楊雙羊，盛朝陽，路 燕，高 晨

（1.海洋石油工程股份有限公司，天津 300452；2.環(huán)境保護(hù)部核與輻射安全中心 系統(tǒng)設(shè)備材料部，北京 100082）

作為超聲成像檢測技術(shù)，TOFD 方法在厚大結(jié)構(gòu)的檢測方面有較強(qiáng)的優(yōu)勢，對(duì)缺陷的定位、定量準(zhǔn)確，對(duì)裂紋類缺陷較敏感［1－2］。然而對(duì)于檢測圖像或信號(hào)的解釋、缺陷的分析，目前主要依賴于人工完成，這樣缺陷評(píng)定的準(zhǔn)確性就會(huì)受工作人員的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)以及熟練程度的影響，容易造成誤判，所以廣大學(xué)者在超聲TOFD 檢測結(jié)果的自動(dòng)識(shí)別方面做了不少研究。缺陷的自動(dòng)識(shí)別是以提取有效特征量為前提的，所以特征量的選擇格外重要。目前，基于TOFD 檢測圖像的特征量的提取主要有兩方面，一是從信號(hào)角度提取特征量，如以信號(hào)的傅里葉變換譜的幅值或小波變換系數(shù)的向量為特征量［3－4］，或利用算法直接處理時(shí)域信號(hào)以提取特征量［5］；另一方面是從圖像角度出發(fā)，利用紋理分析等技術(shù)提取特征量［6－7］。這些特征量的提取在一定程度上實(shí)現(xiàn)了不同種類缺陷的區(qū)分，但是對(duì)于裂紋和夾渣的缺陷分析較少，所以需要繼續(xù)提取有效的特征量以實(shí)現(xiàn)焊縫中多種類缺陷的區(qū)分。

筆者通過TOFD 方法檢測了焊縫中不同種類的缺陷，即氣孔、夾渣、裂紋、未焊透和未熔合，分析了各類型缺陷信號(hào)在頻域的特征，同時(shí)將信號(hào)頻域的二維信息熵即譜熵和譜的重心頻率，應(yīng)用于不同種類缺陷的特征分析。分析結(jié)果表明，該二維信息熵可較有效地將五類缺陷分開，為缺陷的自動(dòng)識(shí)別提供可靠的特征量。

1 超聲TOFD焊縫檢測中的典型缺陷

1.1 超聲TOFD檢測技術(shù)原理

超聲TOFD 是利用一對(duì)探頭相對(duì)布置在焊縫兩側(cè)且探頭中心在同一直線上進(jìn)行檢測的方法［8］。檢測時(shí)，兩探頭同步移動(dòng)，一個(gè)作為發(fā)射探頭，另一個(gè)為接收探頭，兩探頭入射點(diǎn)之間的距離稱作探頭間距（PSD）。假設(shè)板材或者焊縫中存在裂紋類缺陷，如果裂紋高度足夠大，會(huì)產(chǎn)生如圖1所示的檢測信號(hào)。根據(jù)超聲波傳播路程的長短，接收到的信號(hào)波型依次是側(cè)向波、缺陷上端衍射波、缺陷下端衍射波及底面回波。缺陷上端衍射波與側(cè)向波相位相反而與底面回波相位相同，而缺陷下端衍射波與側(cè)向波相位相同而與底面回波相位相反，通過相位關(guān)系可以判斷獲得的缺陷信號(hào)是否來源于同一缺陷體。該方法通常使用縱波探頭，因其聲速比橫波快，這樣在選擇合適的檢測工藝參數(shù)后，可在側(cè)向波及底面回波之間排除轉(zhuǎn)換波的干擾，易于識(shí)別缺陷信號(hào)。

超聲TOFD 方法顯示檢測結(jié)果通常有3 種表示方式：A 信號(hào)、B 掃描圖像、D 掃描圖像。A 信號(hào)表示一個(gè)固定位置的采集結(jié)果，如圖1所示。D 掃描和B 掃描的顯示結(jié)果更直觀易分辨，也易于被理解計(jì)算，而它們間區(qū)別在于聲波的方向和探頭運(yùn)動(dòng)方向是否平行。當(dāng)探頭機(jī)構(gòu)沿著平行于焊縫或缺陷方向作掃查運(yùn)動(dòng)時(shí)，超聲波的傳播方向和探頭的運(yùn)動(dòng)方向垂直，檢測所得到的TOFD 圖像為D 掃描圖像，其平行于焊縫且以主視圖方式顯示出缺陷的長度與高度。當(dāng)探頭機(jī)構(gòu)沿著垂直于焊縫或缺陷的方向作掃查運(yùn)動(dòng)時(shí)，超聲波的傳播方向和探頭的運(yùn)動(dòng)方向平行，檢測所得到的TOFD 掃描圖像上缺陷端部衍射波的傳播時(shí)間不斷發(fā)生變化，在屏幕上從左到右逐點(diǎn)反應(yīng)這種變化關(guān)系的圖形稱為B 掃描，利用B掃描圖像對(duì)缺陷定位更加準(zhǔn)確，可以確定缺陷的深度和橫向位置。

圖1 TOFD 檢測原理

圖2分別為D 掃描和B 掃描的圖像示例，檢測對(duì)象是20mm 厚的鋁板中的距底面13.5mm 的開口槽。

圖2 超聲TOFD 法D 掃描和B掃描圖像

1.2 典型缺陷的檢測

焊縫中缺陷性質(zhì)的自動(dòng)識(shí)別，是以提取有效的特征量為前提的，而驗(yàn)證特征量的選取是否有效，通常需要進(jìn)行統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證，所以在實(shí)現(xiàn)缺陷自動(dòng)識(shí)別前，需要具備足夠的缺陷樣本，通過這些樣本的統(tǒng)計(jì)特征初步驗(yàn)證提取特征量的有效性。

筆者選用板厚為24 mm 的低合金鋼材料的試板（尺寸為400mm×260 mm×24 mm），采用手工電弧焊及氬弧焊相結(jié)合的方法制備帶缺陷的對(duì)接焊縫。專業(yè)的無損檢測人員對(duì)制備的試件進(jìn)行了X射線照相評(píng)定及常規(guī)超聲檢測，評(píng)定后的缺陷主要包括面狀及體積型缺陷，類型有未焊透，未熔合，裂紋，氣孔和夾渣等缺陷。

圖3 氣孔的D 掃描圖像及A 信號(hào)

圖4 夾渣的D 掃描圖像及A 信號(hào)

圖5 裂紋的D 掃描圖像及A 信號(hào)

圖6 未焊透缺陷的D 掃描圖像及A 信號(hào)

圖7 未熔合缺陷的D 掃描圖像及A 信號(hào)

圖3～7中列出了幾種典型缺陷的D 掃描圖像及相應(yīng)的A 信號(hào)。圖中只是示意性地指出了D掃描圖像中一處缺陷位置，其它有相似特征的地方并未一一標(biāo)出。從圖中可以看出，體積型缺陷，即氣孔與夾渣的D 掃描圖像邊緣比面狀缺陷邊緣弧度大，但對(duì)于三種面狀缺陷，它們的D 掃描圖像相似，很難在視覺上進(jìn)行區(qū)分。從五類缺陷的A 信號(hào)角度來看，信號(hào)的波形更是接近，故很難判斷出其屬于哪一種缺陷，可見TOFD 檢測結(jié)果的定性識(shí)別存在較大的難度，所以通常檢測人員的主觀評(píng)判可能會(huì)存在誤差，甚至是誤判，因此應(yīng)求助于自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，盡量在評(píng)定中減少人為的因素以便適應(yīng)不同的檢測環(huán)境。

2 信號(hào)頻域的二維譜熵特征

由圖3～7中的典型缺陷的A 信號(hào)可知，在時(shí)域提取特征量以分離不同種類缺陷比較困難，同時(shí)由于不同類型的缺陷體與超聲波作用產(chǎn)生的衍射信號(hào)在頻域上存在差異，所以應(yīng)在頻域?qū)ふ姨卣髁俊D8是五類缺陷A 信號(hào)的頻譜，從頻譜圖上可以看出，頻譜比較雜亂且存在交疊和多峰的現(xiàn)象，所以單純依據(jù)頻譜峰值的位置或幅值特征的傳統(tǒng)方法不足以分離開各種缺陷，并且在檢測過程中檢測系統(tǒng)的增益、檢測速度等因素也會(huì)造成頻譜幅值的改變或缺陷信號(hào)頻率位置的改變。

圖8 五類缺陷的A 信號(hào)的頻譜

信號(hào)頻域二維信息熵［9］，即譜熵和譜的重心頻率，它除了能夠反映頻譜分布特征和能量集中程度外，還可用頻譜線熵的重心頻率反映譜的能量集中的位置。譜熵Hf的計(jì)算為

式中：qi為第i個(gè)功率譜在整個(gè)譜中所占的百分比；N為譜線條數(shù)。譜熵越小，譜越集中。譜熵越大，譜在整個(gè)頻率成分分布上就越均勻，則信號(hào)越復(fù)雜，不確定性程度就越大。提出譜的重心頻率主要是為了刻劃頻譜的重心位置，其計(jì)算為

式中：X（k）為信號(hào)的離散傅里葉變換。譜的重心頻率與譜熵一起構(gòu)成了譜的二維向量（CG，Hf）。

3 TOFD 缺陷信號(hào)頻域的二維信息熵特征分析

分別計(jì)算了五類缺陷A 信號(hào)的二維信息熵，其中未焊透的A 信號(hào)數(shù)是142個(gè)，未熔合87個(gè)，裂紋94 個(gè)，氣孔96 個(gè)，夾渣158 個(gè)。計(jì)算結(jié)果如圖9所示。

圖9 五類缺陷A 信號(hào)的二維信息熵

從圖9可看出，體積型缺陷與面狀缺陷的重心位置相差較多，即面狀缺陷重心后移。在面狀缺陷里，裂紋的譜熵較小，相對(duì)集中，重心位置比較靠前，而未焊透和未熔合的頻譜相對(duì)比較分散，但是二者之間不存在交疊，只有裂紋和未焊透的少部分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)生重疊?？偟膩碚f，該二維信息熵可以有效地將五類缺陷分開，為缺陷的自動(dòng)識(shí)別提供了有效的特征量。但是該特征量是否真的符合自動(dòng)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，在以后的工作中還需要進(jìn)一步討論和驗(yàn)證。接下來的工作將是進(jìn)行聚類算法與分類器的設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)缺陷自動(dòng)分類與識(shí)別，這將在以后的文章中進(jìn)行陳述。

4 結(jié)論

利用超聲TOFD 方法檢測了制備焊縫中不同種類的缺陷體，通過分析不同缺陷體的A 信號(hào)的頻譜特征，分別計(jì)算了五類缺陷信號(hào)的二維信息熵，從計(jì)算結(jié)果圖可以看出，該二維信息熵能有效區(qū)分五類缺陷，為TOFD 檢測結(jié)果的自動(dòng)識(shí)別分析提供了有效的特征量。

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