漏磁檢測及其數據處理

宋妍++孫少欣

摘 要：為了保證被測鐵磁材料安全運行、延長其使用壽命、以及防止泄漏和環境污染，需要對被測鐵磁材料進行故障診斷。電磁檢測方法目前被公認為是最有效的鐵磁材料無損檢測方法。研究數據預處理是漏磁檢測的重點研究內容，為準確快速進行缺陷定位、特征提取及壽命預測奠定了堅實的基礎，具有極大的研究價值。

關鍵詞：電磁檢測；數據處理；信息識別；異常點剔除

中圖分類號：TG115.28 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）12-0066-02

1 電磁檢測技術概述

電磁檢測方法[1]主要廣泛應用于諸如埋地管道、鋼結構件、輸油氣管、鋼棒、鏈條、鋼絲繩等鐵磁性材料表面及近表面的夾雜、焊縫、凹坑、腐蝕、氣孔、裂紋等檢測。漏磁檢測方法具有很多優勢，諸如靈敏度高、探頭簡單方便、不易發生漏檢、易于實現自動化、無污染、無需對表面進行清洗等。我國的電磁檢測技術發展相對滯后[2]，導致我國對于電磁探傷設備的市場需求與日俱增。因此，對于當前我國無損檢測業界來說，趕超國外電磁探傷設備制造技術是重要且迫在眉睫的任務。

2 漏磁檢測技術原理

漏磁檢測器的檢測裝置結構由磁化裝置、軛鐵、鐵刷、霍爾傳感器及相關電路組成。當用磁化器磁化材質均勻連續的被測鐵磁材料時，那么磁感應線將會被約束在被測鐵磁性材料中，磁通與材料表面相平行，均勻分布，無大量電磁通溢出，可以說被檢表面是不存在磁場的[3]。但當材料中有缺陷時，缺陷就會切割磁力線，磁導率會因為鐵磁材料的組織狀態變化或者缺陷而發生變化。因為缺陷的磁阻很大，磁導率很小，這將導致磁路中的磁通畸變，磁感應線路徑發生變化，其中磁通一些會繞過缺陷而通過材料內部，一部分會直接通過缺陷，另一些會穿出材料表面，通過介質空氣避開缺陷，然后重新進入材料，進而在材料表面的缺陷部位產生漏磁場。霍爾傳感器采集并記錄磁場的磁感強度數值，完成檢測。缺陷大小相同，處于表面上與表面下的電磁場卻不同：表面上缺陷產生的電磁場大；缺陷在表面下形成的電磁場顯著變小。

整個檢測過程為：首先磁化被檢測的鐵磁性材料，使其表面及其周圍形成電磁場；然后利用霍爾傳感器組成的漏磁內檢測器進行數據檢測采集；根據檢測到的電磁場的變化，對信號進行預處理即基線校正，異常點剔除和濾波；最后呈現漏磁圖像。

3 漏磁數據預處理

3.1 漏磁數據信息識別

在進行鐵磁性材料進行檢測時，所采集漏磁信號一般為比較平穩的低頻信號，但同時在采集到的包含有有用信號的數據中包含著無法肉眼精確識別的不同程度、不同類型的噪聲，其引起的幅度不大。因此在檢測過程中，所得到的漏磁檢測信號具有非常小的幅值，從而所檢測到的數據曲線相對平坦，在基值附近會有小幅度的上下浮動。但在有缺陷的部位，漏磁信號的幅值會突然變大，產生很大的畸變。因此在數據預處理之前首先要對所采集獲得的漏磁信號的有用信息進行識別。缺陷信號分為標準缺陷信號和非標準缺陷信號。標準缺陷信號分為單峰缺陷和雙峰缺陷，一般雙峰缺陷左峰值比右峰值高，如圖1所示。其曲線的顯示與長寬深實際值之間一般具有線性關系。非標準缺陷的形成可以看成多種標準缺陷的疊加，一般具有多峰，并且單單從其曲線的顯示不能看出其長寬深的實際值。

3.2 基線校正

采用每個傳感器在該段的中值輸出信號作為基準，可以有效地濾除缺陷信號，更加突出無缺陷處信號，具體的校正方法如式（1）所示：

式中，

—第j個傳感器在第i個里程點處檢測到的電壓值；

—第j個傳感器在第i個里程點處檢測到的校正前電壓值；

—傳感器的總個數；

—第j個傳感器檢測到的電壓值的中值；

3.3 異常點剔除

有些是由于數據采集程序的設計原因，致使每個固定的時間就會產生一個或連續幾個較大值的數據點，有些是因為數據在采集、放大、存儲和傳輸等過程中因為外界環境溫度、流量變化或設備震動等因素導致數據的某一個或一些數據是錯誤的，這種數據和一般數據行為或者特征不同，被稱作異常點[4]，也叫孤立點。常見的異常點有兩種，一種為奇異點，其特點為突然有一個值或連續幾個值幅值突然增大很多，一種為缺失點，其特點為連續幾個值幅值等于基值，見圖2。

通過設計一個多尺度滑動窗，將滑動窗從數據首端到數據末端進行滑動，通過滑動窗中的數據差值利用三次樣條差值方法擬合出下一點，再和實際的點進行比較，和規定的閾值進行比較，如果比規定的閾值大，則判定為是異常點，并用擬合點代替異常點，反之，則為正常點。圖3為變尺度窗差值擬合算法對比效果圖。

3.4 自適應濾波

高斯濾波可以使信號平坦光滑，使漏磁信號曲線更加柔和。小波分析濾波方法[5]可以在時、頻兩域同時進行濾波處理，對有用信號即缺陷和干擾信號即噪聲有較強的辨別能力，因此可以在保證信號不失真的情況下進行去噪。所以通過選取合適的參數，利用高斯濾波算法[6]和小波分析濾波算法對漏磁信號進行處理，既能保證缺陷信號不失真，又能成功進行去噪，完成自適應濾波，如圖4所示，其中下面的圖是。可看出，濾波效果較好，信號畸變度低，信號可辨識程度高。缺陷信號峰值信噪比增高，信噪改善比增大，波形失真率低。

4 電磁信號圖像的呈現

漏磁檢測領域里三種常見的數據顯示方式是A-掃， B-掃和C-掃。對應于三種視圖：曲線視圖、灰度視圖和彩色視圖，如圖5、圖6、圖7所示。每種呈現方式對被檢測材料區域的顯示形式與缺陷檢測方式均不同。現代技術可以用三種顯示形式對同一漏磁數據進行同時呈現[7]。

5 結語

本文主要研究了漏磁檢測原理，并針對漏磁數據特點，分析了缺陷信號的特點，設計出一套能夠在漏磁內檢測器平臺上進行實時數據預處理的自適應算法，包括基線校正、異常點剔除與補償、濾波等部分，并且實現了漏磁信號三種視圖的自由切換[8]。

參考文獻

[1]黃松嶺.電磁無損檢測新技術[M].北京：清華大學出版社，2014，14-17.

[2]沈功田.中國無損檢測進展[J].NDT無損檢測，2005，45（2）：67-89.

[3]Lord W，Bridges， J M， Yen， W. Residual and active leakage fields around defects inferromagnetic materials[J].Materials Evaluation.1978， 36（8）：47-54.

[4]王洪春，彭宏.一種基于主成分分析的異常點挖掘方法[J]，計算機科學，2007，10（2）：192-194.

[5]潘泉，張磊，孟晉麗，等.小波濾波方法及應用[M]，北京：清華大學出版社，2005，8-9.

[6]Bouman C，Sauer K. A generalized Gaussian image model of edge preserving map estimation[J]. IEEE Trans Image Processing，2001，2（3）：296-310.

[7]周崢.圖像增強算法及應用研究[D].北京：北京工業大學，2012.

[8]Lischinski D，Weiss Y.Colorization using optimization[J].Proc.ACM SIGGR-APH，2004，14（9）： 689-693.