铝合金构件缺陷电涡流检测与定量化评估方法研究
发布时间：2020-12-27 01:44
铝合金是工业中应用最多的一类有色金属结构材料,因其具备密度低、强度高以及抗腐蚀性能好等优点,被广泛应用于航空航天、海洋工程、石油化工以及汽车制造等领域中。在铝合金的冶炼和深加工过程中,因生产环境、工艺因素以及原始坯料质量好坏等问题使得构件中不可避免地产生各种缺陷,进而对服役结构带来重大的安全隐患。然而,目前对铝合金构件缺陷检测的方法中,缺陷检测的准确性、检测效率以及缺陷量化的精度均有待进一步提高。基于电磁感应原理的电涡流检测技术因具备准确、高效和便捷等优点而被广泛应用于金属构件的无损检测中。在分析了国内外电涡流无损检测研究现状的基础上,本文开展了铝合金构件缺陷电涡流检测和定量化评估的方法研究,主要的研究工作如下:（1）针对铝合金构件缺陷电涡流检测的复杂性,构建了电涡流检测的仿真分析模型,并在仿真模型的基础上分析了电涡流检测中扫描探头选型、线圈的外径参数、激励频率和绕制线圈线径的大小等参数对铝合金构件缺陷检测的影响。通过仿真分析,可为实际电涡流检测系统的参数设置提供指导,从而提高对铝合金构件缺陷检测的准确性以及缺陷边缘识别的精度。（2）针对铝合金构件缺陷电涡流检测过程中的噪声干扰问题,提...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
超声检测原理图
利用射线对待测试件进行照射,并在试件的另一侧检测出穿透试件后的射线信息,根据检测到的射线信息即可分析出试件内部的缺陷信息[29],其检测原理如图1.2所示。根据检测射线的不同,分为射线、射线、射线和射线等,根据检测类型的不同分为照相检测、层析检测、实时成像检测。在采用射线检测技术对铝合金缺陷进行检测中,张晓光等人采用了基于分水岭变换和Beamlet变换的方法实现了对射线图像中缺陷区域进行特征提取,能够准确检测出铝合金中存在的缺陷及缺陷边界信息[30]。针对铝合金缺陷射线检测图像对比度不够、边缘模糊以及背景起伏较大等问题,杨勇等人采用了背景相减和数学形态学算法对图像中的缺陷信息进行有效提取,并根据提取的缺陷特征实现了对缺陷的准确分类[31]。同样,针对在强噪声、低对比度和复杂背景影响下的射线图像缺陷检测问题,李雪琴等人提出了结合离散Curvelet变换和循环平移的方法先对图像进行去噪处理,而后采用Fourier方法对检测图像的灰度曲线进行拟合,最后通过与原图像的灰度值差异对比实现了对缺陷区域的分隔[32]。针对铝合金双面焊焊缝的缺陷检测问题,邵家鑫等人采用了分别处理焊缝重叠边缘区与非边缘区、细长与非细长缺陷的思路,最终实现对焊缝重叠区域缺陷的准确检测[33]。Shao J X等人采用低阈值的缺陷分隔算法对射线检测图像中所有潜在的缺陷进行分隔,并用改进的霍夫变换剔除了图像中的伪缺陷,实现了较为准确的铝合金缺陷检测[34]。Zhang J S等人提出了一种结合自适应阈值分割算法和数学形态学重建的方法,实现了对铝合金构件中气孔和缩孔缺陷的检测,并对缺陷进行了准确的分类[35]。针对射线检测中图像可视性受到限制的问题,Kim K S等人提出了一种基于简单射线散射模型的图像复原方法,利用暗通道先验估计单个射线图像的散射射线强度和给定目标的直接投射函数,并通过实验验证了该方法的有效性,提高了射线检测对铝合金缺陷检测的可视性[36]。
红外热成像检测首先通过热源对待检测试件进行加热,而后采用红外热像仪对试件的热响应进行热成像从而分析其缺陷信息,其检测原理如图1.3所示[37]。热源可以是通以交流电的线圈(电涡流热成像)、大功率闪光灯或激光等。在采用热成像对铝合金进行缺陷检测中,李萌等人采用热成像技术对铝合金制的铆接结构进行疲劳测试,并与传统的阶梯法检测结果进行了对比,表明了红外热成像检测技术可用于铝合金铆接结构疲劳极限的快速检测上[38]。李旭东等人研究了采用红外热成像检测技术进行铝合金结构件应力测量时加载频率对测量结果的影响,并成功将热成像技术应用于铝合金铆接结构的应力分布研究中[39]。仪向向等人基于仿真分析模型研究了铝合金板表面裂纹缺陷与检测热图像的关系,并给出了表面缺陷深度信息定量化评估的方法[40]。杨泽明等人研究了铝合金薄板中不同走向缺陷的问题,结果表明热成像检测技术能够有效地检测出薄板中不同走向的缺陷,且最大温差随缺陷角度的增大而增加[41]。Duan Y X等人采用热成像检测技术对铝板进行了缺陷检测和定量化评估分析,通过分析得出,概率检测分析方法对更加微小和深层的亚表面缺陷有更高的检测准确性[42]。Xu C H等人采用脉冲热成像对金属构件的亚表面腐蚀缺陷进行成像检测,通过结合主成分分析算法对采集到的原始热图像进行特征提取分析,能够有效和便捷地对腐蚀面的裂纹缺陷进行检测[43]。针对如何提高铝合金板缺陷热成像检测准确性问题,Accardi E D’等人分别从相位法、斜率分析、相关系数、热信号重建以及主成分热图像多个算法对不同缺陷尺寸和深度检测进行了分析[44]。Montinaro N等人针对多层铝合金板复合结构中层间脱粘的问题,采用了有源红外热成像检测方法对热场进行测量,通过分析监测区域内温度标准偏差的变化来检测层间脱粘缺陷的位置、尺寸以及缺陷的形状信息[45]。Qiu J X提出了一种利用多幅无背景图像进行热图像处理的方法,以提高最后一幅热图像的裂纹检测能力,并成功检测出了金属试件中不同类型的裂纹[46]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]铝合金薄板不同走向焊缝缺陷的脉冲涡流热成像检测[J]. 杨泽明,邱巧,边毅,彭瑾,伍剑波. 无损检测. 2019(06)
[2]铝合金冷轧板带孔洞缺陷及预防策略研究[J]. 黄志涛. 中国金属通报. 2019(05)
[3]石油管道脉冲远场涡流信号特征分析与处理[J]. 张伟,李焱骏,师奕兵,罗清旺. 仪器仪表学报. 2019(01)
[4]电涡流相位梯度及其在导电材料缺陷识别中的应用[J]. 张荣华,叶松,马明,赵倩,王化祥. 仪器仪表学报. 2018(10)
[5]涡流阵列检测缺陷的理论基础和仿真分析[J]. 岳明明,张卫民,庞炜涵,徐民东. 北京理工大学学报. 2018(02)
[6]焊接缺陷磁光成像动态检测与识别[J]. 高向东,蓝重洲,陈子琴,游德勇,李国华. 光学精密工程. 2017(05)
[7]铝合金在船舶和海洋工程中的应用[J]. 齐忠原,巫瑞智,王国军,王强,侯乐干. 轻合金加工技术. 2016(01)
[8]一种基于远场涡流的管道大面积缺陷定位检测方法[J]. 罗清旺,师奕兵,王志刚,张伟,马东. 仪器仪表学报. 2015(12)
[9]基于涡流热成像的表面缺陷定量分析仿真[J]. 仪向向,曾金晶,杨随先. 无损检测. 2015(04)
[10]高强铝合金的发展及其材料的制备加工技术[J]. 张新明,邓运来,张勇. 金属学报. 2015(03)
博士论文
[1]导电材料缺陷磁光成像无损检测技术研究[D]. 田露露.电子科技大学 2018
[2]亚纳米精度电涡流传感器的理论和设计研究[D]. 王洪波.中国科学技术大学 2015
[3]飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究[D]. 于霞.北京理工大学 2014
[4]电磁层析成像与检测技术逆问题的研究[D]. 郝建娜.天津大学 2013
[5]电磁无损检测缺陷识别与评估新方法研究[D]. 何赟泽.国防科学技术大学 2012
[6]涡流阵列无损检测中裂纹参数估计和成像方法研究[D]. 刘波.国防科学技术大学 2011
[7]多频涡流无损检测的干扰抑制和缺陷检测方法研究[D]. 高军哲.国防科学技术大学 2011
[8]多层导电结构深层缺陷电涡流检测和定量化评估研究[D]. 叶波.浙江大学 2009
本文编号：2940856
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：139 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
超声检测原理图
利用射线对待测试件进行照射,并在试件的另一侧检测出穿透试件后的射线信息,根据检测到的射线信息即可分析出试件内部的缺陷信息[29],其检测原理如图1.2所示。根据检测射线的不同,分为射线、射线、射线和射线等,根据检测类型的不同分为照相检测、层析检测、实时成像检测。在采用射线检测技术对铝合金缺陷进行检测中,张晓光等人采用了基于分水岭变换和Beamlet变换的方法实现了对射线图像中缺陷区域进行特征提取,能够准确检测出铝合金中存在的缺陷及缺陷边界信息[30]。针对铝合金缺陷射线检测图像对比度不够、边缘模糊以及背景起伏较大等问题,杨勇等人采用了背景相减和数学形态学算法对图像中的缺陷信息进行有效提取,并根据提取的缺陷特征实现了对缺陷的准确分类[31]。同样,针对在强噪声、低对比度和复杂背景影响下的射线图像缺陷检测问题,李雪琴等人提出了结合离散Curvelet变换和循环平移的方法先对图像进行去噪处理,而后采用Fourier方法对检测图像的灰度曲线进行拟合,最后通过与原图像的灰度值差异对比实现了对缺陷区域的分隔[32]。针对铝合金双面焊焊缝的缺陷检测问题,邵家鑫等人采用了分别处理焊缝重叠边缘区与非边缘区、细长与非细长缺陷的思路,最终实现对焊缝重叠区域缺陷的准确检测[33]。Shao J X等人采用低阈值的缺陷分隔算法对射线检测图像中所有潜在的缺陷进行分隔,并用改进的霍夫变换剔除了图像中的伪缺陷,实现了较为准确的铝合金缺陷检测[34]。Zhang J S等人提出了一种结合自适应阈值分割算法和数学形态学重建的方法,实现了对铝合金构件中气孔和缩孔缺陷的检测,并对缺陷进行了准确的分类[35]。针对射线检测中图像可视性受到限制的问题,Kim K S等人提出了一种基于简单射线散射模型的图像复原方法,利用暗通道先验估计单个射线图像的散射射线强度和给定目标的直接投射函数,并通过实验验证了该方法的有效性,提高了射线检测对铝合金缺陷检测的可视性[36]。
红外热成像检测首先通过热源对待检测试件进行加热,而后采用红外热像仪对试件的热响应进行热成像从而分析其缺陷信息,其检测原理如图1.3所示[37]。热源可以是通以交流电的线圈(电涡流热成像)、大功率闪光灯或激光等。在采用热成像对铝合金进行缺陷检测中,李萌等人采用热成像技术对铝合金制的铆接结构进行疲劳测试,并与传统的阶梯法检测结果进行了对比,表明了红外热成像检测技术可用于铝合金铆接结构疲劳极限的快速检测上[38]。李旭东等人研究了采用红外热成像检测技术进行铝合金结构件应力测量时加载频率对测量结果的影响,并成功将热成像技术应用于铝合金铆接结构的应力分布研究中[39]。仪向向等人基于仿真分析模型研究了铝合金板表面裂纹缺陷与检测热图像的关系,并给出了表面缺陷深度信息定量化评估的方法[40]。杨泽明等人研究了铝合金薄板中不同走向缺陷的问题,结果表明热成像检测技术能够有效地检测出薄板中不同走向的缺陷,且最大温差随缺陷角度的增大而增加[41]。Duan Y X等人采用热成像检测技术对铝板进行了缺陷检测和定量化评估分析,通过分析得出,概率检测分析方法对更加微小和深层的亚表面缺陷有更高的检测准确性[42]。Xu C H等人采用脉冲热成像对金属构件的亚表面腐蚀缺陷进行成像检测,通过结合主成分分析算法对采集到的原始热图像进行特征提取分析,能够有效和便捷地对腐蚀面的裂纹缺陷进行检测[43]。针对如何提高铝合金板缺陷热成像检测准确性问题,Accardi E D’等人分别从相位法、斜率分析、相关系数、热信号重建以及主成分热图像多个算法对不同缺陷尺寸和深度检测进行了分析[44]。Montinaro N等人针对多层铝合金板复合结构中层间脱粘的问题,采用了有源红外热成像检测方法对热场进行测量,通过分析监测区域内温度标准偏差的变化来检测层间脱粘缺陷的位置、尺寸以及缺陷的形状信息[45]。Qiu J X提出了一种利用多幅无背景图像进行热图像处理的方法,以提高最后一幅热图像的裂纹检测能力,并成功检测出了金属试件中不同类型的裂纹[46]。
【参考文献】：
期刊论文
[1]铝合金薄板不同走向焊缝缺陷的脉冲涡流热成像检测[J]. 杨泽明,邱巧,边毅,彭瑾,伍剑波. 无损检测. 2019(06)
[2]铝合金冷轧板带孔洞缺陷及预防策略研究[J]. 黄志涛. 中国金属通报. 2019(05)
[3]石油管道脉冲远场涡流信号特征分析与处理[J]. 张伟,李焱骏,师奕兵,罗清旺. 仪器仪表学报. 2019(01)
[4]电涡流相位梯度及其在导电材料缺陷识别中的应用[J]. 张荣华,叶松,马明,赵倩,王化祥. 仪器仪表学报. 2018(10)
[5]涡流阵列检测缺陷的理论基础和仿真分析[J]. 岳明明,张卫民,庞炜涵,徐民东. 北京理工大学学报. 2018(02)
[6]焊接缺陷磁光成像动态检测与识别[J]. 高向东,蓝重洲,陈子琴,游德勇,李国华. 光学精密工程. 2017(05)
[7]铝合金在船舶和海洋工程中的应用[J]. 齐忠原,巫瑞智,王国军,王强,侯乐干. 轻合金加工技术. 2016(01)
[8]一种基于远场涡流的管道大面积缺陷定位检测方法[J]. 罗清旺,师奕兵,王志刚,张伟,马东. 仪器仪表学报. 2015(12)
[9]基于涡流热成像的表面缺陷定量分析仿真[J]. 仪向向,曾金晶,杨随先. 无损检测. 2015(04)
[10]高强铝合金的发展及其材料的制备加工技术[J]. 张新明,邓运来,张勇. 金属学报. 2015(03)
博士论文
[1]导电材料缺陷磁光成像无损检测技术研究[D]. 田露露.电子科技大学 2018
[2]亚纳米精度电涡流传感器的理论和设计研究[D]. 王洪波.中国科学技术大学 2015
[3]飞机发动机叶片缺陷的电磁检测技术研究[D]. 于霞.北京理工大学 2014
[4]电磁层析成像与检测技术逆问题的研究[D]. 郝建娜.天津大学 2013
[5]电磁无损检测缺陷识别与评估新方法研究[D]. 何赟泽.国防科学技术大学 2012
[6]涡流阵列无损检测中裂纹参数估计和成像方法研究[D]. 刘波.国防科学技术大学 2011
[7]多频涡流无损检测的干扰抑制和缺陷检测方法研究[D]. 高军哲.国防科学技术大学 2011
[8]多层导电结构深层缺陷电涡流检测和定量化评估研究[D]. 叶波.浙江大学 2009
本文编号：2940856
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/2940856.html
