壳体焊缝缺陷编码超声3D成像方法研究
发布时间：2021-08-11 06:18
船舶制造过程中大量采用壳体结构,焊接是将壳状结构连接在一起的最有效方法,而焊缝不可避免会存在缺陷,将直接影响船舶质量和航行的安全性。因此,开展壳体焊缝无损检测,及时发现存在的焊缝缺陷,并给出缺陷的量化参数,具有重要的意义。传统的焊缝缺陷超声阵列检测方法,往往只能给出缺陷的2D图像,不利于对缺陷空间分布的观察,制约了对缺陷的准确量化与评估。再加之超声波一般采用脉冲激励,相同的激励电压下,回波信噪比小,不利于提高缺陷的图像分辨率,亦制约其检测范围。针对上述问题,本论文开展基于编码超声波的壳体焊缝缺陷3D成像方法研究,将为壳体焊缝缺陷检测提供参考和借鉴。论文在分析壳体焊缝缺陷特点的基础上,对焊缝缺陷常规超声检测方法技术现状及成像技术现状进行了归纳与总结,提出了采用二进制频率组合编码信号激励产生超声波,采用局部矩阵数据捕获方法获取回波信号,再经脉冲压缩后提取编码超声回波信号中携带的缺陷信息,进而利用蒙特卡洛算法解算出焊缝缺陷空间声场参数分布,将声场参数投影到壳体体素模型中,实现了壳体焊缝缺陷的3D填充与显示,获得了缺陷的3D图像。论文将这种方法应用于壳体焊缝缺陷试块检测,在实验室搭建了测试系统...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：102 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
超声衍射时差检测技术
壳体焊缝缺陷编码超声3D成像方法研究10图1.6相控阵全聚焦3D成像图Fig.1.6Phasearraytotalfocused3Dimage通过梳理与总结超声3D成像的国内外研究现状，可知超声3D成像的研究主要是通过超声相控阵技术进行研究的，虽然超声相控阵声束控制灵活，但是随着阵元数目的增多，通道数量增大，硬件系统的复杂度增大，导致检测成本增大。另外，线阵超声3D成像多是根据相应算法进行3D重构与显示，运算复杂，效率低下，可视化程度有限，使得超声3D成像难以快速或者实时成像，在工业检测中存在一定的局限性。另外，基于全矩阵数据的全聚焦3D成像算法[79,82]已经提出并实现，但是该方法通过64通道的矩形阵列全矩阵原始数据进行后续离散点源虚拟全聚焦成像，存在数据量庞大，数据处理困难，需要FPGA等器件的参与工作，才能提高检测时效性，硬件系统复杂度高且检测成本昂贵。另外，李迎雪[83]等通过设计具有多种超声波入射方式的超声传感复合阵列，实现管道缺陷体素填充的3D成像。因此，论文建立被测试件超声3D成像模型，采用蒙特卡洛算法进行被测体空间声场中缺陷信息解算，并进行缺陷体素填充与3D显示，避免了全聚焦算法存在的伪影叠加问题，并能减少虚拟离散点源数量，可有效表征缺陷形貌特征与量化评估。该方法既能兼顾超声成像质量与时效性的同时，又能避免超声传感阵列、编码信号处理以及全聚焦算法存在的不足，进而为实现高性能的快速或者实时超声3D成像提供一种新的思路与方法。1.6论文主要研究内容与章节安排论文采用二进制频率组合编码信号激励超声传感矩形阵列，结合局部矩阵捕获规则，获取壳体焊缝缺陷编码超声回波信号局部矩阵数据，并根据信源标识与自相关脉冲压缩提取编码超声回波信号中，各组发射-接收阵元对的渡越时间与幅值等壳体焊
江苏大学专业硕士学位论文29由图3.7、图3.8与3.9可知，所确定的超声传感矩形阵列在直入射或接触式检测场合中，皆具有较好的超声波声场辐射特性，能够实现对焊缝缺陷的有效检测。另经Cos窗函数变迹，可实现减弱旁瓣相对主瓣的幅值，减低旁瓣与栅瓣水平，使得超声波能量集中，更有利于焊缝试块中缺陷的检出。总之，通过超声传感阵列在单一介质或者双层介质中的声场辐射特性分析与仿真试验，可知采用大尺寸阵元的超声传感阵列，既有优势又有劣势，优势在于能够提高阵元声场能量，便于焊缝试块中缺陷的检出，降低制造技术难度与成本，劣势在于对阵列声束偏转角度等有所限制，还会产生栅瓣与旁瓣[89,90]。因此，通过超声传感阵列的声场理论分析与仿真，确定8×8超声传感阵列的几何参数，明确超声传感阵列的声场性能，为超声传感阵列检测与3D成像提供理论依据，为局部矩阵捕获规则的确定提供参考。3.2局部矩阵数据捕获规则研究全矩阵数据是指在任意时刻，超声传感阵列中只有一个阵元发射超声波检测被测体，全部阵元接收超声回波信号，并依次保存接收到的超声回波信号，重复上述过程，直至阵列中最后一个阵元完成发射与接收过程，即可捕获超声传感阵列检测缺陷回波信号的完备集数据，全矩阵数据捕获示意图如图3.10所示。图3.10超声传感阵列的全矩阵数据捕获示意图Fig.3.10Fullmatrixdataacquisitiondiagramofultrasonicsensorarray
【参考文献】：
期刊论文
[1]各向异性焊缝缺陷超声阵列全聚焦成像方法[J]. 杨敬,吴斌,焦敬品,刘帅开,刘秀成,何存富. 声学学报. 2019(01)
[2]航空航天领域中先进超声检测技术的发展和应用[J]. 周正干,李文涛. 航空制造技术. 2018(19)
[3]基于Omega-K算法的快速全聚焦超声成像研究[J]. 陈尧,冒秋琴,陈果,石文泽,卢超. 仪器仪表学报. 2018(09)
[4]超声相控阵矩阵阵列三维合成聚焦成像方法[J]. 孙昌立,迟大钊,刚铁,于朋. 焊接学报. 2018(06)
[5]超声三维定位中时间基准误差补偿方法[J]. 燕学智,王海云,王昕. 吉林大学学报(工学版). 2019(02)
[6]相控阵三维全聚焦成像检测技术[J]. 杨贵德,詹红庆,陈伟,杜南开,陈振光,杨青兰. 无损检测. 2018(05)
[7]基于不锈钢焊缝缺陷的无损检测研究进展[J]. 彭志珍,陶于春,任尚坤. 焊管. 2018(04)
[8]基于FSTFM技术的焊缝表面裂纹的成像检测[J]. 于朋,刚铁,孙昌立. 焊接学报. 2018(02)
[9]国内焊接缺陷声学无损检测研究综述[J]. 迟大钊,齐聪成. 精密成形工程. 2018(01)
[10]基于Barker码的一发两收超声TOFD技术在检测倾斜裂纹中的应用[J]. 王鹏,韩庆邦,姜学平,郑豪,许洲琛. 无损检测. 2017(12)
博士论文
[1]基于蒙特卡洛神经网络算法的不平衡数据分类研究[D]. 冯芳.兰州大学 2019
[2]超声无损检测缺陷定位与稀疏信号重构方法[D]. 吴彪.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于相控阵超声成像的圆柱类部件自动化无损检测理论与实践的研究[D]. 吴海腾.浙江大学 2016
[4]超声相控阵超分辨率成像方法研究[D]. 樊程广.国防科学技术大学 2014
[5]医学超声成像中的编码激励技术及其性能优化的研究[D]. 傅娟.华南理工大学 2014
[6]超声相控阵技术若干关键问题的研究[D]. 孙芳.天津大学 2012
[7]蒙特卡洛滤波算法在目标跟踪中的应用[D]. 朱娟.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2010
硕士论文
[1]战场侦察雷达与光学传感器指示交接算法研究[D]. 靳玉超.中国电子科技集团公司电子科学研究院 2019
[2]基于编码超声与信源标识技术的管道缺陷检测方法研究[D]. 刘明宇.江苏大学 2018
[3]基于超声信号参数估计的钢轨伤损定位研究[D]. 姚金玲.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于FPGA的快速超声全聚焦成像研究[D]. 冉超.西南交通大学 2017
[5]基于稀疏表示的管道缺陷超声复合阵列成像研究[D]. 李迎雪.江苏大学 2017
[6]基于相控阵超声的管道环形焊缝分区检测系统的研发[D]. 齐文帅.浙江大学 2017
[7]S30408奥氏体不锈钢板对接焊缝相控阵超声检测技术研究[D]. 修日爽.大连理工大学 2016
[8]基于FPGA的合成子孔径技术与全聚焦方法的研究[D]. 李曦.西南交通大学 2016
[9]混凝土内部异常超声阵列成像算法研究[D]. 王禹.南昌航空大学 2015
[10]基于全采样数据的缺陷三维重建方法研究[D]. 王常玺.哈尔滨工业大学 2015
本文编号：3335626
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：102 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
超声衍射时差检测技术
壳体焊缝缺陷编码超声3D成像方法研究10图1.6相控阵全聚焦3D成像图Fig.1.6Phasearraytotalfocused3Dimage通过梳理与总结超声3D成像的国内外研究现状，可知超声3D成像的研究主要是通过超声相控阵技术进行研究的，虽然超声相控阵声束控制灵活，但是随着阵元数目的增多，通道数量增大，硬件系统的复杂度增大，导致检测成本增大。另外，线阵超声3D成像多是根据相应算法进行3D重构与显示，运算复杂，效率低下，可视化程度有限，使得超声3D成像难以快速或者实时成像，在工业检测中存在一定的局限性。另外，基于全矩阵数据的全聚焦3D成像算法[79,82]已经提出并实现，但是该方法通过64通道的矩形阵列全矩阵原始数据进行后续离散点源虚拟全聚焦成像，存在数据量庞大，数据处理困难，需要FPGA等器件的参与工作，才能提高检测时效性，硬件系统复杂度高且检测成本昂贵。另外，李迎雪[83]等通过设计具有多种超声波入射方式的超声传感复合阵列，实现管道缺陷体素填充的3D成像。因此，论文建立被测试件超声3D成像模型，采用蒙特卡洛算法进行被测体空间声场中缺陷信息解算，并进行缺陷体素填充与3D显示，避免了全聚焦算法存在的伪影叠加问题，并能减少虚拟离散点源数量，可有效表征缺陷形貌特征与量化评估。该方法既能兼顾超声成像质量与时效性的同时，又能避免超声传感阵列、编码信号处理以及全聚焦算法存在的不足，进而为实现高性能的快速或者实时超声3D成像提供一种新的思路与方法。1.6论文主要研究内容与章节安排论文采用二进制频率组合编码信号激励超声传感矩形阵列，结合局部矩阵捕获规则，获取壳体焊缝缺陷编码超声回波信号局部矩阵数据，并根据信源标识与自相关脉冲压缩提取编码超声回波信号中，各组发射-接收阵元对的渡越时间与幅值等壳体焊
江苏大学专业硕士学位论文29由图3.7、图3.8与3.9可知，所确定的超声传感矩形阵列在直入射或接触式检测场合中，皆具有较好的超声波声场辐射特性，能够实现对焊缝缺陷的有效检测。另经Cos窗函数变迹，可实现减弱旁瓣相对主瓣的幅值，减低旁瓣与栅瓣水平，使得超声波能量集中，更有利于焊缝试块中缺陷的检出。总之，通过超声传感阵列在单一介质或者双层介质中的声场辐射特性分析与仿真试验，可知采用大尺寸阵元的超声传感阵列，既有优势又有劣势，优势在于能够提高阵元声场能量，便于焊缝试块中缺陷的检出，降低制造技术难度与成本，劣势在于对阵列声束偏转角度等有所限制，还会产生栅瓣与旁瓣[89,90]。因此，通过超声传感阵列的声场理论分析与仿真，确定8×8超声传感阵列的几何参数，明确超声传感阵列的声场性能，为超声传感阵列检测与3D成像提供理论依据，为局部矩阵捕获规则的确定提供参考。3.2局部矩阵数据捕获规则研究全矩阵数据是指在任意时刻，超声传感阵列中只有一个阵元发射超声波检测被测体，全部阵元接收超声回波信号，并依次保存接收到的超声回波信号，重复上述过程，直至阵列中最后一个阵元完成发射与接收过程，即可捕获超声传感阵列检测缺陷回波信号的完备集数据，全矩阵数据捕获示意图如图3.10所示。图3.10超声传感阵列的全矩阵数据捕获示意图Fig.3.10Fullmatrixdataacquisitiondiagramofultrasonicsensorarray
【参考文献】：
期刊论文
[1]各向异性焊缝缺陷超声阵列全聚焦成像方法[J]. 杨敬,吴斌,焦敬品,刘帅开,刘秀成,何存富. 声学学报. 2019(01)
[2]航空航天领域中先进超声检测技术的发展和应用[J]. 周正干,李文涛. 航空制造技术. 2018(19)
[3]基于Omega-K算法的快速全聚焦超声成像研究[J]. 陈尧,冒秋琴,陈果,石文泽,卢超. 仪器仪表学报. 2018(09)
[4]超声相控阵矩阵阵列三维合成聚焦成像方法[J]. 孙昌立,迟大钊,刚铁,于朋. 焊接学报. 2018(06)
[5]超声三维定位中时间基准误差补偿方法[J]. 燕学智,王海云,王昕. 吉林大学学报(工学版). 2019(02)
[6]相控阵三维全聚焦成像检测技术[J]. 杨贵德,詹红庆,陈伟,杜南开,陈振光,杨青兰. 无损检测. 2018(05)
[7]基于不锈钢焊缝缺陷的无损检测研究进展[J]. 彭志珍,陶于春,任尚坤. 焊管. 2018(04)
[8]基于FSTFM技术的焊缝表面裂纹的成像检测[J]. 于朋,刚铁,孙昌立. 焊接学报. 2018(02)
[9]国内焊接缺陷声学无损检测研究综述[J]. 迟大钊,齐聪成. 精密成形工程. 2018(01)
[10]基于Barker码的一发两收超声TOFD技术在检测倾斜裂纹中的应用[J]. 王鹏,韩庆邦,姜学平,郑豪,许洲琛. 无损检测. 2017(12)
博士论文
[1]基于蒙特卡洛神经网络算法的不平衡数据分类研究[D]. 冯芳.兰州大学 2019
[2]超声无损检测缺陷定位与稀疏信号重构方法[D]. 吴彪.哈尔滨工业大学 2017
[3]基于相控阵超声成像的圆柱类部件自动化无损检测理论与实践的研究[D]. 吴海腾.浙江大学 2016
[4]超声相控阵超分辨率成像方法研究[D]. 樊程广.国防科学技术大学 2014
[5]医学超声成像中的编码激励技术及其性能优化的研究[D]. 傅娟.华南理工大学 2014
[6]超声相控阵技术若干关键问题的研究[D]. 孙芳.天津大学 2012
[7]蒙特卡洛滤波算法在目标跟踪中的应用[D]. 朱娟.中国科学院研究生院（长春光学精密机械与物理研究所） 2010
硕士论文
[1]战场侦察雷达与光学传感器指示交接算法研究[D]. 靳玉超.中国电子科技集团公司电子科学研究院 2019
[2]基于编码超声与信源标识技术的管道缺陷检测方法研究[D]. 刘明宇.江苏大学 2018
[3]基于超声信号参数估计的钢轨伤损定位研究[D]. 姚金玲.哈尔滨工业大学 2018
[4]基于FPGA的快速超声全聚焦成像研究[D]. 冉超.西南交通大学 2017
[5]基于稀疏表示的管道缺陷超声复合阵列成像研究[D]. 李迎雪.江苏大学 2017
[6]基于相控阵超声的管道环形焊缝分区检测系统的研发[D]. 齐文帅.浙江大学 2017
[7]S30408奥氏体不锈钢板对接焊缝相控阵超声检测技术研究[D]. 修日爽.大连理工大学 2016
[8]基于FPGA的合成子孔径技术与全聚焦方法的研究[D]. 李曦.西南交通大学 2016
[9]混凝土内部异常超声阵列成像算法研究[D]. 王禹.南昌航空大学 2015
[10]基于全采样数据的缺陷三维重建方法研究[D]. 王常玺.哈尔滨工业大学 2015
本文编号：3335626
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