碳纤维复合材料缺陷的超声成像检测技术研究

摘要

碳纤维复合材料因其相对密度小、比强度和比模量大等优点在航空航天和军事工业方面的广泛应用，使得对其可靠性和安全性的要求越来越高。超声检测作为碳纤维复合材料检测常用技术，对于碳纤维复合材料工件，如何提高成像检测的精度和自动化是需要深入研究的问题。本文结合碳纤维复合材料超声成像检测系统项目的实际需求和开发过程，对超声成像检测中的检测方法、系统软件设计、信号处理和缺陷识别分析等关键技术进行了深入研究。主要工作及创新点如下： 首先对超声换能器声场的数学模型来进行超声探头的声场进行分析研究，声束发散强度会随着超声探头的宽度递增而递增，宽度较大的超声探头所发出的高方向性声束，波长的近轴近似条件可以被很好的满足。通过使用半径R0圆孔内沿边界进行均匀分布的速度源的数学模型进行超声换能器的声束聚焦仿真分析，声压幅度在z正方向上逐渐增大直至聚集点处并达到最大值并逐渐呈递减趋势，当声束聚集距离远离在超声探头的近场区域时，无法实现声束能量的聚积。 其次采用虚拟仪器结构和模板化的设计理念研发搭建一套超声成像检测系统，实现对碳纤维复合材料试件的二维运动扫描检测功能，进行实时超声信号采集、处理、分析和成像，为后续对碳纤维复合材料内部缺陷的成像检测提供基础； 然后对碳纤维复合材料中分层缺陷和冲击损伤缺陷进行超声成像检测实验及成像方法研究。通过采集不同位置的分层缺陷和冲击损伤缺陷的超声A扫描信号，设置A扫描信号的闸门来提取幅值和深度信息作为表征缺陷信号特征来构建缺陷的超声扫描成像检测图像。结果表明，超声成像检测系统可以实现对碳纤维复合材料内部缺陷进行成像检测。最后采用-6dB法和双线性插值对缺陷进行定量分析，减小了缺陷定量分析的误差。 最后，针对-6dB法在低能量冲击损伤量化检测过程中存在定位不准确、量化误差大的问题开展研究。通过对缺陷图像的采用基于拉普拉斯算子图像锐化，提高缺陷区域与背景区域的像素对比度，实现缺陷图像的增强；通过对增强后的图像采用基于K均值聚类的图像分割算法进行图像分割，可以分割出较连续的缺陷区域图像边缘且较准确提取缺陷区域的轮廓信息；通过对分割后的缺陷图像进行基于连通区域分析，采用连通区域像素总和与紧密度的区域特征进行筛选剔除。通过图像增强、分割及连通区域分析处理，实现对冲击能量2J和4J的缺陷成像检测中缺陷区域的定位与识别，提高了缺陷定位的精度，减小了缺陷量化的误差。

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致谢

变量注释表

1 绪论

1.1课题背景

1.2碳纤维复合材料缺陷检测技术现状

1.3 超声波成像检测与缺陷定量分析

1.3.1 超声波成像检测技术

1.3.2 缺陷定量分析

1.4 超声图像处理与识别

1.5研究内容

2 超声成像检测技术理论及声场数值仿真

2.1自动化扫描超声成像检测理论

2.2超声波声场建模与仿真分析

2.2.1 超声换能器数学模型

2.2.2 超声换能器声场仿真分析

2.3超声聚焦声源发射声场

2.3.1 超声聚焦声场

2.3.2 声束聚焦仿真分析

2.4超声信号的采样与存储

2.5 本章小结

3 超声成像检测系统的研发

3.1检测系统总体构成

3.2系统硬件部分

3.2.1 超声波发射接收仪

3.2.2 示波器

3.2.3 MPC08运动控制卡

3.2.4 超声波探头及夹持机构设计

3.3系统软件部分

3.3.1 软件主界面

3.3.2 移动平台控制

3.3.3 信号采集及显示

3.3.4 信号处理及成像

3.4 本章小结

4 超声成像检测实验与缺陷定量分析

4.1.1 超声探头参数选择

4.1.2 检测系统参数选择

4.2.1 分层缺陷检测成像

4.2.2 冲击损伤缺陷检测成像

4.3缺陷定量分析

4.3.1 -6dB定量方法

4.3.2 双线性插值法

4.3.3 缺陷定量分析

4.4 本章小结

5 超声成像缺陷识别方法研究

5.1缺陷图像增强方法

5.1.1 直方图均衡化

5.1.2 基于拉普拉斯算子的图像锐化

5.1.3 频域指数低通滤波

5.1.4 图像增强实验对比分析

5.2缺陷图像分割方法

5.2.1基于OTSU和区域生长的图像分割

5.2.2 基于距离变换和分水岭的图像分割

5.2.3 基于K均值聚类的图像分割

5.2.4 图像分割实验对比分析

5.3基于连通区域分析的缺陷识别

5.3.1 基于连通区域分析的目标检测

5.3.2 缺陷识别结果分析

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

作者简历

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