茍繼軍，王春好，鄧金華

(1.中國(guó)機(jī)械設(shè)備工程股份有限公司，北京 100055；2.北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，北京 100083)

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材料表面超聲成像修正方法

茍繼軍1，王春好1，鄧金華2

(1.中國(guó)機(jī)械設(shè)備工程股份有限公司，北京 100055；2.北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，北京 100083)

在超聲檢測(cè)過(guò)程中，材料的表面粗糙度越大，越容易使得有用的超聲信號(hào)被淹沒(méi)在復(fù)雜的背景噪聲中，造成缺陷等特征信息難以被有效識(shí)別。因此，提出一種基于頻譜能量差的材料表面超聲成像修正方法。該方法以表面粗糙度小的超聲信號(hào)作為模板，比較表面粗糙度大的超聲信號(hào)與該模板信號(hào)的頻譜差異，并將該差異值補(bǔ)償?shù)绞鼙砻娲植诙扔绊戄^大的超聲信號(hào)中去，以減少材料表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果的影響。利用超聲顯微鏡對(duì)無(wú)間隙原子鋼的表面進(jìn)行超聲檢測(cè)，獲得材料表面的超聲成像，通過(guò)對(duì)修正前后的結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證了新方法的有效性。

超聲成像；表面粗糙度；頻譜能量差；超聲顯微鏡

1 引 言

超聲檢測(cè)是一項(xiàng)實(shí)用的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，在不對(duì)材料本身做破壞處理的情況下，能觀察材料從表層到數(shù)十毫米深度范圍內(nèi)的微米量級(jí)的結(jié)構(gòu)特征，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)材料內(nèi)部的夾雜、裂紋等缺陷以及其它組織結(jié)構(gòu)的無(wú)損檢測(cè)與性能評(píng)價(jià)，在材料科學(xué)、電子工業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[1-3]。在超聲的實(shí)際檢測(cè)過(guò)程中，材料的表面粗糙度不可避免地會(huì)對(duì)超聲檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性帶來(lái)影響。過(guò)大的粗糙度不但使得探頭與工件的耦合效果不好，甚至?xí)夯曅盘?hào)，造成超聲檢測(cè)結(jié)果的嚴(yán)重失真[4]。此外，材料表面粗糙度會(huì)對(duì)超聲信號(hào)的脈寬、波峰位置、相位以及回波信號(hào)的幅值產(chǎn)生影響[5-6]，使得難以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)被測(cè)材料的相關(guān)屬性及其特征。

早在上世紀(jì)80年代末，已有研究人員就材料粗糙表面對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果的影響進(jìn)行了分析討論。Peter B.Nagy等[7]研究了超聲波在粗糙表面的透射問(wèn)題，結(jié)果表明，材料的粗糙表面會(huì)嚴(yán)重影響超聲信號(hào)的真實(shí)性。90年代，Jmaes H.Rose[8]對(duì)超聲波在粗糙的固-液界面的透射和反射現(xiàn)象進(jìn)行了分析，研究了表面粗糙度和探頭頻率等因素對(duì)超聲波衰減的影響。2005年，Palanisamy S.等[9]通過(guò)對(duì)鋁合金鑄件的超聲檢測(cè)，全面分析了表面粗糙度和耦合劑等因素對(duì)試件中超聲信號(hào)的影響，指出表面粗糙度是使超聲波能量損失的主要因素之一，表面粗糙度會(huì)影響試驗(yàn)精度以及檢測(cè)的靈敏度。2011年，Ziqiang Chen等[10]針對(duì)超聲波在粗糙固-液界面的透射問(wèn)題建立了隨機(jī)粗糙界面的雙透射理論模型，深入分析了粗糙表面對(duì)雙透射超聲信號(hào)損失的影響。

在國(guó)內(nèi)，代樹(shù)武[11]等利用散射幅度和微擾近似方法研究了超聲波在粗糙界面上的散射現(xiàn)象，并利用相關(guān)公式對(duì)復(fù)雜彈性界面上的散射問(wèn)題進(jìn)行了描述。劉貴民等[12]針對(duì)粗糙表面固-液耦合的問(wèn)題，探討了由于表面粗糙度的不同所導(dǎo)致的超聲信號(hào)的耦合損耗，推導(dǎo)出了材料表面粗糙度和信號(hào)增益衰減量之間的關(guān)系。

綜上所述，前人主要從理論模型出發(fā)，深入分析材料表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果造成的影響。但在超聲的實(shí)測(cè)過(guò)程中，在已經(jīng)獲得了超聲信號(hào)的情況下，如何通過(guò)信號(hào)處理的方法，從復(fù)雜的背景信號(hào)中提取出有效的超聲信號(hào)，以減少材料表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果的影響是亟待解決的問(wèn)題。

本文提出了基于頻譜能量差的材料表面超聲成像修正方法。該方法的核心思想是：以材料表面粗糙度較小情況下所獲得的超聲信號(hào)作為“模板”，以材料表面粗糙度較大情況下的超聲信號(hào)作為待分析信號(hào)。首先找到“模板”信號(hào)與待分析信號(hào)之間的頻譜差異信息，再利用這種差異信息對(duì)待分析信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償，以減少由于材料表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)帶來(lái)的不利影響。新方法的優(yōu)勢(shì)在于：僅需對(duì)材料進(jìn)行一次處理，在獲得“模板”信號(hào)后，主要是利用信號(hào)處理的方法對(duì)受粗糙度影響較大的超聲信號(hào)進(jìn)行修正，無(wú)需每次都利用機(jī)加工打磨、化學(xué)腐蝕等方法對(duì)材料表面進(jìn)行處理，就可以獲得較為理想的材料表面超聲成像結(jié)果，為缺陷特征的有效識(shí)別奠定基礎(chǔ)。本文以無(wú)間隙原子鋼為試驗(yàn)對(duì)象，利用VUE-400超聲顯微鏡系統(tǒng)對(duì)試驗(yàn)材料表面進(jìn)行超聲檢測(cè)，通過(guò)對(duì)修正前后的結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證了新方法的有效性。

2 方法的基本原理

2.1 超聲C掃成像的定義

通過(guò)移動(dòng)超聲探頭，沿著材料的X和Y方向進(jìn)行逐點(diǎn)掃查，獲得一組超聲信號(hào)。將信號(hào)的幅值轉(zhuǎn)換為灰度值，則可以得到一張灰度圖像，以此來(lái)反映材料在Z方向上不同深度情況下的結(jié)構(gòu)特征，整個(gè)處理過(guò)程稱(chēng)為超聲C掃成像，如圖1所示。

圖1 超聲C掃成像示意圖

在檢測(cè)過(guò)程中，超聲探頭在每一個(gè)掃查點(diǎn)處都會(huì)采集到一個(gè)超聲信號(hào)xij(t)，i=1,2,…,m，j=1,2,…,n，其中，n表示沿著X方向進(jìn)行逐列掃查的點(diǎn)數(shù)，m則表示沿著Y方向進(jìn)行逐行掃查的點(diǎn)數(shù)。待掃查完畢后，可以獲得信號(hào)矩陣M：

(1)

當(dāng)沿著如圖1所示的Z方向?qū)Σ牧蟽?nèi)部某一深度位置進(jìn)行C掃成像時(shí)，實(shí)質(zhì)上是取出各掃查點(diǎn)超聲信號(hào)對(duì)應(yīng)位置處的幅值Pij，由此可以得到C掃幅值矩陣P：

(2)

將矩陣P中的各幅值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成灰度值，便可得到C掃成像結(jié)果。本文主要是對(duì)信號(hào)矩陣M進(jìn)行修正，可獲得新的幅值矩陣P，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行重新成像，從而實(shí)現(xiàn)減少表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果影響的目的。

2.2 超聲信號(hào)的時(shí)域波形與頻譜

根據(jù)C掃成像原理，材料表面不同粗糙度的C掃成像結(jié)果不同，其原因?qū)嵸|(zhì)上是各掃查點(diǎn)處的超聲信號(hào)在對(duì)應(yīng)位置處的幅值存在差異，如圖2所示。圖2為同類(lèi)型材料，不同表面粗糙度的超聲信號(hào)的時(shí)域波形。從圖2可以看出，當(dāng)超聲波入射到大粗糙度材料表面時(shí)，會(huì)在表面處發(fā)生散亂的背散射現(xiàn)象，使部分聲能無(wú)法進(jìn)入材料內(nèi)部，造成超聲波衰減，因此所接收到的超聲波信號(hào)幅值較低。而對(duì)于小粗糙度材料，超聲波在材料表面處的背散射現(xiàn)象較弱，衰減較小，可近似看作是鏡面反射，因此超聲波信號(hào)的幅值較高，由此造成C掃成像的差異。

圖2 不同粗糙度材料的超聲波時(shí)域波形對(duì)比

設(shè)小粗糙度材料的超聲信號(hào)為x1(t)，大粗糙度材料的超聲信號(hào)為x2(t)，對(duì)兩個(gè)信號(hào)分別進(jìn)行如式(3)、式(4)所示的傅里葉變換，得到對(duì)應(yīng)的頻譜信號(hào)X1(f)與X2(f)。

(3)

(4)

圖3為超聲信號(hào)與經(jīng)傅里葉變換后的頻譜圖。從圖3中可以看出，在同類(lèi)型材料，但表面粗糙度不同的情況下，小粗糙度材料與大粗糙度材料的超聲信號(hào)在頻域上的差別更為顯著。表面粗糙度小的材料有較高的頻譜能量，而表面粗糙度大的材料所對(duì)應(yīng)的頻譜能量則相對(duì)較小。因此，可以將這種頻譜的能量差作為補(bǔ)償量，對(duì)大粗糙度材料的超聲信號(hào)進(jìn)行修正，以減少由于表面粗糙度對(duì)超聲信號(hào)帶來(lái)的影響。

圖3 不同粗糙度材料的超聲波頻域波形對(duì)比

2.3 方法的計(jì)算步驟

(1)獲得模板信號(hào)。取待分析材料的一部分來(lái)進(jìn)行表面處理，獲得粗糙度較小的表面形貌，取該材料上檢測(cè)得到的若干個(gè)超聲信號(hào)的平均值作為模板信號(hào)xm(t)。

(5)

(6)

根據(jù)Hilbert變換的性質(zhì)，復(fù)信號(hào)y(t)的模即為原信號(hào)x(t)的包絡(luò)：

(7)

進(jìn)一步將時(shí)域的包絡(luò)轉(zhuǎn)換為頻域的包絡(luò)，可表示為：

(8)

(9)

(10)

式中，f2與f1分別為信號(hào)頻譜上下限頻率值。

在一項(xiàng)關(guān)于子宮癌肉瘤的大規(guī)模研究中發(fā)現(xiàn)，術(shù)后輔助放療可有效控制復(fù)發(fā)、延長(zhǎng)術(shù)后生存周期，而這其中受益最大者為子宮癌肉瘤Ⅳ期的患者[16]，但考慮到放療的低效性及其嚴(yán)重的并發(fā)癥，術(shù)后是否行輔助放療還應(yīng)綜合考慮患者的年齡、身體狀況及疾病的期別等一系列因素。

(4)計(jì)算頻譜能量差ΔEij。頻譜能量差反映了模板信號(hào)xm(t)與大粗糙度材料上各個(gè)超聲信號(hào)xij(t)之間的差異程度，ΔEij越小，說(shuō)明待分析的材料表面粗糙度越??；反之，ΔEij越大，說(shuō)明該材料的表面粗糙度越大。

(11)

(5)獲取差異系數(shù)矩陣。為剔除異常點(diǎn)的影響，對(duì)頻譜能量差ΔEij進(jìn)行方差零均值化處理，獲得差異系數(shù)矩陣B。

(12)

(6)修正大粗糙度材料的超聲信號(hào)。用獲得的差異系數(shù)矩陣B與原始超聲信號(hào)矩陣M相乘，獲得修正后的信號(hào)矩陣A。

A=B×M

(13)

(7)C掃成像。利用修正后的超聲信號(hào)矩陣A重新進(jìn)行C掃成像分析，獲得修正后的超聲成像結(jié)果。

上述步驟對(duì)應(yīng)的算法流程如圖4所示。

圖4 算法流程圖

3 試驗(yàn)驗(yàn)證分析

試驗(yàn)對(duì)象為無(wú)間隙原子鋼，其組織為尺寸大小均勻的等軸多邊形鐵素體，平均晶粒尺寸20 μm，屬常見(jiàn)的工業(yè)細(xì)晶粒級(jí)別。利用2000目細(xì)砂紙對(duì)材料表面進(jìn)行打磨，測(cè)得打磨后的表面粗糙度Ra=0.1 μm。采用美國(guó)OKOS公司VUE-400超聲顯微鏡系統(tǒng)分別對(duì)小粗糙度材料與具有大粗糙度的原始材料進(jìn)行檢測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的超聲信號(hào)矩陣。檢測(cè)過(guò)程中所選用的探頭頻率為50 MHz，掃查范圍為500 μm×500 μm，掃查步長(zhǎng)1 μm，采樣率1 GHz。

3.1 探頭聚焦在材料表面的試驗(yàn)結(jié)果分析

探頭聚焦在表面時(shí)，利用基于頻譜能量差的材料表面超聲成像修正方法，對(duì)大粗糙度材料的超聲信號(hào)進(jìn)行修正，結(jié)果如圖5所示。

(a)小粗糙度材料的C掃成像圖

(b)修正前大粗糙度材料的C掃成像圖

(c)修正后大粗糙度材料的C掃成像圖圖5 超聲信號(hào)修正前后材料表面C掃成像結(jié)果

從圖5(a)中可以看出，小粗糙度材料的C掃成像圖的顏色分布呈隨機(jī)分布狀態(tài)；而在修正前的大粗糙度材料的C掃成像圖中(如圖5(b)所示)，顏色分布比較集中，藍(lán)色區(qū)域表示粗糙度較小，而紅色區(qū)域則表示粗糙度較大，說(shuō)明該材料受表面粗糙度影響較為明顯。在圖5(c)中，經(jīng)過(guò)算法修正后，材料表面的C掃成像圖的顏色分布更加接近小粗糙度材料的C掃成像的效果，說(shuō)明其受材料表面粗糙度的影響減弱。這是因?yàn)槭艽植诙扔绊戄^大的超聲信號(hào)在經(jīng)過(guò)修正后，其頻譜能量得到補(bǔ)償，各掃查點(diǎn)信號(hào)在成像位置處的幅值與小粗糙度材料的信號(hào)幅值更加接近，所以C掃成像圖的顏色分布也更為均勻。

為了定量描述新方法對(duì)受表面粗糙度影響的超聲信號(hào)的修正效果，定義變異系數(shù)CV(coefficient of variation)來(lái)對(duì)修正結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。變異系數(shù)CV定義為成像矩陣幅值的標(biāo)準(zhǔn)偏差與平均值的比值，用來(lái)表征成像矩陣內(nèi)幅值的離散程度。變異系數(shù)CV越大，說(shuō)明C掃成像矩陣中的幅值離散程度越大，進(jìn)而推斷出材料表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果有較大影響。變異系數(shù)CV可用如下公式表示：

(14)

其中，σ表示幅值矩陣的標(biāo)準(zhǔn)差，A則表示幅值的平均值。

利用公式(14)，可以分別計(jì)算獲得小粗糙度材料、修正前大粗糙度材料、修正后大粗糙度材料的變異系數(shù)CV值，結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出，修正后大粗糙度材料的變異系數(shù)CV值顯著減小，更加接近于小粗糙度材料的變異系數(shù)。由此說(shuō)明，大粗糙度材料的超聲信號(hào)在經(jīng)過(guò)頻譜能量差的修正處理后，能夠有效地減少材料表面粗糙度所帶來(lái)的影響。

3.2 探頭聚焦在材料淺表層的試驗(yàn)結(jié)果分析

為研究超聲探頭聚焦位置對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，將探頭聚焦在材料表層以下約800μm處，分別對(duì)小粗糙度材料和大粗糙度材料進(jìn)行檢測(cè)，再按照?qǐng)D4所示的計(jì)算流程，對(duì)大粗糙度材料的超聲信號(hào)進(jìn)行修正，最后通過(guò)計(jì)算變異系數(shù)CV值來(lái)比較修正前后的變化，結(jié)果如表2所示。

表2 探頭聚焦在材料淺表層時(shí)的變異系數(shù)CV

由表2可以看出，隨著探頭聚焦位置的下移，修正前后的CV值變化并不明顯，原因在于：當(dāng)超聲波能量聚焦區(qū)域由材料表面下移到材料的內(nèi)部后，材料表面處的超聲波的聲束變粗，散射更加嚴(yán)重，造成在材料表面反射出來(lái)的超聲波能量降低，進(jìn)而引起超聲波對(duì)具有不同表面粗糙度材料的檢測(cè)靈敏度變差，使得小粗糙度材料和大粗糙度材料的超聲信號(hào)在頻譜能量上的差異性變小。因此，經(jīng)過(guò)修正后的效果并不顯著。綜上所述，為克服表面粗糙度對(duì)超聲檢測(cè)結(jié)果的影響，應(yīng)該將探頭聚焦在材料表面，才能獲得較為理想的修正效果。

4 結(jié) 論

(1)為解決材料粗糙表面對(duì)超聲成像的影響，提出了一種基于頻譜能量差的材料表面超聲成像修正方法。對(duì)于同類(lèi)型材料，利用受表面粗糙度影響較小的超聲信號(hào)作為模板，通過(guò)計(jì)算模板信號(hào)與大粗糙度情況下的超聲信號(hào)之間的頻譜能量差，并以此作為補(bǔ)償因子，減弱材料表面粗糙度對(duì)超聲信號(hào)帶來(lái)的影響。該方法可以看作是一種“軟”處理方法，主要是利用信號(hào)處理的相關(guān)理論對(duì)超聲信號(hào)進(jìn)行的修正，除在獲得模板信號(hào)時(shí)需對(duì)材料進(jìn)行表面處理外，無(wú)需每次都利用機(jī)械加工或化學(xué)腐蝕等方法對(duì)待測(cè)材料表面進(jìn)行過(guò)渡處理來(lái)減少粗糙度對(duì)超聲信號(hào)的影響， 可以為材料的超聲檢測(cè)提供一種新的分析手段。

(2)對(duì)具有不同粗糙度的無(wú)間隙原子鋼材料進(jìn)行超聲檢測(cè)，定義變異系數(shù)CV對(duì)修正效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，當(dāng)探頭聚焦在材料表面時(shí)，新方法可以有效地減小由于表面粗糙度所帶來(lái)的影響。

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Correction Method for Ultrasonic Imaging of Material Surface

Gou Jijun1, Wang Chunhao1, Deng Jinhua2

(1.China Machinery Engineering Corporation, Beijing 100055, China;2.School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)

In the process of ultrasonic test, the larger the surface roughness of material is, the easier the ultrasonic signal is buried in the complex background noises. So the defects and other feature information are difficult to be identified effectively. A correction method for ultrasonic imaging of material surface based on spectral energy difference is proposed. In the method, the ultrasonic signals of material with small surface roughness are used as a template signal. A value of spectral energy difference is calculated by comparing the template signal and ultrasonic signals of material with large roughness. In order to reduce the effects of surface roughness on the ultrasonic test results, the value is used as compensation for the ultrasonic signals that are strongly influenced by the rough surface. Ultrasonic imaging of material surface is obtained by utilizing the ultrasonic microscope to measure the interstitial-free steel. The effectiveness of the proposed method is proved by comparing the results before and after the correction.

ultrasonic imaging; surface roughness; spectral energy difference; acoustic microscope

2016-08-08

茍繼軍(1978-)，男，漢族，陜西人，碩士。

鄧金華(1991-)，男，碩士，主要研究方向：金屬材料、復(fù)合材料內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)。

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.51575038)。

TG115.28+5

B

10.3969/j.issn.1674-3407.2016.03.001