陳振華,謝飛鳴,盧 超,章 慶
(1. 無損檢測技術教育部重點實驗室(南昌航空大學), 南昌 330063;2.方大特鋼科技股份有限公司, 南昌 330012)
基于虛擬儀器的扁鋼內部缺陷超聲三維成像方法研究
陳振華1,2,謝飛鳴2,盧 超1,章 慶2
(1. 無損檢測技術教育部重點實驗室(南昌航空大學), 南昌 330063;2.方大特鋼科技股份有限公司, 南昌 330012)
超聲三維成像技術因其能夠提供人體結構的立體信息,而被廣泛的應用于醫學診斷領域;然而,由于計算量大、成本高、速度慢,工業構件的超聲三維成像技術卻鮮見報道;彈簧扁鋼是國民經濟建設的重要鋼材品種之一,通過超聲三維成像技術測量扁鋼內部缺陷的三維分布對于提高扁鋼質量控制能力具有重要作用;為提高三維成像效率及降低成像系統的研發周期,提出高效的數據采集及三維圖像重構方法,并基于虛擬儀器技術開發了三維圖像重構軟件;研究結果顯示,基于超聲水浸聚焦分層C掃描的數據提取方法能夠滿足三維成像的要求,所提出的數據重構方法及基于虛擬儀器的三維成像軟件能夠準確重構扁鋼內部層片狀缺陷的三維分布,是彈簧扁鋼內部缺陷評價的有效方法。
超聲三維技術;三維圖像虛構
合金彈簧鋼廣泛的應用于汽車、鐵路、重型機械、軍工,等各個領域,是國民經濟建設的重要鋼材品種之一[1]。夾雜物是影響扁鋼力學性能的主要因素,準確測定夾雜物分布對于提高產品質量、促進工藝革新具有重要作用[2-4]。三維超聲成像能提供豐富的立體結構信息, 在醫學領域已得到了廣泛的應用[5-9]。理論上,可通過超聲三維成像技術測量彈簧扁鋼內部的缺陷三維分布。然而,由于三維數據的獲取、處理、重建與可視化的計算量較大、成本高,工業構件的超聲三維成像技術及應用卻鮮見報道。
虛擬儀器是基于計算機為核心的硬件平臺,由用戶設計并由軟件實現儀器功能的計算機儀器系統,具有開發周期短、界面美觀、使用靈活、擴展性強、接口眾多等優點[10-12]。為降低三維成像系統的開發周期和研發成本,本研究基于虛擬儀器技術開發了針對于彈簧扁鋼內部層片狀缺陷的三維成像軟件,并提出了相關數據的采集與重構。研究結果顯示,利用水浸聚焦聲束的能量分布特征特征,分層超聲水浸聚焦C掃描法可高效、準確的采集扁鋼內部層片狀夾雜物的三維成像數據;提出的數據重構方法及基于虛擬儀器技術開發的三維成像軟件可準確顯示缺陷的三維分布及不同深度的層析C掃描圖像,為彈簧扁鋼層片狀夾雜缺陷的三維分布測量提供了有效的解決方案。
試樣為應用最廣泛的硅錳彈簧鋼60Si2Mn彈簧扁鋼。試驗中采用平底孔人工缺陷試樣和自然缺陷試樣,截面厚度均為16 mm。其中,人工缺陷試樣用于驗證數據采集方法及三維成像軟件的可行性,自然缺陷試塊用于分析缺陷三維成像技術對自然缺陷的檢測能力。人工缺陷試樣尺寸為20*35*16 mm,垂直于截面加工直徑2 mm、深度分別為:4 mm、5.5 mm、9 mm的平底孔(圖1a);含自然缺陷的檢測試樣尺寸為22*22*16 mm(圖1b)。

圖1 檢測試樣及對比試塊(mm)
2.1 基于超聲水浸聚焦的三維數據采集
超聲水浸聚焦法可使探頭在檢測對象上方自由移動并保持均一良好的聲耦合性能,是自動數據采集的主要方式。本研究采用水浸聚焦法對試塊進行分層C掃描提取三維成像數據。圖2顯示:設分層掃描間隔為d,當探頭位于位置1、2、3時,聚焦區域分別覆蓋檢測對象的a層區域、b層區域以及c層區域;探頭分別在位置1、2、3做C掃描運動并逐點采集數據,即可實現對檢測對象的完全覆蓋。由于扁鋼中夾雜的形狀一般為平行于扁鋼表面層片狀缺陷,因此通過該方法采集夾雜的三維成像數據是可行的。分層間隔d是三維數據采集的關鍵參數,間隔過大則易導致漏檢、過小則導致效率過低。

圖2 三維數據采集方法
2.2 分層掃描間隔的確定
受聲束干涉和聲透鏡球差的影響,聚焦聲束能量并非聚焦于一點,而是在焦點附近形成能量較高的聚焦區域,在該聚焦區域內可保持較好的檢測精度和檢測靈敏度。本研究通過試驗方法測量聚焦區域的聲壓分布,并據此設置層析C掃描間隔d。如圖3所示,調整探頭高度使底面反射波最高,此時聲束焦點位于試樣底面,據式(1)可計算探頭的實際水中焦距。
(1)
式中,F為探頭在水中的焦距、L為聲束焦點至檢測對象上表面的距離、C1為水中縱波聲速 、C2為試樣中的縱波聲速。實測C1=1 480m/s、C2=5 959m/s、水中焦距F=87mm。
上下調節探頭,聚焦區域的上下端部與底面相交并反射聲波,定義聚焦區域的端部反射波幅度下降為最高幅度的a%。調整探頭向下移動,當反射波幅度降低為最高幅度的a%時,焦區上端與底面相交,此時焦點位置為LU;調整探頭向上移動,當反射波幅度下降為最高幅度的a%時,焦區下端與底面相交,記錄焦點位置LL;則,焦區高度可表示為LU-LL。即:分層間隔d=LU-LL。

圖3 試驗示意圖
按上述方法測得的底面反射波幅度隨水距的變化,并可按式(1)計算底面反射波幅度隨焦點位置(焦點距試樣上表面的距離)的變化。圖4顯示,按檢測信號幅度下降程度定義聚焦區,則若按最高幅度下降至95%定義聚焦區,則焦點在試塊中上下移動范圍為14.07~17.8 mm,有效聚焦區范圍為3.7 mm,即:在聚焦區3.7 mm范圍內底面反射波能夠達到95%的最高幅度。

圖4 底面反射波幅值分布
同理,按其它幅度下降條件可測量相應的焦區高度,如表1所示。表1顯示:聚焦區內允許的反射波幅度衰減越大,則焦區范圍越大。然而,允許的衰減過大,必然導致該聚焦區域的檢測靈敏度下降。需通過試驗方法進一步確定聚焦區域的測量條件。

表1 各種測量條件下的焦柱高度 (底面反射波最高幅值記為A)
采用人工平底孔試塊進行超聲C掃描成像,分析能夠保持良好檢測效果的焦區高度。調整水距,將焦點位置調整至試塊6.5 mm深時,焦點距4 mm深孔2.5 mm、距5.5 mm深孔1 mm,兩孔分別在95%條件和90%A條件下測得的聚焦區域內(3.7 mm和5.9 mm);而對于9 mm平底孔,焦點距其3.5 mm,該孔位于0.85A條件下測得的聚焦區域內。圖5a顯示,4 mm深孔和5.5 mm深孔均可獲得較高的圖像分辨率,而9 mm深孔的掃描圖像明顯變形。因此,按95%A和90%A幅度測量條件測得的焦柱區域可滿足檢測靈敏度的要求,而按0.85A測量的焦柱范圍內會引起圖像的變形。將焦點調整至9 mm深處進行C掃描成像,9 mm深橫孔可獲得最高的分辨率。然而,由于4 mm和5.5 mm深孔分別距焦點5 mm和3.5 mm,這兩孔分別位于85%A和80%A測量條件的聚焦區域內且檢測圖像嚴重變形。因此,按85%A和80%A測量的焦區范圍內無法保持高的分辨率,如圖5b所示。綜上,可確定以端部反射為最高幅度的90%定義的焦區高度可作為三維成像數據采集的分層掃描間隔。

圖5 不同聚焦深度下檢測試樣的C掃描圖
3.1 三維數據重構方法
三維數據重構是從分層C掃描采集的全波形數據中搜索缺陷特征信號、計算特征信號(缺陷)的空間坐標,進而重構為缺陷的三維分布圖像。由于每層掃描數據中僅聚焦區域內(厚度為d的分層范圍內)的反射脈沖有效。因此,在各層C掃描數據的A信號上設置一成像窗口,窗口位置及寬度與該層聚焦區域一致、窗口高度設定為略高于噪聲幅度以濾除噪聲。僅對幅度高于窗口高度、時域范圍在窗口寬度內的檢測信號進行脈沖波峰搜索,即:對缺陷的反射波脈沖進行搜索。據脈沖波峰的到達時間計算缺陷深度(z軸坐標),據掃描參數計算此時探頭在C掃描平面內的位置(x、y坐標);則,缺陷的空間坐標為:(x,y,z)。將所有脈沖波峰(缺陷反射脈沖)的空間坐標組成三維數組,并投射在三維坐標空間中便形成了缺陷的三維空間分布,三維數據重構過程參見圖6。

圖6 三維數據重構流程圖
3.2 軟件界面及功能簡介
圖7為三維成像軟件的操作面板,分為4個主要功能區,包括:數據導入與窗口設置區、掃描參數設置區、三維成像區、分層二維C掃描成像區,各區功能及設置方式詳述如下:
1) 數據導入與窗口設置區,包括:數據導入(存放)路徑設置、基準波顯示及窗口設置。波形顯示窗口顯示基準波形,通過基準波上的紅色和黃色基準線設置窗口位置、寬度,窗口高度則通過輸入相應幅度進行設置。
2) 掃描參數設置區用于設置掃描信息(步進長度及采樣間隔)、信號采樣率、材料聲速。通過掃描信息可計算缺陷在x-y平面(掃描平面)的位置坐標,z方向的位置則由信號采樣率及材料聲速計算。
3) 缺陷三維成像區用于顯示缺陷的三維分布圖像,三維坐標設置如下:x-y平面為C掃描平面,z方向為檢測對象的深度(厚度)方向。此外,設置各種視角及投影,以便全方位觀察內部缺陷。
4) 分層二維C掃描成像區用于顯示不同深度的缺陷分布,實際上為特定深度的缺陷C掃描圖像,通過該圖像能夠精確的測量缺陷在x-y平面的尺寸。

圖7 三維成像軟件前面板
3.3 軟件測試
對含3個平底孔的彈簧扁鋼試樣進行三維成像以測試軟件功能。分別將聲束焦點調整至試樣中9 mm、5.5 mm、4 mm深平底孔表面,通過分層水浸超聲C掃描方法采集三維成像數據。通過設置軟件的成像窗口可在三維圖中僅顯示某一聚焦深度(單孔)的三維分布(圖8a~c),以及全厚度層析掃描的缺陷三維分布圖(圖8d)。為便于觀察缺陷位置,三維圖像上還設置了各缺陷在平面上的投影。

圖8 對比試塊的三維成像圖
對尺寸為16*22*22 mm的彈簧扁鋼試樣進行三維超聲成像檢測。按90%A的焦區測量條件測得聚區長度5.9 mm,據此設置掃描層析間隔為5.9 mm。因此,對于16 mm厚度試樣,只需將焦點分別設置在距離試樣上表面3 mm、9 mm、15 mm處進行三次C掃描即可實現全厚度檢測信號的采集。
將檢測數據導入成像軟件進行三維成像,如圖9所示。將圖9a三維圖像中幾個主要的缺陷標示為a~h,各缺陷深度如表2所示。圖9a中還顯示了缺陷在x-y平面的投影,從x-y平面的投影圖上可清晰的顯示g缺陷由g1、g2等幾個不連續的小缺陷構成;圖9b為7 mm深的層析C掃描圖,可清晰顯示缺陷f的C掃描圖像,按圖中白色切割線測量缺陷尺寸為1.2 mm(從缺陷圖像的藍色邊界測量);由于缺陷c深度為7.5 mm,離層析深度很近,因此圖9b中也能模糊顯示該缺陷。此外,為進一步分析層析C掃描精度,按圖9b中白線切割試樣做金相觀察如圖8c所示;金相圖顯示缺陷f為長度為1.15 mm的扁平缺陷,與層析C掃描圖像的測量結果具有較好的一致性。

表2 各缺陷深度 (mm)

圖9 自然缺陷試樣的三維成像效果
1) 基于虛擬儀器開發環境設計三維成像軟件,準確重構扁鋼內部夾雜的三維分布;該軟件可進行缺陷的投影顯示、層析C掃描顯示以及各種視角的缺陷觀察,為彈簧扁鋼內部缺陷的分布情況提供了重要的綜合評價手段。
2) 提出三維成像的數據采集及層析掃描間隔的設置方法。針對聚焦聲束特點,提出通過試樣底部測量聚焦區域聲壓分布的方法,并據此設置層析間隔以保證高效、準確的采集三維成像數據。
3) 對含自然缺陷的彈簧扁鋼進行超聲三維成像,三維圖像能直觀觀察自然缺陷的三維分布,三維圖像的測量結果與金
相試驗具有較高的一致性。
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Ultrasonic Three Dimensional Imaging Method for Inner Defect of Spring Flat Steel Sheet Based on Virtual Instrument Technology
Chen Zhenhua1,2, Xie Feiming2, Lu Chao1, Zhang Qing2
(1.Ministerial Key Laboratory of Nondestructive Testing, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063,China; 2. Fangda Special Steel and Technology Co., Ltd., Nanchang 330012,China)
Ultrasonic three-dimensional imaging technology which can be used to obtain three dimension information of the inner structure is widely used in medical diagnosis. However, the three dimensional imaging for testing the industrial components is rarely reported, because of large calculation, high cost and long testing time. The spring flat steel sheet is one of the most important steel products for national economic construction. Quality control ability must be enhanced through three dimension imaging on the spring flat steel sheet. Ultrasonic three dimensional imaging is adopted to test the distribution of lamellar defects in spring flat steel, and the data abstraction and data rebuilding method are proposed. Moreover, the software for three dimension imaging with virtual instrument technology is also developed to implement algorithm of data rebuilding. The results indicate that the data extracted by the divided layer scanning of ultrasonic water immersion focusing method is applicable to three dimensional imaging, the data rebuilding method and related functional software can be used to show the three dimension distribution of lamellar defects in spring flat steel.
Ultrasonic three-dimensional imaging technology three-dimensional image reconstruction
2016-08-11;
2016-09-13。
江西省博士后基金資助項目(2015KY01);國家自然科學基金資助項目(11104129)。
陳振華(1982-),男,江西余干人,博士,講師,主要從事測控技術與儀器,無損檢測方向的研究。
1671-4598(2017)01-0181-04
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.01.051
TG115.28
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