激光超声的铝板缺陷可视化检测方法

董晓虎， 程绳， 范杨， 辛巍， 范炜亮， 夏慧

(1.国网湖北省电力有限公司检修公司， 武汉 430050； 2.北京化工大学机电工程学院， 北京 100029； 3.中国科学院电工研究所， 北京 100190; 4.中国科学院大学电子电气与通信工程学院， 北京 100190)

随着社会的发展和进步，金属材料的使用从航空、航天到火车钢轨、汽车制造等领域越来越广泛，对金属材料加工的零部件的精度要求也越来越高，同时使用过程中零部件的细小磨损也会造成一定的经济损失甚至危害人身安全，因此对金属材料加工及使用过程中的高精度检测意义重大。激光超声技术是一种新型无损检测技术，脉冲激光照射在物体上会在热弹性机制或烧蚀机制下产生不同种模态的超声波(表面波、横波、纵波等)[1]。工程机械中零部件的厚度通常远大于激光激励出超声波的中心波长，这种情况下主要激发出瑞利波[2]，声表面波对于表面裂纹具有良好的识别性，可以探查到微米级别的缺陷[3-4]。瑞利波与物体的表面缺陷发生作用后会产生反射回波和透射波，通过对波形的幅值、频谱分析可以反演出缺陷的位置和大小[5]。现以铝板缺陷为研究对象，采用激光超声激励检测技术研究缺陷定量化重建方法，目前对于金属薄板内存在的缺陷，激光超声检测方法主要有脉冲回波法和投射法[6-7]。

激光超声可视化技术利用声学换能器、超声波信号采集与处理系统将超声波信号进行可视化处理，还原了超声波在物体内的传播过程，经过超声波C扫描成像可以直观地体现出构件缺陷的形状和大小[8-10]。在进行可视化成像的过程中，需要对实验采集到的原始信号进行处理以去除环境噪声以及传播路径中非缺陷信号的干扰。为了提升图像的清晰度达到缺陷识别的目的，通常采用小波阈值降噪[11]等方法处理超声回波信号，有效地提升图像质量。

可视化检测是激光超声检测的一个方向，Yashiro等[12]提出了超声波同期差分法提高了缺陷的可视化效果，体现了钢板中横波和纵波的传播以及狭缝引起的散射波。詹超等[13]对超声纵波声束入射到厚壁管内壁的爬波进行可视化分析，观察到超声横波与纵波在管内壁上的模态转换。朱洪玲等[14]采用局部统计滤波处理降噪，使用拉普拉斯二阶微分算子进行图像增强，提升了可视化成像的质量。上述学者的研究有效地提升了超声回波信号的信噪比，抑制了入射直达波对缺陷反射回波的干扰，在进行可视化成像时通过观察不同时刻的超声波波场来分析缺陷的位置和大小，但并没有得出缺陷的具体尺寸。为实现铝板缺陷的定量化识别，通过对激光超声的可视化与定量化检测相结合，现采用最大振幅值超声波C扫描成像方法对铝板缺陷进行检测并成像，并通过滤波、差分的数据处理方法对图像进行二次处理，得到的缺陷图像能够较好地反映缺陷的形状和大小。

1 激光超声可视化成像原理

1.1 激光超声的波场测量原理

激光超声可视化检测系统采用激光扫描激励方式来获取被测物体结构中的超声波声场信息，波场测量的原理依据是声学互易定理[15]。如图1所示，脉冲激光垂直照射在物体表面A点，在热弹性机制下激发出超声波，在位置B固定的超声换能器接收超声波的响应信号，此信号与在B位置激励，在A处接收的响应信号是相同的。由于激光在被测物体上产生超声波的时刻与压电探头采集响应信号的时刻一致，因此通过扫描激励法采集信号的过程可以等效为在检测区域内布置了大量的传感器，同时接收多点的超声波响应信号。在扫查区域获取的超声波时域信号内包含了采集点的空间坐标和时间坐标，扫查区域为二维几何平面，与对应的时间轴构成三维数组记录了超声波在该区域内传播的波场数据[16]。

截取不同时刻的数据即可得到检测区域内对应时间点的超声波传播图像，实现波场的可视化，对不同时刻的超声波波场图进行分析可以探究超声波的传播规律以及与物体内部结构的相互作用。

图1 超声波波场可视化检测原理[17]Fig.1 Principle of ultrasonic wave visualization detection[17]

1.2 激光超声无损检测系统

激光超声无损检测系统由激励模块、控制模块和传感模块组成，其检测原理如图2所示。激励单元中采用美国Photonics Industries公司生产的调Q固态Nd:YLF激光器产生1 053 nm、脉宽30 ns，单脉冲能量1.8 mJ的激光。利用计算机同步控制激光和电动扫描镜的偏转角度，使激光束聚焦到待测物体的扫描区域,超声换能器实现超声波数据的测量。

图2 激光超声检测系统Fig.2 Laser ultrasonic detection system

图3 带有矩形凹槽缺陷的铝板试样Fig.3 Aluminum plate sample with rectangular groove defect

2 激光超声检测实验

采用图2所示的激光超声检测系统，对表面带有矩形凹槽缺陷的6061铝平板进行激光超声检测实验，试样及缺陷的尺寸如图3所示，铝板制件的尺寸为150 mm×90 mm×10 mm，表面缺陷的尺寸为5 mm×30 mm×2 mm。设置激光器与被测物体间的距离为0.45 m，扫查框区域的尺寸为25.2 mm×38.4 mm，激励点数为127×193=24 511个，激光激励点之间的间距为0.2 mm，激光器和超声换能器检测时位于缺陷的背面检测。

激光超声波场传播图像的质量受到多种因素的影响，扫查区域内激励点的空间分辨率、接收点探头的放置方式、超声换能器的中心频率都能影响到成像质量。

为了研究检测缺陷的最佳方式，选用中心频率分别为1 MHz和2 MHz的与探头完全耦合的楔块角度分别为45°、70°和90°的超声探头作为接收装置，采集到的数据通过提取最大振幅值进行超声波C扫描成像，得到的超声波最大振幅C扫图像如图4所示。从图4中可以看出，在楔块角度相同的情况下，采用中心频率2 MHz超声探头重建的C扫描图像质量优于中心频率1 MHz超声探头重建的图像，超声探头频率越高，图像分辨率越好，如图4(d)所示。在相同中心频率下，当楔块角度不同时，如图4(d)和图4(e)所示， 45°楔块对内部缺陷重建的图像更清晰，而中心频率2 MHz 90°探头对表面缺陷的检测效果更好；但是如图4(a)和图4(e)所示，90°楔块耦合的超声探头直达波的影响也最严重。

探测物体内部结构信息主要依靠超声波纵波，选用中心频率2MHz楔块角度为45°的超声探头作为接收装置，得到不同时刻的超声波传播图像如图5所示,在实验开始后24.89 μs时截取的超声波图像中可以大致观察到矩形缺陷。

图4 不同探头采集数据的超声波C扫描图像Fig.4 C scan of ultrasonic data collected with different probes

图5 不同时刻的超声波传播图像Fig.5 Ultrasonic propagation images at different moments

3 激光超声的图像处理

3.1 信号背景噪声滤除

综合观察图4和图5可知，使用采集到的原始信号直接进行超声波C扫描成像得到的图像较为模糊，缺陷的轮廓不清晰，不能对缺陷尺寸进行定量检测。为了增强图像的清晰度，提升缺陷的识别能力，首先应该提高接收信号的信噪比，如图6所示分别提取缺陷位置和无缺陷位置处激励后采集到的超声波信号。由图6(a)可知，激光垂直照射在铝板上产生正负双极性的入射表面波信号，其产生的最大声压幅值约为1.73V。对时域信号波形进行傅里叶变换得到超声波信号的频谱如图7所示，通过频域分析得出有效信号的主频率在0.5～1 MHz，采用带通滤波器对采集的超声信号进行滤波处理，将滤波处理后的信号再次成像与原始信号直接成像的结果进行对比，如图8所示滤波后缺陷区域内的散斑噪声得到抑制，图像质量有所提升。

图6 不同位置激励得到的超声波时域信号Fig.6 Ultrasonic time domain signals generated by excitation at different positions

图7 不同位置激励得到的超声波频域信号Fig.7 Frequency domain signals of ultrasonic excitation at different positions

图8 滤波处理前后的成像对比Fig.8 Imaging comparison before and after filtering

3.2 差分处理算法

经过滤波处理后虽然图像质量有所提高，但是仍不能准确地分辨出缺陷的轮廓和尺寸，需要进一步的图像增强来提升缺陷区域与其他区域的对比度。检测过程中入射表面波对反射回波的干扰是影响成像质量的主要原因，如图9所示，当激励点位于缺陷和接收点中间的位置时，一部分表面波不经过缺陷而直接到达接收端的超声探头，导致超声探头接收到直达波的信号幅值远远大于缺陷反射的回波信号幅值，这将导致使用最大振幅值超声波C扫描成像时，采集到的最大振幅是直达波的幅值，并不能真正反映缺陷信息，直接成像会导致在靠近超声探头检测端的一侧出现声压幅值很大的反常区域，如图5(d)和图5(e)所示。为了获取有效的反射回波最大振幅，避免直达波的干扰，运用差分成像的方法对最大振幅值算法进行优化。

在相同的实验工况下，分别对有缺陷的铝板和无缺陷的铝板进行激光超声扫描，用最大振幅值算法提取扫描区域内各点信号的声压幅值，得到两个扫描区间相同的矩阵A和B，将两个矩阵做差，则

M=B-A

(1)

式(1)中：A为无缺陷铝板的数据矩阵；B为有缺陷铝板的数据矩阵。

激光在无缺陷铝板上只激励出入射表面波，不产生缺陷反射回波，因此将两次实验数据差分后可消除入射直达波的干扰，突出反射回波对缺陷分辨能力。扫描区域内各激励点与接收点的距离不同，激励点位于靠近接收端时，超声换能器转化的信号较强，激励点远离接收端时，接收到的信号变弱。为了消除超声波传播过程中声能损耗造成的影响，将超声探头置于扫描区域另一侧等距离位置处再对有缺陷和无缺陷的两块铝板各进行一次相同扫描区间的检测，同理，得到数据矩阵C和D，将两个矩阵做差,则

N=D-C

(2)

式(2)中：C为无缺陷铝板的数据；D为有缺陷铝板的数据。

将M和N的数据求平均值，即

(3)

用矩阵Q的数据进行二次成像，二次成像与原始数据直接成像的结果对比如图10所示，从图10(a)和图10(b)可以明显看出，经过滤波和差分处理后缺陷轮廓可以清晰地分辨。

图9 激励点靠近接收端处采集到的超声信号Fig.9 Ultrasonic signal near the receiving point

4 激光超声缺陷检测精度评估

为了探究可视化图像对于缺陷的识别精度，实现对缺陷尺寸的定量化检测，选取表面含有不同矩形凹槽缺陷的铝板进行激光超声扫描，对扫描后的数据利用滤波和差分处理后成像，铝板的规格和上述实验中所用样品相同，均为150 mm×90 mm×10 mm，矩形缺陷的长度、深度相同，但在宽度上具有明显差异，超声波C扫描图像比较清晰地反映了缺陷的轮廓，用游标卡尺量出样品中的实际尺寸，与成像得到的结果进行对比并计算误差。处理后图像中测得的缺陷长度与实际样品长度的对比如表1所示，缺陷宽度与实际样品宽度的对比如表2所示。

从表1和表2中可以看出，激光超声得到的缺陷长度和宽度尺寸与实际尺寸接近，误差基本在10%以内，表2中测得的宽度信息比表1中长度信息更为精确，这与实验中探头的摆放方向相关，检测过程中接收探头位于宽度方向放置，因此对宽度尺寸的分辨更准确，检测精度能达到0.5 mm。实验结果表明经过二次处理的图像能够实现对金属缺陷的可视化、定量化检测。

图10 成像质量对比Fig.10 Image quality comparison

表1 铝板样品中的缺陷长度数据对比Table 1 Comparison of defect length data in aluminum plate samples

表2 铝板样品中的缺陷宽度数据对比Table 2 Comparison of defect width data in aluminum plate samples

5 结论

为了提高激光超声可视化检测图像的质量，识别出缺陷的边界和具体尺寸，选用不同的超声探头采集信号，分别用不同频率不同角度的超声换能器进行扫描激励，并采用带通滤波、差分成像的方式进行信号处理，得到如下结论。

(1)对于厚度为10 mm的6061型铝板，从铝板的正、反两面扫描激励得到的超声波传播图像中都能定性地识别出存在矩形缺陷，从正面检测主要依靠表面波，使用中心频率2 MHz楔块角度为90°的超声探头采集信号较好，背面检测主要依靠超声纵波探查缺陷，楔块角度为45°的超声探头对深度信息的检测效果最好，利于分辨凹槽缺陷。

(2)带通滤波处理后的信号信噪比提升，成像质量有所改善，经过滤波和差分相结合的处理方法有效地抑制了入射直达波的干扰，图像的质量显著增强，能够高效地分辨出缺陷的轮廓、对缺陷尺寸的检测误差在10%以内，实现了金属铝板的可视化与定量化检测。