管道不規則接頭的超聲相控陣自動檢測信號識別方法

李夕強，史亞琨，張 俊，李曉紅，馬君鵬

(1.江蘇方天電力技術有限公司，南京 211102；2.武漢大學 無損檢測中心，武漢 430072)

管道不規則接頭的超聲相控陣自動檢測信號識別方法

李夕強1，史亞琨2，張 俊2，李曉紅2，馬君鵬1

(1.江蘇方天電力技術有限公司，南京 211102；2.武漢大學 無損檢測中心，武漢 430072)

針對電站管道不規則接頭的超聲相控陣自動檢測時數據處理效率低、信號源位置識別困難等問題，建立了超聲相控陣自動檢測信號識別算法，設計制作了帶有人工缺陷的模擬試件，并利用該試件對識別算法進行驗證。結果表明：提出的超聲相控陣自動檢測信號識別算法能夠提高信號的初判效率，直觀顯示信號沿掃查方向的分布情況，有效區分結構干擾信號及同一缺陷的多個顯示，為管道不規則接頭超聲相控陣自動檢測提供了技術支持。

管道不規則接頭；超聲相控陣；自動檢測；信號識別

火電站高溫高壓蒸汽管道系統中含有大量三通、彎頭、閥門及封頭等鍛造加工的管件，以及直管焊接或彼此相互焊接形成的一類不規則的管道對接接頭。管道對接接頭外在特征明顯，接頭母材雙側或單側靠近焊縫處有斜臺，常常在內壁也有斜臺。由于這些斜臺的幾何尺寸隨母材管徑和壁厚的不同而發生變化，因此對不規則接頭的斜探頭超聲檢測沒有相關標準。斜臺會使檢測聲束的有效覆蓋面積減小、盲區增大，嚴重降低了超聲檢測的可靠性，而已成熟應用的超聲TOFD檢測技術[1-2]，在對不規則接頭進行檢測時，也會因斜臺的干擾受到限制。

筆者在文獻[3]中分析了超聲相控陣檢測不規則接頭的可行性，建立了相控陣聲束在管道不規則接頭中傳播的聲線模型，探討了內外斜臺對檢測工藝的影響。超聲相控陣檢測雖然能解決管道不規則接頭超聲檢測區域聲束覆蓋面積小的問題，但還存在由于接頭臺階處反射面增多、波型轉換復雜、管件壁厚有較大尺寸偏差而使信號識別困難的缺點?，F有研究[4-6]只有針對管道接頭的超聲相控陣檢測信號分析，同時，市面上各相控陣儀器商業軟件也沒有針對帶臺階的管件接頭的超聲相控陣檢測信號分析模塊，無法將其應用于管道不規則接頭超聲相控陣自動檢測中。

針對上述問題，筆者開發了超聲相控陣檢測系統采集模塊，設計了超聲相控陣自動檢測信號識別算法，該算法可對采集數據進行篩選，對構建的側視圖和扇掃圖進行圖像處理，自動獲得任一信號的位置信息；在得出的壁厚輪廓中，引用聲線路徑算法追蹤已知周向位置信號的來源。對模擬檢測數據的處理表明，該算法處理效率高，能夠有效區分結構干擾信號及同一缺陷的多個顯示，具有很好的應用前景。

1 超聲相控陣自動檢測信號識別算法

該識別算法實現的流程如圖1所示。

圖1 識別算法實現流程圖

1.1閾值篩選

由采集模塊導入的數據量很大，如果逐個對信號進行評判十分耗費時間，數據中超過檢測閾值的信號才是檢測人員關注的重點，因此利用基于距離-波幅曲線(DAC)的檢測閾值對采集信號進行篩選，將采樣點幅值與DAC曲線進行比較，保留超過DAC曲線的檢測信號。

1.2周向信息提取

對超標信號構建側視圖，側視圖是將任一掃查位置扇掃數據行取最大值，再投影于深度方向，依次按照掃查位置排列形成的視圖，其可以反映超標信號沿掃查方向的分布情況。但初始圖像中信號形狀較為模糊，缺乏連續性，邊上仍然有鋸齒狀棱角，需通過數學形態學對圖像進行處理。

通過對圖像進行腐蝕和膨脹[7]等方面的處理，減少了圖像中的噪聲信息，填平了圖像邊界不平滑的凹陷部分，處理后的圖像將更加平滑清晰。此外，初始圖像還存在始波的干擾，而始波出現于距離探頭表面固定深度的范圍，故將該范圍內信號幅值置零，即完成了始波消除。在此基礎上提取采集信號質心，得到信號周向位置及長度。

1.3截面信息提取

在獲得信號周向位置后，為進一步確定采集信號在焊縫截面處的來源，需對該掃查位置處構建的扇掃圖像進行處理。由于回波信號邊緣處是圖像灰度值局部發生變化最顯著的部分，故選用計算量小、速度快的Sobel邊緣檢測算子對回波信號進行邊緣提取，在此基礎上利用質心提取得到焊縫截面中回波信號對應的掃查角度As和傳播時間ts，為后續信號源聲線追蹤算法提供參數。

Sobel算子[8-9]包括兩個運算操作：導數方向的平滑垂直運算和簡單中心差分運算。垂直平滑可由帕斯卡三角形得到，兩個運算操作的表達式為：

在二維Sobel運算中，x方向(水平)和y方向(垂直)的梯度矩陣可表達為：

x方向和y方向的卷積模板計算如下

式中：A為通過檢測閾值篩選后的輸入圖像；Gx，Gy分別為x方向和y方向的輸出圖像；G為輸出圖像；θ為梯度方向；*為卷積運算符號。

文中在傳統Sobel算子基礎上增加了45°方向和135°方向兩個模板，使得Sobel算子還可以檢測出對角線方向上的邊緣部分，增強了邊緣檢測的方向不變性，改進后的Sobel算子計算公式如下：

1.4信號源聲線追蹤

得到焊縫截面信號中心入射角度As及傳播時間ts后，利用聲線追蹤算法，建立扇掃圖像中回波信號與其在焊縫截面中幾何位置的對應關系，得到信號源位置，聲線在界面的反射以及發生的波型轉換遵循Snell定律，計算流程如下所述。

(1) 將信號中心對應入射角度As作為初始入射向量D0，結合檢測截面關鍵點坐標集合P和探頭入射點I，求解在聲線檢測截面中的反射向量D和反射點O。反射面分為平面和弧面兩種情況，聲線在界面處的反射原理如圖2所示，D1為與界面平行的單位向量，I0為界面法向量，得到反射向量D的計算公式為：

圖2 聲線在界面處的反射原理示意

(2) 利用聲線模型計算得到反射點O之后，計算探頭入射點I到反射點O這一路徑對應的傳播時間t。

(3) 如果t小于信號中心對應的傳播時間ts，則將求得的反射點O作為新的入射點，反射向量D作為新的入射向量，回到步驟(1)繼續運算；否則進入步驟(4)。

(4) 計算t與ts的差值Δt，將其與聲線傳播路徑中最后一段對應的聲速相乘，即可據此得到聲線終止點位置，此位置為信號源。

由于管件壁厚存在較大尺寸偏差，若在每個掃查點都采用標稱尺寸進行檢測截面的繪制，容易出現對根部缺陷的誤判，因此需要基于壁厚輪廓測量進行聲線路徑計算。使用相控陣儀器支持多組檢測參數添加，分別設置輪廓測量與數據采集兩組參數，可保證壁厚輪廓與檢測數據的匹配性。

2 試驗方法

2.1試驗對象

為驗證自動識別算法，設計制作了模擬試件(見圖3)，試件用料取自某電廠高壓旁路管道用P92管材，規格為φ443 mm×75 mm(外徑×壁厚)。為模擬管道不規則接頭，將管材切割后在端部加工內外臺階，再通過焊接形成帶臺階接頭。

圖3 模擬試件實物

在模擬試件上制作了人工缺陷，缺陷參數如表1所示。

表1 模擬試件人工缺陷信息

圖4 檢測系統結構示意

2.2試驗系統

針對管道不規則接頭開發了專用檢測系統，其結構如圖4所示，該系統包括工藝設計、信號采集以及分析模塊，采集模塊為多浦樂公司制造的超聲相控陣儀器，陣元型號為5L32-0.5*10，楔塊型號為SD1-N55S，入射橫波角度范圍設定為36°80°，DAC曲線制作參照標準NB/T 47013-2015《承壓設備無損檢測》。由于采集時未連接編碼器，故后續側視圖信號周向位置及長度不能分別作為其真實周向位置和指示長度。

2.3試驗結果

2.3.1 信號初判

相控陣采集數據初始側視圖如圖5所示，從圖5可知，信號存在強烈始波，形狀較為模糊，缺乏連續性，無法真實反映信號的周向分布情況?；贒AC曲線閾值篩選，通過圖像腐蝕膨脹及始波消除處理后，得到側視圖如圖6所示。可知經過處理后的圖像更加平滑清晰，可自動獲取圖中沿周向掃查方向分布的5個不同帶狀信號的質心位置，其中信號1，2，3的深度分別為30，45，73 mm，而接頭壁厚為75 mm，故上述信號均處于一次波檢測范圍內；而信號4，5深度分別為93，122 mm，超出一次波檢測范圍；同時需要注意信號3在整個掃查過程中一直出現且波幅強烈，初步懷疑為與接頭結構相關的干擾信號。

圖5 相控陣采集數據初始側視圖

圖6 圖像腐蝕膨脹及始波消除處理后側視圖

圖7 試件側視圖周向66 mm處扇掃圖

2.3.2 信號源位置確定

選取模擬試件側視圖同時出現5個信號的掃查位置(周向66 mm)，其對應的焊縫截面扇掃圖如圖7所示。由于側視圖中同一深度信號可能發生重疊，該位置處焊縫截面中實際存在9個超標信號，根據信號顯示深度位置可得：a、b同屬于側視圖中的信號1；c、d同屬于側視圖中的信號2；e為側視圖中信號3；f、g、h同屬于側視圖中的信號4；i為側視圖中的信號5。

a、b、c、d、e均為一次波檢測范圍內的信號，可根據其在焊縫截面位置直接進行識別，a、b位于上部坡口附近，c、d位于下部坡口附近，可判定a、b、c、d為4個未熔合缺陷；e位于內斜臺面，結合側視圖中信號3在整個掃查過程中均出現的情況，可判定其為小角度(36°～45°)聲線在內斜臺處形成的結構回波。

剩余f、g、h、i信號均超出一次波檢測范圍，利用邊緣檢測及質心提取后的信號截面信息進行聲線追蹤，其位置信息見表2。f、g、h、i信號聲線傳播路徑如圖8所示。f、g為聲束在接頭內壁反射后形成的下部坡口未熔合的二次波信號；h對應聲線入射角小于第三臨界角，存在兩種反射路徑。1為聲線在內斜臺反射為橫波至熱影響區；2為內斜臺反射為縱波至焊縫上部坡口，其中2對應位置與左側上部坡口未熔合位置吻合，見圖8(c)，而一次波范圍內未見到熱影響區存在明顯回波。故h為內斜臺處變型縱波超聲的上部坡口未熔合信號；i為聲束在內斜臺反射后至接頭外壁處形成的結構回波。綜上所述，采集信號精確識別算法能夠建立扇掃顯示信號與其在焊縫截面實際位置的對應關系，有效區分結構干擾信號及同一缺陷的多個顯示。

表2 扇掃圖像各信號位置信息

圖8 f、g、h、i信號聲線傳播路徑

3 結語

研究了管道不規則接頭超聲相控陣自動檢測信號識別算法。先對采集數據進行篩選，再對構建的側視圖和扇掃圖進行圖像處理，自動獲得任一信號的位置信息，最后利用聲線路徑算法追蹤已知周向位置信號的來源。對模擬試件檢測數據的應用表明，該算法處理效率高，能夠有效區分結構干擾信號及同一缺陷的多個顯示，缺陷定位結果與設計值的偏差在5 mm以內，具有很好的應用前景。

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SignalRecognitionMethodofAutomaticPhasedArrayUltrasonicInspectionoftheIrregularPipeJoint

LI Xiqiang1, SHI Yakun2, ZHANG Jun2, LI Xiaohong2, MA Junpeng1

(1.Jiangsu Frontier Electric Technology Co., Ltd., Nanjing 211102, China;2.NDT Research Center, Wuhan University, Wuhan 430072, China)

Aiming at the automatic phased array ultrasonic inspection of the irregular structure of welds, an algorithm of signal recognition is proposed to solve the problem of inefficiency of data processing due to large amount and identification of signal source because of complexity of beam propagation with the appearance of tilt parts. The test block with artificial defects is designed and manufactured for validation of the algorithm. The results show that the proposed algorithm provides important support for the inspection as follows: the efficiency of data processing can be improved; the distribution of signals along the scanning direction can be displayed intuitively; the source of signals can also be acquired to distinguish pseudo signal from structure and multiple displays from one and the same defect.

irregular pipe joint; phased array ultrasonic; automatic inspection; signal recognition

TG115.28

： A

：1000-6656(2017)09-0024-05

2017-02-28

李夕強(1973-),男，碩士，高級工程師，主要從事火力發電廠焊接及檢測技術研究工作

馬君鵬,asvragod@163.com

10.11973/wsjc201709006