錢微冬，高曉蓉

(西南交通大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 光電工程研究所，成都 610031)

車軸超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)的滑動(dòng)中值濾波算法

錢微冬，高曉蓉

(西南交通大學(xué) 物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 光電工程研究所，成都 610031)

提出了一種基于A掃描的滑動(dòng)中值濾波算法，其通過對(duì)被檢測(cè)工件與圓形超聲直探頭聲場(chǎng)進(jìn)行分析來確定滑動(dòng)中值濾波的采樣點(diǎn)數(shù)。對(duì)空心車軸超聲檢測(cè)系統(tǒng)采集的A掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行算法處理后可以發(fā)現(xiàn)，由算法處理后的A掃數(shù)據(jù)還原而來的B掃圖、C掃圖干凈清晰,一方面去除了所處環(huán)境、機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)及裝配等因素造成的隨機(jī)干擾；另一方面很好地保留了缺陷信息。

超聲檢測(cè)；車軸；滑動(dòng)中值濾波；隨機(jī)干擾

在鐵路領(lǐng)域中，輪軸的安全是列車能否安全運(yùn)行的關(guān)鍵因素。由于運(yùn)行過程中受力的原因，輪軸極易產(chǎn)生疲勞缺陷，如不能及時(shí)對(duì)其檢測(cè)處理，則可能引起列車斷軸、脫軌等事故[1]。因此，對(duì)車軸的檢測(cè)在列車的日常檢修過程中尤其重要。

目前，我國(guó)對(duì)車軸的檢測(cè)方法主要是超聲檢測(cè)和磁粉檢測(cè)。磁粉檢測(cè)只能檢測(cè)車軸表面缺陷，不能檢測(cè)內(nèi)部缺陷[2]，對(duì)內(nèi)部缺陷的檢測(cè)主要靠超聲檢測(cè)[3]。超聲檢測(cè)分手動(dòng)和自動(dòng)化兩種，手動(dòng)檢測(cè)受人為因素的影響較大，對(duì)待檢工件的要求較高。國(guó)內(nèi)部分企業(yè)已經(jīng)研發(fā)了一些全自動(dòng)化車軸檢測(cè)系統(tǒng)[4]，但由于設(shè)備所處環(huán)境、使用條件以及設(shè)備裝配等因素的影響，檢測(cè)中會(huì)出現(xiàn)一些隨機(jī)噪聲干擾而影響超聲檢測(cè)信號(hào)，導(dǎo)致超聲檢測(cè)結(jié)果出現(xiàn)不正常顯示，影響對(duì)缺陷的判斷。所以，對(duì)超聲信號(hào)的濾波顯得尤其重要。筆者提出了一種基于A掃描的滑動(dòng)中值濾波算法，其通過對(duì)被檢測(cè)工件與圓形超聲直探頭聲場(chǎng)進(jìn)行分析來確定滑動(dòng)中值濾波的采樣點(diǎn)數(shù)。

1 滑動(dòng)中值濾波算法

滑動(dòng)中值濾波是一種非線性的濾波方法，其基本原理是將數(shù)據(jù)中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域內(nèi)各點(diǎn)值的中值來代替。其基本技術(shù)思路是對(duì)窗口內(nèi)的所有像素灰度進(jìn)行排序，取排序結(jié)果的中值作為原窗口中心點(diǎn)處像素的灰度，從而起到消除奇異噪聲點(diǎn)的功能[5]。

用某種結(jié)構(gòu)的二維滑動(dòng)模板，將板內(nèi)像素按照像素值的大小進(jìn)行排序，生成單調(diào)上升(或下降)的二維數(shù)據(jù)序列[6]。二維中值濾波輸出為

式中：f(x,y)，g(x,y)分別為原始圖像和處理后的圖像，(k,l∈W)。

W為二維模板，通常為3×3，5×5區(qū)域，也可以是不同的形狀，如線狀、圓形、十字形、圓環(huán)形等。中值濾波的濾波效果依賴于對(duì)窗口形狀和大小的選擇；若選擇不當(dāng)，會(huì)嚴(yán)重影響濾波的效果。

筆者基于對(duì)超聲檢測(cè)的理論分析，從超聲A掃出發(fā)，開展超聲數(shù)據(jù)滑動(dòng)中值濾波的研究。

超聲換能器發(fā)射的超聲波在工件中傳播，當(dāng)傳播至缺陷處時(shí)，超聲波會(huì)發(fā)生反射、折射、散射等現(xiàn)象，超聲換能器接收到返回的聲波，即為檢測(cè)到的缺陷信號(hào)[7]。在工件的同一檢測(cè)點(diǎn)連續(xù)采樣N次(N取奇數(shù))A掃數(shù)據(jù)，將N次A掃數(shù)據(jù)中同一深度的采樣點(diǎn)按大小排列，取中間值為本次有效值，組成一個(gè)新的A掃數(shù)據(jù)，即完成對(duì)超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)的滑動(dòng)中值濾波。

圖1 滑動(dòng)中值濾波算法數(shù)據(jù)處理原理示意

采樣次數(shù)N的確定需通過對(duì)超聲發(fā)射聲場(chǎng)與規(guī)則發(fā)射體回波的分析計(jì)算得到。

圖2 圓盤波源輻射的縱波聲場(chǎng)示意

2 采樣次數(shù)N的確定

2.1超聲波發(fā)射聲場(chǎng)

聲場(chǎng)是指有聲波在其中傳播的那部分媒質(zhì)范圍[8]。根據(jù)檢測(cè)用的超聲類型進(jìn)行聲場(chǎng)分類，可以分為縱波和橫波兩大類。根據(jù)檢測(cè)用的探頭波源形狀，又可分為圓盤波源和矩形波源。因?qū)囕S的檢測(cè)主要使用的是圓形探頭，其波源為圓盤狀，所以下面以圓盤狀波源為例進(jìn)行分析。

聲軸線上的聲壓幅值為

式中：Rs為聲源半徑；x為聲程;l為波長(zhǎng);P0為波源起始聲壓。

當(dāng)x?R時(shí)：

以頻率2.25 MHz，直徑20 mm的圓盤聲源為例，其聲場(chǎng)聲壓分布如圖3所示。

圖3 理論計(jì)算的聲場(chǎng)聲壓分布示意

根據(jù)聲場(chǎng)中聲壓的分布，聲場(chǎng)可分為近場(chǎng)區(qū)、遠(yuǎn)場(chǎng)區(qū)和足夠遠(yuǎn)場(chǎng)[9]。

近場(chǎng)區(qū)(菲涅爾區(qū))，在聲源附近由于波的干涉而出現(xiàn)一系列聲壓極大值和極小值的區(qū)域。聲場(chǎng)橫截面聲壓分布呈中心軸線上聲壓為0，偏離中心軸線聲壓則較高的特征。

遠(yuǎn)場(chǎng)區(qū)，聲壓隨距離增加單調(diào)減小，聲場(chǎng)橫截面聲壓分布呈軸線上聲壓最高，偏離中心線聲壓逐步降低，且完全對(duì)稱的特征。

足夠遠(yuǎn)場(chǎng)，聲壓與聲程成反比，近似球面波的規(guī)律，是所有規(guī)則反射體回波聲壓計(jì)算的基礎(chǔ)。

所以探頭聲軸偏移的測(cè)量、折射角的測(cè)量均應(yīng)在遠(yuǎn)場(chǎng)上進(jìn)行。

2.2波束指向性和半擴(kuò)散角

圖4 波束指向性和半擴(kuò)散角示意

以確定的擴(kuò)散角向固定的方向輻射超聲波的特性稱為波束指向性。波束指向性和半擴(kuò)散角示意如圖4所示，聲束向兩側(cè)擴(kuò)散的角度稱為擴(kuò)散角(2θ0)，向其一側(cè)擴(kuò)散的角度稱為半擴(kuò)散角(θ0)。超聲波的能量主要集中在半擴(kuò)散角以內(nèi)，2θ0以內(nèi)的波束稱為主波束，只有當(dāng)缺陷位于主波束以內(nèi)時(shí)才容易被發(fā)現(xiàn)。

式中：Ds為探頭直徑。

所以，探頭頻率f越高，Ds越大，半擴(kuò)散角2θ0越小，波束的指向性越好，方向性越好，定位誤差越小。

2.3N的理論計(jì)算對(duì)空心車軸的檢測(cè)，主要采用TR直探頭，探頭頻率為5 MHz，直徑為8 mm。根據(jù)半擴(kuò)散角計(jì)算公式可計(jì)算出其半擴(kuò)散角θ0=10.325°，所以TR探頭的波束寬度2θ0=20.65°。當(dāng)TR探頭在空心車軸內(nèi)側(cè)進(jìn)行螺旋掃查時(shí)，一圈可以采集到216個(gè)A掃描數(shù)據(jù)，每次A掃描旋轉(zhuǎn)度數(shù)Δ=1.67°。如果出現(xiàn)缺陷，理論上可以獲得缺陷信息的A掃描一共12個(gè)。

2.4N的實(shí)際測(cè)試

對(duì)CRH380D樣板軸進(jìn)行檢測(cè)，人工缺陷被A掃描采集到了缺陷信息，圖5是包含隨機(jī)干擾的A掃描信號(hào)。

圖5 包含隨機(jī)干擾的樣板軸的A掃描信號(hào)

但隨機(jī)干擾只出現(xiàn)在3個(gè)連續(xù)A掃描中的當(dāng)中的那個(gè)A掃信號(hào)中，其他兩個(gè)A掃描中均未出現(xiàn)隨機(jī)干擾。相鄰3個(gè)A掃描信號(hào)如圖6所示。

圖6 樣板軸的相鄰3個(gè)A掃描信號(hào)

針對(duì)軸向運(yùn)動(dòng)，TR圓探頭的波束指向性為圓錐狀，分析情況和周向一致。通過軸向檢測(cè)結(jié)果(見圖7)可以明顯看出，人工缺陷可以在4個(gè)螺距里檢測(cè)到，每個(gè)螺距4 mm，軸向聲束指向性有約16 mm的長(zhǎng)度。

圖7 樣板軸的軸向檢測(cè)結(jié)果

隨機(jī)干擾信號(hào)最多只會(huì)連續(xù)出現(xiàn)在2個(gè)A掃描中，采樣次數(shù)N設(shè)置為5，可以把隨機(jī)噪聲去除，保留真正的缺陷信號(hào)。

3 算法驗(yàn)證

現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后利用MATLAB軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的滑動(dòng)中值濾波算法處理，并還原超聲B掃描、C掃描圖像進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的部分?jǐn)?shù)據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果如圖810所示。

圖8 第一組數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖9 第二組數(shù)據(jù)處理結(jié)果

圖10 第三組數(shù)據(jù)處理結(jié)果

從上述結(jié)果可以看出，算法處理后的B掃描、C掃描圖干凈清晰，一方面去除了隨機(jī)干擾，另一方面也很好地保留了缺陷信息。

4 結(jié)語

在空心車軸的超聲檢測(cè)后的數(shù)據(jù)處理過程中，滑動(dòng)中值濾波算法可以很好地濾除超聲原始A掃描數(shù)據(jù)當(dāng)中的隨機(jī)噪聲干擾信號(hào)，保留缺陷信息，B、C掃描視圖非常干凈。

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SlidingMedianFilterAlgorithmforUltrasonicTestingDataofAxels

QIAN Weidong, GAO Xiaorong

(Photoelectric Engineering Institute, School of Physical Science & Technology,Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

In this paper, a sliding median filtering algorithm based on A-scan was proposed, and the sampling points of the sliding median filter were determined by the analysis of the sound field of the circular ultrasonic probe and the actual workpiece.The B-scan and C-scan, which were restored by the A-scan data collected by ultrasonic inspection of hollow axles and processed by the algorithm, were clean and clear. On the one hand, this algorithm removed the random interference caused by the environment, mechanical structure and assembly, whereas on the other hand, it also retained the defect information.

ultrasonic testing; axle; sliding median filter; random disturbance

TG115.28

： A

：1000-6656(2017)09-0007-04

2017-03-05

錢微冬(1991-)，男，碩士，工程師，主要從事無損檢測(cè)工作

錢微冬，13882051943@163.com

10.11973/wsjc201709002