薄材焊縫自動化超聲TOFD成像檢測關鍵技術研究.pdf

1、薄材焊件廣泛應用于各個行業(yè)，對國民經濟的發(fā)展、現代國防的建設以及高新技術的進步產生巨大的影響，一直以來對無損檢測技術具有強烈的需求。由于超聲TOFD(Time of Flight Diffraction)成像檢測技術擁有其它方法難以媲美的優(yōu)勢，已成為目前焊縫缺陷定量檢測最為有效的技術手段，并正朝著自動化檢測方向邁進。但薄層板材較小的厚度會使超聲TOFD檢測原始信號產生混疊，并作為該技術自動化應用基礎的自動化成像及其成像結果自動判讀技術，

2、還存在有待突破的技術障礙。為此，本論文結合國家自然科學基金資助項目，開展薄材焊縫自動化超聲TOFD成像檢測關鍵技術研究。在明確超聲TOFD成像檢測機理及其可靠性影響因素的基礎上，將小波變換與維納濾波方法有機融合，發(fā)展一種適合于超聲TOFD檢測信號應用的小波子帶維納濾波技術，實現薄材焊縫的高縱向分辨率超聲TOFD成像，并建立超聲TOFD檢測圖像參數化模型，利用參數優(yōu)化辨識技術精確定量檢測薄材焊縫缺陷的位置及尺寸等幾何信息;同時，針對超聲T

3、OFD檢測圖像中直通波遮擋近表面缺陷、對比度分辨率低以及邊界模糊等共性問題，開展相關圖像處理技術的研究，重點發(fā)展基于形態(tài)學與分水嶺的組合式圖像分割算法，有效協調計算效率與分割精度之間的矛盾，高性能實現檢測圖像感興趣目標區(qū)域的提取，并結合檢測圖像的空間分布特性和鄰域分布特性，分別利用灰度共生矩陣法和局部二值法提取感興趣區(qū)域的多尺度全局和局部紋理特征參數，進行高斯歸一化融合后用于焊縫缺陷類型的識別，達到對薄材焊縫缺陷自動化檢測及焊接質量自動

4、評價的目的。具體的研究內容和創(chuàng)新成果體現在:
　　第一章，系統(tǒng)闡述了薄材焊件對國民經濟發(fā)展、現代國防建設和高新技術進步的影響，以及開展薄材焊縫自動化超聲TOFD成像檢測技術研究的重要意義，全面概括超聲TOFD成像檢測技術的研究現狀及其發(fā)展趨勢，明確了目前該技術在薄材焊縫檢測中所存在的問題，為本文的研究指明方向。同時，對論文的研究內容及各章節(jié)進行安排。
　　第二章，介紹了超聲TOFD檢測機理和缺陷定量計算方法，并根據超聲波傳播

5、規(guī)律及與缺陷的作用機理，從各向同性固體介質中的動力學基本方程入手，建立了基于矩形單元的超聲TOFD檢測有限元模型，采用中心差分法對該模型進行求解。同時，還利用該模型及其求解方法對典型缺陷的超聲TOFD檢測信號進行模擬，對影響檢測精度和可靠性的因素進行分析，為后續(xù)的研究奠定必要的理論基礎。
　　第三章，針對薄材焊縫超聲TOFD檢測應用中相關原始信號容易產生時域混疊以及它們的頻譜互為不同而帶來反卷積參考信號選擇困難等問題，提出了一種基

6、于小波子帶維納濾波的反卷積技術。在利用小波變換將超聲TOFD檢測原始信號分解為不同子帶信號的基礎上，以相干函數為判據自適應地確定具有強因果關系的子帶直通波、缺陷上端和下端衍射波以及底面反射波等信號，從中選擇反卷積參考信號，并對確定的相關子帶信號進行重構及對重構的信號進行維納濾波，有效分離超聲TOFD檢測原始信號。同時，以分離后的信號為基礎數據實現高縱向分辨率的超聲TOFD成像，解決超聲TOFD檢測技術在薄材焊縫應用的關鍵技術難點。

7、>　　第四章，為克服由于大擴散角聲束應用降低超聲TOFD成像橫向分辨率而難以精確定量檢測薄材焊縫缺陷位置及其尺寸的問題，提出了一種基于超聲TOFD圖像參數化模型的焊縫缺陷幾何量高精度定征技術。在分析焊縫缺陷超聲TOFD成像特性以及建立超聲TOFD圖像參數化模型的基礎上，采用實測數據與模型之間的代數距離作為優(yōu)化目標函數，將非線性的參數估計轉換為線性的矩陣求解問題，精確定量檢測焊縫缺陷的位置及其尺寸等幾何信息，并大幅度提高缺陷相關參數的估計

8、效率。
　　第五章，根據超聲TOFD檢測圖像的直通波易遮擋近表面缺陷、對比度分辨率低以及邊界模糊等共性特點，開展相關圖像處理技術的研究。在完成圖像消噪提高信噪比及對直通波拉直處理的基礎上，利用能量分布統(tǒng)計法對拉直處理后的直通波進行抑制，消除直通波對近表面缺陷的遮擋，并重點發(fā)展基于形態(tài)學與分水嶺的組合式圖像分割算法，繼承分水嶺圖像分割能力的前提下，利用數學形態(tài)學方法消除圖像紋理所產生的局部極小值對分割結果所造成的影響，克服傳統(tǒng)分水嶺

9、算法用于紋理圖像分割時所產生的過分割問題，有效協調圖像分割效率與分割精度之間的矛盾，高性能提取超聲TOFD檢測圖像的感興趣目標區(qū)域。
　　第六章，為建立超聲TOFD成像結果自動判讀的技術基礎，開展了基于超聲TOFD圖像多尺度特征的焊縫缺陷類型自動識別技術的研究。在對超聲TOFD檢測圖像進行小波變換多分辨率分析的基礎上，從超聲TOFD檢測圖像的空間分布特性和鄰域分布特性兩方面入手，分別利用灰度共生矩陣法和局部二值法提取感興趣區(qū)域內檢