多试件超声检测及缺陷识别技术_吴瑞明

时间：2025-04-06

多试件超声检测及缺陷识别技术

吴瑞明

1,2

周晓军

1.浙江大学,杭州,310027

2.浙江科技学院,杭州,310012

摘要:针对单面平整航空件单件超声检测效率低下问题,采用多试件扫查及多图像平均方法,以提高检测效率。基于多图像平均方法建立了灰度图和二值图像双模板图像。以工件重心为控制点,对二值图像通过变精度最大互相关图像配准算法获得图像配准的旋转角度H 。对灰度图像绕重心旋转角度H 进行配准,再经过减影处理获得缺陷图像,从而实现特征提取和缺陷识别。航空锻件多试件超声检测实验结果表明,该技术可以明显提高航空件超声检测的效率和自动化水平。

关键词:超声检测;噪声;图像配准;缺陷识别

中图分类号:T G115.28;T B553 文章编号:1004-132Ⅹ(2005)11-0956-04

Research on Multi -Specimen Ultrasonic Test and Flaw Detect

Wu Ruiming 1,2 Zhou Xiao jun 1

1.Zhejiang University,H ang zhou,310027

2.Zhejiang University of Science and T echno log y,H ang zhou,310012

Abstract:In the single ultrasonic test of aircr aft co mponents w hich have one even face,the eff-i

ciency is low.T o improv e test efficiency,m ulti-specimen ultraso nic test and its av er ag e method of multi-images w ere introduced.First,model im age w as created thro ug h average of multi-images.The model image included o ne gray -level image and one bilevel image.Bilevel image registration im -prov ed the efficiency o f image registration.The average of multi-im ag es avoided the disturbance of no ise and boundary w av e.T hen,Alter able precision maximal m utual-info rmatio n r eg istration algo -r ithm based on bar ycenter realized bilev el im ag e reg istratio n.T he r otation ang le H w as g ot.Finally,the gr ay -level image rotated angle H around bary center.T hrough subtractio n processing ,the imag e in -cluding flaw infor matio n w as got.And feature extraction and flaw detect w ere put in practice.It is show n that the auto matization and efficiency of ultraso nic detection can be increased by taking pract-i

cal m easures in the m ulti-specim en ultrasonic test o f fo rging production fo r aircraft components.

Key words:ultraso nic;no ise;image r eg istration;flaw detect

收稿日期:2004-08-06

0 引言

在航空件扫查过程中,界面波表征了航空件表面超声入射点到超声换能器的距离和反射状况,界面波不包含缺陷信息,所以界面波成像不能作为判断废品的依据。在这里我们把界面波信息当作噪声处理。

超声脉冲在非均匀介质中传播时,在不同声速或密度组成的介质边界上发生反射、折射或散射,从而产生与传播方向不同的脉冲。这些脉冲再在其他边界上多次反射、折射和散射,互相叠加,形成新的脉冲,显示出来,形成结构噪声。在超声检测中,这种结构噪声常常成为缺陷检出的严重障碍。

针对结构噪声,同济大学刘镇清等尝试在做分离谱处理之前,先相关加权检测信号,或利用时延神经网络,以波形及其相位差为双变量输入,加

以训练,从而达到抑制晶粒结构噪声的目的

[1]

。

航空件种类繁多,部分航空件单面平整、一面

型面复杂,不能按缺陷波、底波高度等方法来对缺陷进行准确描述,难以实现自动化检测。我们采用水浸法超声检测,利用航空件的平整面作为扫查的基准面,扫查时多个试件装夹,探头垂直于平整面,采用弓字型的扫查路径实现自动化检测。多试件扫查获得的是包含多个试件的超声图像,在这里,通过引入图像配准来实现缺陷的识别。模板图像的多图像平均法能消除大部分噪声影响,用模板图像去配准实际图像,从而实现缺陷检出。

1 多图像平均法去噪

图像配准中的模板图像来源一般有两种,一种是理想的标准图像,另一种是从实际采集图像中提取数据生成的模板图像。前一种情况属于理想状况,使用不多。第二种情况能更好地适应超声检测的实际情况,避免装夹、定位条件等变化的

956#中国机械工程第16卷第11期2005年6月上半月

影响。因此模板图像能够随时适应图像实际情况的变化,通过实际现场的模板图像进行图像配准可以消除大部分系统引入的噪声。

将所有参与制作模板的图像一起做统计平均,可以获得一幅均值图像。如果一幅图像包含有加性噪声,这些噪声对于每个坐标点是不相关的,且其平均值为零,在这种情况下使用多图像平均法得到的模板图像可以代表大多数图像的信息,同时可以去掉噪声信息。

多图像平均法是把一系列有噪声的图像{S j(x,y)}叠加起来,然后再取平均值以达到制作模板图像的目的。设有噪声图像S(x,y),噪声N(x,y),原始图像R(x,y),取M幅同型号试件但含有不同噪声的图像,将它们叠加起来,然后作平均计算

ÂS(x,y)=1

M 6M

j=1

S j(x,y)(1)

在模板图像中任一点的均方差为

DÂS(x,y)=1