Page 92 - 《应用声学》2019年第6期

994 2019 年 11 月

值仿真和实验分析实现了铝板中多缺陷的识别和
0 引言 定位。

金属板类结构广泛应用于汽车制造、船用设备、 1 成像原理
航空航天等领域，由于受到加工工艺、运输及使用
环境的影响，在板结构表面和内部易产生孔洞、裂 1.1 幅值全聚焦成像
纹、腐蚀等不同类型的缺陷，严重影响设备的使用 全聚焦成像依赖于全矩阵捕捉 (Full matrix
安全，因此开展对金属板结构的缺陷检测技术研究 capture) 数据，全矩阵数据是指将换能器阵列中所
具有重要意义和应用前景。兰姆 (Lamb) 波相较于 有阵元依次作为发射-接收组合，采集得到所有超声
体波具有衰减小、传播距离远、检测效率高的优点 回波时域信号 [9] ，对于 N 个阵元的换能器阵列，共
2
而适用于板类结构的大范围检测。进一步采用超声 采集N 组时域信号。
阵列技术，对阵列信号进行成像处理可以有效提高 幅值全聚焦成像算法利用了全矩阵数据中的
缺陷检测的准确性和直观性。如Prasad等 [1] 采用2 幅值信息，针对成像区域中的每一个离散点P，通过
个线性阵列分别激励和接收 Lamb 波，对板材进行 虚拟聚焦，将所有回波数据中与该点坐标相对应时

层析成像，可以实现对孔洞缺陷区域识别。郭方宇 间的幅值进行叠加成像，获得表征该点信息的幅值
等 [2] 提取参考信号和损伤信号的相关性，通过损伤 强度 I (x, z)。每个离散点 P 的幅值强度 I (x, z) 可
概率重建实现了铝板上腐蚀缺陷的定位。但是上述 以表示为 [10]
N
方法需要无损情况下的参考信号作为对比，不利于 1 ∑ ∑
N
I (x, z) = B ij (x, z) υ ij (τ ij (x, z)) , (1)
实时检测缺陷。 N 2
i=1 j=1
利用超声阵列换能器采集全矩阵数据，通过全
其中，B ij (x, z) 为激励阵元 i 经过离散点 P (x, z)
聚焦成像方法可以实现成像的实时性。刘增华等 [3]
到接收阵元 j 的距离补偿因子，υ ij (t) 为时域信
采用磁致伸缩传感器阵列激励接收 Lamb 波，通过
号，τ ij (x, z) 为 Lamb 波由激励阵元 i 到达成像点
成像处理实现铝板中单缺陷的识别和定位。Wilcox
P (x, z) 散射后，再到接收阵元 j 的导波传播时间，
等 [4] 、Holmes 等 [5] 在全聚焦成像的基础上，将线性
其表达式为
阵列进行子阵列划分，增加了全矩阵数据的利用 √ √
2 2 2 2
率，计算子阵列数据的方向矢量，并对子阵列数据 (x i − x) + z + (x j − x) + z
τ ij (x, z) = .
进行合成得到缺陷的方向矢量，可以表征缺陷的类 c
(2)
型及裂纹方向。焦敬品等 [6] 将全聚焦成像和矢量聚
1.2 瞬时相位全聚焦成像
焦方式结合，并运用到板结构 Lamb 波阵列成像中，
得到矢量全聚焦图像，可以有效识别板结构中裂纹 瞬时相位成像将时域信号 ν ij (t) 替换为信号
缺陷和方向。Prado等 [7−8] 提出了利用导波中的相 的瞬时相位 φ ij (t)，表征每个离散点 P 的相位强度

位信息，采用全聚焦成像方法，对铝板进行相位成 I φ (x, z)表示为 [6]
像，可以减少虚像影响，但是由于相位的不连续性， 1 ∑ ∑
N
N
I φ (x, z) = φ ij (τ ij (x, z)), (3)
在一个缺陷成像处会产生多个聚焦点，从而造成缺 N 2
i=1 j=1
陷误判。上述成像算法中并未考虑到 Lamb 波波长
其中，瞬时相位φ ij (t)由式(4)得到
和激励时长对缺陷成像的影响，进而导致缺陷定位 ( )
b υ ij (t)
不够准确。 φ ij (t) = arctan , (4)
υ ij (t)
为了减少噪声对成像质量的影响，解决多峰值
其中，bυ ij (t)是υ ij (t)的Hilbert变换。
聚焦点引起的缺陷误判问题，本文在相位全聚焦成
像的基础上，提出了瞬时相位全聚焦成像的包络算 1.3 瞬时相位包络全聚焦成像
法。并分析了激励信号对缺陷定位的影响，提出了 为了减少超声导波传播过程中的多模态和频
波速补偿方法，可以有效减小缺陷定位误差，通过数 散效应影响，激励信号采用多周期的窄带信号。而