基于超聲技術的船用零件3D打印材料缺陷檢測方法

鐘 思，黎清寧，李玉寒，黃明毅，付書媛

(1. 桂林電子科技大學 機電工程學院，廣西 桂林 541004；2. 桂林電子科技大學材料科學與工程學院，廣西 桂林 541004)

0 引 言

3D打印技術是將鈦合金等粉末材料作為打印原料，對打印原料進行激光熔化等處理，制造高致密性能零件的制造技術。3D打印技術制造的鈦合金零件具有高性能的優點，3D打印技術打印零件的生產效率高，通過較低成本即可生成高綜合性能的零件，廣泛應用于航空、海洋等領域中。3D打印技術采用整體鍛造技術，在高新零件研制領域應用前景廣泛。船舶行駛環境復雜，制造船舶的零件需要具備耐腐蝕等特性。3D打印技術制造的船用零件具有高密度、高強度以及耐腐蝕的特點，可以適應海洋航行環境。3D打印材料制作船用零件的時間極短，成型過程中容易出現裂紋、氣泡等缺陷，影響船用零件成品質量以及使用性能。3D打印材料由于打印技術的工藝特性，需要采用高性能的缺陷檢測方法。超聲技術是利用不同物質間聲吶波存在的差異，依據物質反射能量大小，判斷船用零件3D打印材料是否存在缺陷。將超聲技術應用于船用零件3D打印材料缺陷檢測中，具有較高的必要性。

目前已有眾多研究學者利用超聲技術對物質缺陷進行檢測。孟翔震等針對金屬板內部缺陷，利用空耦超聲Lamb波進行檢測，該方法利用A0模態的Lamb波檢測單側激勵條件下的金屬板內部缺陷，缺陷位置定位精度較高。馮瑋等針對金屬構件的微小裂紋缺陷，利用超聲脈沖反射方法提取構件的超聲波散射信號，通過遞歸分析方法實現微裂紋缺陷的有效分類。通過實驗驗證該方法可以有效提取多種特征量，回波信號具有較高敏感度，可以精準定位缺陷位置。以上2種研究方法雖然可以實現缺陷的有效檢測，但是無法適用于船用零件缺陷檢測中。針對以上2種方法存在的缺陷，研究基于超聲技術的船用零件3D打印材料缺陷檢測方法，通過超聲技術采集船用零件3D打印材料的超聲波信號，對所采集船用零件3D材料超聲波進行信號處理，實現船用零件3D打印材料的缺陷檢測。通過實驗驗證，該方法可以精準檢測船用零件3D材料的氣泡、裂紋等缺陷。

1 船用零件3D打印材料缺陷檢測

1.1 船用零件3D打印材料超聲波采集

船用零件3D打印材料的組織特征與常規材料存在明顯差異，船用零件3D打印材料成型過程中，不同方向的聲學特征存在明顯差異。超聲技術的超聲聲束入射方向與3D打印材料的沉積方向存在明顯關聯，采用超聲技術對船用零件3D打印材料進行聲速測量時，需要選取差異沉積方向實施聲速測量。設置與沉積方向平行以及垂直的2個檢測方向分別為平行沉積方向以及垂直沉積方向，超聲技術檢測船用零件3D打印材料缺陷時，采集不同方向聲速，提升缺陷檢測精度。

選取PXUT-395數字式超聲波探傷儀作為船用零件3D打印材料的超聲檢測裝置。超聲檢測裝置的超聲波探頭具有越高的采集頻率時，波長越小，降低了脈沖寬度，此時對船用零件3D打印材料缺陷檢測的分辨力越高。由于船用零件3D打印材料的晶粒較粗，超聲信號采集時探頭頻率有所提升，超聲波的能量衰減明顯。所選取的探頭具有聚焦性能，通過聚焦探頭集中超聲檢測裝置的焦點附近能量，降低超聲檢測裝置聲場內的組織散射信號，提升超聲檢測裝置對超聲波的檢測信噪比。選取超聲檢測裝置的超聲波探頭型號為Olympus V382-SU，該超聲波探頭的頻率為12 ～17 MHz。依據船用零件3D打印材料的厚度，調整聚焦探頭的焦距，焦距范圍為25～35 mm。利用超聲檢測裝置采集的船用零件3D打印材料超聲波形傳送至計算機中，對超聲波形的幅頻信號進行特征提取以及信號分析獲取缺陷檢測結果。

1.2 船用零件3D打印材料超聲波時域特征提取

通過時頻分析方法中的魏格納威爾分布WVD變換方法，處理超聲檢測裝置采集的船用零件3D打印材料的超聲波，提取船用零件3D打印材料的超聲波時域特征。WVD變換方法是對所采集超聲波信號依據瞬時相關函數實施傅里葉變換處理的變換方法。該變換方法的時頻聚集度良好，可以解決特征提取存在的時域與頻域分辨率制約問題。利用超聲檢測裝置采集船用零件3D打印材料的超聲波信號屬于非平穩信號。利用WVD方法提取船用零件3D打印材料超聲波信號的時域特征的表達式如下：

式中：與ε分別表示時間窗以及時間窗函數的偏移量，(,ε)表 示超聲波信號的瞬時相關函數，ω表示角頻率,與分別表示超聲波信號及其共軛。

將船用零件3 D打印材料的超聲波信號利用WVD變換后，獲取的時頻信號圖的時頻聚集性能良好。船用零件3D打印材料的超聲波信號具有多分量特性，眾多分量特性的WVD分布中存在干擾項，其表達式如下：

式中：Z(,ε) 與(,ε)分別表示超聲波信號中的自相關成分以及互相關成分，即交叉項。從利用公式(1)提取的超聲波信號時域特征中刪除其中包含的干擾項，獲取最終時域特征提取結果。

1.3 船用零件3D打印材料缺陷檢測

式中：η與b分別表示輸出層與隱含層連接部位的輸出權值以及節點的偏置；α表示輸入層與隱含層連接位置的權值。

利用最小二乘方法對線性方程組=η求解，所獲取的解η值即輸出權值的求解結果。引入廣義逆理論，獲取輸出權值求解公式如下：

式中：與分別表示極限學習機隱含層輸出矩陣以及其廣義逆，表示極限學習機的期望輸出向量。

極限學習機可以良好地擬合船用零件3D打印材料超聲波樣本中包含的復雜內在關系，利用極限學習機方法檢測船用零件3D打印材料缺陷的過程如下：

步驟2 利用極限學習機，依據船用零件3D打印材料的全部時域特征值構建回歸模型。

步驟3 對所構建的回歸模型進行訓練。利用完成訓練的回歸模型，構建船用零件3D打印材料缺陷檢測的極限學習機的最終缺陷檢測模型如下：

步驟5 求解所獲取預測特征值矩陣的特征變量與預測值之間的誤差平方和。

步驟6 選取最小誤差平方和作為極限學習機的判別函數，判斷測試樣本所屬船用零件3D打印材料缺陷類別。

步驟7 重復步驟5～步驟6，直至完成全部測試樣本的測試，輸出船用零件3D打印材料缺陷最終檢測結果。

2 實例分析

為了驗證所設計方法對船用零件3D打印材料缺陷檢測有效性，利用3D打印技術制造船用增壓器噴嘴環，選取鈦合金材料作為船用增壓器噴嘴環的3D打印材料。制作船用增壓器噴嘴環的鈦合金材料容易存在氣泡、裂紋等不同類型的缺陷，精準檢測3D打印材料的缺陷對于提升所制作的船用零件質量具有重要意義。利用超聲檢測裝置采集船用零件3D打印材料超聲波的工藝參數如表1所示。利用超聲檢測裝置采集的船用零件3D打印材料的聲場圖如圖1所示。可以看出，采用本文方法可以有效采集船用零件3D打印材料的超聲波聲場，所采集的超聲波聲場圖，可以作為3D打印材料缺陷檢測的基礎。本文方法采用的超聲檢測裝置設置的探頭具有聚焦性能，提升了超聲波信號采集的信噪比，降低聲場內的噪聲干擾情況，超聲波信號的采集效果良好。

表1 超聲技術的工藝參數Tab. 1 Process parameters of ultrasonic technology

圖1 3D打印材料聲場圖Fig. 1 Sound field diagram of 3D printing materials

本文方法采用WVD變換方法提取3D打印材料超聲波信號的時頻特征，統計采用本文方法對3D打印材料存在缺陷以及不存在缺陷時的時頻特征提取結果，統計結果如圖2所示。可以看出，采用本文方法可以有效利用WVD變換方法提取船用零件3D打印材料超聲波信號的時頻特征。進一步分析圖2實驗結果，采用本文方法提取的超聲波信號時頻特征，在有缺陷以及無缺陷時，信號時頻特征的差異明顯，驗證采用本文方法提取的超聲波信號時頻特征，可以作為船用信號3D打印材料缺陷檢測的重要依據。

為了進一步驗證本文方法的缺陷檢測性能，選取界定系數驗證本文方法對船用零件3D打印材料缺陷的檢測有效性。界定系數計算公式如下：

式中：Δα表示超聲技術的聲壓增量。

圖2 時頻特征提取結果Fig. 2 Time-frequency feature extraction results

統計采用本文方法檢測船用零件3D打印材料缺陷時，超聲檢測裝置在不同短長軸之比時的界定系數，統計結果如圖3所示。可以看出，通過界定系數可以展示船用零件3D打印材料中的氣泡缺陷或裂紋缺陷。實驗結果表明3D打印材料有缺陷或無缺陷時，聲壓增量存在明顯差異，進一步驗證采用本文方法檢測船用零件3D打印材料具有極高的有效性。短長比達到一定數值時，有缺陷以及無缺陷3D打印材料的界定系數差異逐漸變小，采用超聲技術檢測船用零件3D打印材料缺陷時，需要設置合適的短長軸之比。

圖3 界定系數變化Fig. 3 Defining coefficient changes

統計采用本文方法對8個有缺陷的3D打印材料進行缺陷檢測結果，統計結果如表2所示。可以看出，本文方法可以有效檢測船用零件3D打印材料的缺陷，對于氣泡缺陷以及裂紋缺陷2種缺陷類型，均可以有效檢測。所檢測的船用零件3D打印材料缺陷尺寸與實際缺陷尺寸相差較小，缺陷檢測誤差在1 mm以內。實驗結果驗證本文方法具有理想的缺陷檢測性能，可應用于船用零件3D打印材料缺陷檢測中。

表2 缺陷檢測結果Tab. 2 Defect detection results

3 結 語

3D打印技術是制造業中的創新型技術，已經獲取了突破性進展，具有低污染、低消耗的優勢。將超聲技術應用于船用零件3D打印材料缺陷檢測中，利用超聲技術采集船用零件3D打印材料的超聲波信號，采集的超聲波實現船用零件3D打印材料的缺陷檢測。具有較高的缺陷檢測靈敏度，適用于船用零件缺陷檢測的實際應用中。