超声成像自动检测系统开发

方震东，范孟豹，曹丙花，张振林

(1.中国矿业大学机电工程学院，江苏徐州 221116；2.中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州 221116)

0 引言

超声检测是无损检测领域中使用较为广泛的一种检测方法，具有操作简便、检测简单等优点。常规超声检测无法获取较为直观的检测结果。对于厚度小、高衰减材料工件的检测，相控阵超声检测虽然有较好的检测效果，但由于超声波在工件中传播的复杂性造成相控阵检测系统组成复杂、成本费用高等因素导致其应用受限。超声成像自动检测技术能够动态地控制超声探头的移动和信号的采集与保存，提高了检测效率，广泛应用于航空航天[1]、铁路交通[2]及石油[3]等领域。杨博等[4]开发了基于虚拟仪器的钢管在线自动超声检测系统，但未实现钢管在线自动超声检测图像化结果。

本文在常规超声检测的基础上，研制了超声成像自动检测系统，能实现自动化扫查和实时成像。介绍了系统软、硬件平台搭建及功能实现，设置动态闸门对缺陷波和底波位置进行提取；用小波阈值去噪方法对超声信号进行处理；采用缺陷波幅值成像和底波幅值成像方式对碳纤维复合材料试件内部进行缺陷检测成像并比较成像效果。在 -6 dB法缺陷定量分析的基础上，研究成像矩阵进行双线性插值法对缺陷定量误差的影响。

1 基本原理及构成

1.1 超声成像原理

在超声成像检测系统中，控制超声探头在工件上移动扫查，采集并保存每个点的超声A扫描信号，通过提取相应的信号特征值以彩色图像显示[5]。

1.2 系统整体构成

超声成像自动检测软硬件系统的整体构成如图2所示。对于特定检测试件和超声探头，根据检测试件对超声发射/接收仪进行参数设置，检测软件控制驱动扫查器在工件表面进行扫查和示波器对信号数据的采集及保存，通过数据处理软件对回波A进行数据处理、闸门运算、成像计算等进行控制。扫查完成后，可进行信号提取、信号分析及实时成像并保存成像文件。

图1 检测系统总体结构

2 系统的硬件组成

超声成像自动检测系统的主要硬件组成及主要连接关系如图3所示，包括超声波发射/接收仪、示波器、运动控制卡、三轴移动平台、计算机及换能器夹具等。

图2 硬件系统主要组成框图

2.1 超声波发射/接收仪

本系统采用5072PR超声波发射/接收仪，负脉冲，脉冲电压为 -360 V，最大带宽为1 kHz～35 MHz。通过内部不断有电压触发信号触发产生尖脉冲激励信号，激励信号激励超声换能器内的压电晶片，压电晶片振动产生超声波传输到试件内部并接收从试件内部反射的回波。

2.2 示波器

本系统采用4104A示波器进行超声信号数据的采集，示波器带宽为1 GHz，4个模拟通道，最大采样率5 GSa/s，波形更新速率达到106个波形/s，提供实时波形显示。超声探头每移动扫查步距后，示波器采集脉冲发生/接收仪所接收到的超声回波信号，并采集到当前扫查点的A信号，再通过上位机程序控制示波器将采集的回波信号数据依次保存到计算机中。

2.3 扫查架

为了满足超声自动化检测的需求，研制了一套计算机控制的三轴移动扫描架。通过上位机程序控制MPC08运动控制卡，可以对三轴步进电机进行控制；运动控制卡具有梯形升降速曲线，最高输出频率可达4 MHz，保持系统以较高检测效率进行扫查。通过控制MPC08运动控制卡控制电机驱动，电机驱动三维平台运动，从而带动与之连接的超声探头在试件表面进行扫查。

2.4 超声探头

实验中超声探头采用双晶直探头，频率为5 MHz，直径为14 mm，聚集距离为8 mm。

3 系统软件及功能实现

检测系统的控制和数据分析软件采用LabVIEW和MATLAB，以Windows XP或Win7作为软件系统操作平台。

3.1 检测软件系统

用户在实验时可按照需求选择或设置检测扫查参数，包括示波器VISA资源名称、信号数据采样率等；扫查步距、扫查速度、扫查行数和每行的扫查次数；提取缺陷波闸门的起点及宽度、底波闸门的起点及宽度等。在检测过程中，实时显示扫查点的A型信号波形，图3为软件系统的设置显示界面。

图3 软件系统的设置显示界面

3.2 动态闸门设置

检测过程中，因金属超声探头夹具发生振动或放置被测试件的工作平面的不平整，都会导致超声探头与试件表面的高度发生改变，从而导致被检试件的表面回波、缺陷回波和底面回波出现时间会发生在时间轴上正负方向的移动，从而导致截取闸门信号出现较大误差。

为了提高成像检测精度，通过设置一个动态浮动的电子闸门来减小信号特征提取误差。首先通过捕捉到回波信号中的表面回波波峰的位置，计算波峰出现时间与回波信号在水平方向起点的时间差，以此时间差对回波信号进行平移，同时，在回波信号中设置一个延时和宽度固定的信号闸门来完成回波信号的截取和信号特征的提取。

3.3 超声信号去噪

超声波在被检测对象中传播时，会受到材料结构对超声波的散射和衍射而引起的声学噪声和电子电路噪声的干扰，这些噪声会干扰A信号中的缺陷信号的信息。通过对信号和噪声在小波变换不同分解尺度上的表现特征，选择合适的阈值对分解后的小波系数进行处理，再进行信号重构，得到去噪后的信号[6-7]。

本系统中采用sym8作为小波基，分解层数为5，选取软阈值，而阈值函数选择“rigrsure”，一种基于Stein的无偏似然估计原理的自适应阈值选择。对超声信号进行去噪，去噪效果如图4所示。从图4可以看出，在去除噪声的同时还保留了超声回波信号的有用部分，达到良好的去噪效果。

(a)原始信号

(b)去噪后的信号

3.4 幅值成像

将采集的超声A扫描信号进行处理，通过设置闸门获得缺陷波和底波信号，提取出每个检测闸门位置的信号峰值，按幅值大小赋予不同的颜色,得到幅值特征的彩色图。

4 实验

碳纤维复合材料在生产和服役过程中不可避免地会产生分层缺陷，而分层降低了材料的压缩强度和刚度，影响材料结构的完整性[8]。超声成像自动检测系统可通过实时成像对其内部的缺陷进行可视化的检测。现设计制造一块100 mm×100 mm×4 mm的碳纤维复合材料层压板(铺制20层，每层厚度约为0.2 mm)，在深度为2 mm、3.8 mm处分别预埋了Φ10 mm孔缺陷，如图5所示。

采用双晶探头进行检测，扫查步进为0.5 mm，20 mm×20 mm的扫查区域，对中间层的孔缺陷进行扫查。图6为碳纤维复合材料试样中中间层孔缺陷的超声A型信号。缺陷波幅值成像结果如图7所示，底波幅值成像结果如图8所示。

图6 缺陷位置的A扫信号

图7 缺陷波幅值成像

图8 底波幅值成像

从图7、图8可以看出，利用缺陷波幅值成像，形状和位置有更好的分辨率，而底波幅值成像中出现面积较大的干扰信号。这是由于超声双晶探头的聚焦距离固定不变，碳纤维复合材料试样内部信号衰减较大，导致出现干扰信号而产生“伪像”。

5 缺陷定量

在 -6 dB定量方法的基础上[9]，与超声成像检测结合定量分析缺陷，并通过对特征成像矩阵进行双线性插值运算，对碳纤维复合材料中预埋在中层和底层的孔缺陷分别进行超声成像缺陷定量分析，并进行对比。结合应用超声成像与 -6 dB法，通过计算缺陷成像面积得到孔缺陷的直径。

双线性插值法是通过选取插值点周围4个邻点的像素点进行加权作为其像素点，其算法简单易于实现，能够保持图像较好的边缘特征[10]。其原理是利用中心点(x,y)周围4个邻点的像素值g1(x1,y1)、g2(x1,y2)、g3(x2,y1)和g4(x2,y2)，分别在x,y方向作线性内插确定像素值g(x,y)。

通过对成像矩阵数据应用超声成像检测与 -6 dB法，再进行双线性插值法对成像矩阵数据进行插值处理，得到插值处理后的缺陷成像图。如图9、图10所示。孔缺陷直径定量结果如表1所示。

(a)-6 dB法成像 (b)-6 dB法成像插值处理图9 中层孔缺陷成像图

(a)-6 dB法成像 (b)-6 dB法成像插值处理图10 底层孔缺陷成像图

缺陷位置深度-6 dB法双线性插值法面积/mm2误差/%直径/mm误差/%面积/mm2误差/%直径/mm误差/%中层(10 mm)65.4316.699.138.6970.999.619.514.90底层(10 mm)68.6312.619.356.5073.1026.929.653.49

在图9、图10中，-6 dB法成像检测图像边缘有较严重的锯齿，给缺陷定量分析带来较大误差。基于-6 dB法、双线性插值法结合处理过的检测图像，检测图像分辨率得到提高，缺陷边缘更清晰，能够判断缺陷的特征信息。

从表2可以看出，与 -6 dB法相比，经过对 -6 dB法成像矩阵进行双线性插值成像后，中层孔缺陷面积定量误差由16.69% 降低到9.61%，直径定量误差由8.69%降低到4.90%；底层孔缺陷面积定量误差由12.61%降低到6.92%，直径定量误差由6.5%降低到3.49%。通过对 -6 dB法成像矩阵进行双线性插值法后进行成像缺陷定量分析，在像素点变化缓慢区域进行插值处理，使检测图像分辨率得到提高，缺陷边缘更清晰，也降低了缺陷定量误差。

6 结论

(1)在常规超声检测的基础上研制了一套超声成像自动检测系统，提升了超声检测效率。

(2)针对在扫查时超声探头与试件表面的高度发生改变导致成像结果产生偏差，设置动态浮动的电子闸门以提高成像检测精度；用小波变换的方法对超声信号进行去噪处理，同时保留了回波信号的有用部分。

(3)在缺陷定量研究中，在 -6 dB法缺陷定量分析基础上，对成像矩阵数据运用双线性插值法进行处理，提高了检测图像分辨率，同时也降低缺陷定量误差。