对象为部分区域45mm深度处的编号为1、3的孔，其示意图如图3所示，检测区域内部缺陷参数如表1所示。
表1检测区域内部缺陷参数
2、初始信号采集：采用上述实验系统对检测试件中缺陷进行检测，于上述试件检测区域内，预设初始步长为4mm的扫描坐标点，并采集对应坐标下的超声A扫描波形。
3、缺陷特征值提取与估算阈值：对A扫描波形进行滤波降噪处理，从波形中提取出深度45mm的幅值特征作为已采样位置的缺陷特征值，并利用3σ准则对阈值进行确定，确定阈值约为0.198。
4、估计未采样位置缺陷特征值的置信区间：将已采样位置的缺陷特征值代入核函数为Matern3/2核函数，尺度超参数为3.5，幅值超参数为2的高斯过程回归模型中。通过高斯过程回归模型，估计取未采样位置的缺陷特征值的置信区间。
5、求解缺陷概率和补充采集得分：利用缺陷特征值的置信区间方差，联合步骤3中确定的阈值，求解全部坐标对应的缺陷概率。利用缺陷概率和增益期望函数，求解未采样位置的补充采集得分。
6、补充采集：将全部高于阈值的暂未采样位置的补充采集得分的极值点坐标，作为新的一轮采集坐标，并在对应位置处采集超声A扫描波形，滤波处理后提取出深度45mm的幅值特征，并加入到已采样位置的缺陷特征值中。
7、迭代计算：重复步骤3-6，经过5轮采集过程(初始采集和4次补充采集)后，由于不存在补充采集得分高于阈值的坐标，停止检测流程，并输出此时全部坐标下的特征值的置信均值作为C扫描成像结果。第1、3、5轮次下的缺陷特征值的置信均值、缺陷概率及补充采集得分如图4所示，自主C扫描提取缺陷区域与常规C扫描提取缺陷区域图5所示，缺陷检测过程中部分量化指标如表2所示。
表2缺陷检测量化结果
从图5和表2可知，在表征4130钢试件扫描区域45mm深处的两个孔缺陷时，自主C扫描相较于常规C扫描，在仅使用14.9％的信号采集数的同时实现了对缺陷的准确定位，且尺寸定量检测的误差在3％以内。通过该结果较好的证明了本方法对锻件内部缺陷C扫描路径优化的可行性。
上述步骤只是本发明的一个典型实施例，本发明的实施不限于此。

Claims (2)

1.一种基于贝叶斯理论的超声C扫描路径优化方法，其特征在于：通过以下步骤实现：
1)针对待检测金属构件的检测区域，设定一定数量且均匀分布的初始扫描坐标，并在对应位置采集超声信号；
2)对目前全部采集超声信号进行降噪处理，提取待检测深度对应的缺陷特征值，并利用3σ准则估算阈值；
3)将已采样位置的缺陷特征值代入高斯过程回归模型中，对暂未采样位置的缺陷特征值的置信区间进行估计；将已采样位置的超声缺陷特征值代入高斯过程回归模型中，高斯过程回归模型写作以下形式：
f(x，y)～GP(m(x，y)，k((x，y)，(x′，y′))) (1)
式中(x′，y′)——超声探头已采集信号坐标；
(x，y)——超声探头未采集信号坐标；
GP(·)——高斯过程回归模型；
m(·)——超声缺陷特征值的置信均值；
k(·)——核函数；
f(·)——超声缺陷特征值的置信区间；
利用公式(1)所示的高斯过程回归模型，对暂未采集超声信号的位置的缺陷特征值的置信区间进行估计；
4)将暂未采集超声信号的位置的缺陷特征值的置信区间，带入如下所示的增益期望函数中：
Score(x，y)＝(f(x，y)-f(x′，y′))Φ(Z)+εφ(Z)，Z＝(f(x，y)-T)/ε (2)
式中T——缺陷阈值；
ε——超声缺陷特征值置信区间标准差；
Φ(·)——正态累计分布函数；
P(x，y)——坐标(x，y)处缺陷概率；
Score(x，y)——坐标(x，y)处补充采集得分；
φ(·)——正态密度分布函数；
利用公式(2)所示的增益期望函数，求解检测区域内全部位置的补充采集得分；
5)将全部高于阈值的补充采集得分的极值点坐标，作为新一轮的补充采集坐标，并在对应位置采集超声信号；
6)重复步骤(2)～(5)，当补充采集得分最高值低于阈值时，结束自主C扫描，并输出当轮次下全部位置的缺陷特征值的置信均值作为自主C扫描的成像结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于贝叶斯理论的超声C扫描路径优化方法，其特征在于：在金属构件内部缺陷的超声无损检测过程中，在检测区域内不同位置采集更多超声信号，获得更多的构件内部缺陷分布信息，当已知的缺陷分布信息达到一定量，便可实现对应构件内部缺陷的准确表征；在可获得更多缺陷分布信息的位置进行信号采集，获得足够缺陷分布信息，实现构件内部缺陷的快速准确表征。
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