Page 259 - 《应用声学》2025年第3期

第 44 卷 第 3 期 汪翔等： 奥氏体不锈钢焊缝的优化相位相干加权因子全聚焦成像实验分析 793

表 1 超声相控阵扇形扫描定位精度
Table 1 Ultrasonic phased sector scanning positioning accuracy

熔合区缺陷 焊缝区缺陷 (纵向间距 10 mm) 焊缝区缺陷 (纵向间距 5 mm)
缺陷 实际 扇形扫描成像 缺陷 实际 扇形扫描成像 缺陷 实际 扇形扫描成像
序号 深度/mm 方法/mm 序号 深度/mm 方法/mm 序号 深度/mm 方法/mm
1 10 11.5 1 10 11.8 1 10 12
2 30 31 2 20 21.8 2 15 17
3 50 52 3 30 32 3 20 22
— — — 4 40 41 4 25 26.9
— — —i 5 50 51 5 30 32.7

3.2 全聚焦方法检测及分析 ࣨϙ/dB
0
利用全聚焦超声成像系统对奥氏体不锈钢试 10
-5
块焊缝中的 ϕ1 mm 横通孔缺陷进行检测，设置 20
30 -10
100 V 发射电压，300 ns 脉冲宽度，成像区域为
40 -15
70 mm×100 mm，该系统可以实现材料的超声相 50
控阵全聚焦成像检测，并能够对全聚焦成像时所使 ງए/mm 60 -20
用的全矩阵数据进行保存。使用编程软件对全矩 70 -25
阵数据经过 TFM 成像算法处理后，得到的检测结 80 -30
果如图 4(a) 所示；经过 PCI 算法处理后，得到的检 90 -35
测结果如图 4(b) 所示；经过增益处理后，得到的检 100 -40
-10 0 10 20 30 40 50
测结果如图 5(a)、图 5(b) 和图 5(c) 所示；图 5(a) 经 ඵࣱᡰሏ/mm
OPCF-TFM 成像算法处理后，得到的检测结果如 (a) TFMੇϸካข
图6(a)、图6(b)和图6(c)所示。 ࣨϙ/dB
0
根据图 4(a) 的检测结果可知：结构噪声和近场 10
-5
盲区非常严重，位于横坐标 −15 ∼ 55 mm、纵坐标 20
0 ∼ 20 mm处近场盲区的缺陷辨识较为困难。在横 30 -10
坐标12 mm、纵坐标50 mm处有一个非常明显的伪 40 -15
像，易使检测人员产生误判。根据图 4(b) 的检测结 ງए/mm 50 -20
果可知：PCI算法有效地抑制了结构噪声，但是部分 60 -25
70
缺陷无法显示，位于横坐标 −15 ∼ 55 mm、纵坐标 -30
80
0 ∼ 20 mm的近场盲区的幅值不减反增。
90 -35
根据图 5(a)、图5(b)和图5(c)的检测结果可知： 100 -40
通过对 TFM 矩阵信号进行增益处理，使TFM 矩阵 -10 0 10 20 30 40 50
ඵࣱᡰሏ/mm
信号整体得到加强，减小近场盲区对图像的影响。 (b) PCIካข
不同的增益指数会得到不同程度的结构噪声，当
图 4 奥氏体不锈钢试块 TFM 成像结果
0 6 σ 1 6 1.5 时，增益指数越小，结构噪声越近似于
Fig. 4 TFM imaging results of austenitic steel
TFM 成像算法得到的结构噪声，增益指数越大得
weld test block
到的结构噪声越大。当增益指数大于 1.5 时图像会
失真。因此，对于奥氏体不锈钢材料 σ 1 选择范围在 对比图6(a)、图6(b)和图6(c)的成像结果可知，
0.5 ∼ 1 之间较为合适，这样既增强了 TFM 矩阵信 当σ 2 = 1.5时，OPCF-TFM成像算法能够将大部分
号，又使得结构噪声在后续过程中能够进行有效地 结构噪声抑制，但仍然残留少许噪声；但当σ 2 = 1.9
降噪。 时，OPCF-TFM 成像算法在削弱结构噪声和近场