一种热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法

摘要

本发明公开了一种热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法，分为热响应信号的采集过程、有缺陷区域和无缺陷区域相位差求解过程，以及采用包络线对缺陷形状重构过程三部分。采用线热源对试件进行线扫描，然后对采集的加热源位置的数据进行傅里叶分析，求出其他位置和无缺陷处对应的相位差，根据相位差反演出缺陷的深度，然后根据各个位置线扫描的结果即求得的深度做包络线，最终根据包络线估计缺陷的形状。本发明能够对不规则缺陷的形状进行估计和重构，有利于对缺陷进行量化评估，解决了采用面激励时对此类缺陷的定量分析问题。

说明书

技术领域

本发明属于含有亚表面缺陷试件的无损检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法。

背景技术

随着科学技术的不断发展，机械设备或者构件的质量安全成为人们日益关注的问题。红外热成像无损检测技术对于设备的安全运行，产品质量控制以及确保装备处于安全可靠状态起到了不可或缺的作用。红外热成像无损检测技术凭借其独特的优势，成为当前一项着重发展的新型数字化检测技术。与传统检测技术相比，它具有适用范围广、非接触、速度快、可在现场使用、精度高、使用安全以及操作简便、便于定性分析等优点，并且它将物体表面温度分布以热图像的形式展现出来，可视化程度高。近几年红外热成像无损检测技术已成为在导弹、飞机等航空航天武器系统的无损检测领域中最具有发展前途的新技术。

对于红外热成像无损检测技术，虽然国际上已经掌握了较高水准，但是目前的理论基础局限于普通材料规则型缺陷的检测及图像处理上，也缺乏对于复杂缺陷的相关研究，并且对亚表面缺陷的研究多将缺陷设计为平底洞，采用高能闪光灯作为热激励源进行面加热，对缺陷的深度和大小进行探讨。而实际上缺陷类型、厚度、环境温度与辐射以及热像仪精度等因素均对检测效果有很大的影响。例如当内部缺陷与检测面有一定的倾角时，采用上述方法对于缺陷深度、面积和几何形状的研究将会产生较大偏差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法，以有利于对亚表面缺陷进行量化评估，解决采用面激励时对亚表面缺陷的定量分析问题。

为实现上述发明目的，本发明热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、热响应信号的采集

采用线热源的激励线圈对试件无缺陷处进行加热，记录线圈处热图像中指定像素点的热响应信号I₀；

然后令激励线圈和红外热像仪的位置固定不动，从试件边缘位置开始依次进行加热，记录线圈处热图像中，与指定像素点同一像素位置像素点的热响应信号I_k；

每次加热之后等待几分钟，待试件温度趋于均匀之后，采用五相步进电机以设定步长沿线热源的激励线圈的垂直方向移动试件(线扫描)，并开始下一次加热及记录，这样得到一组热响应信号I_k，k＝1,2,…,K，K为加热记录次数；

(2)、相位差的求解

采集得到的热响应信号的频域信息中含有大量的谐波分量，采用傅里叶变换对每一热响应信号从时域转换到频域，将其分解为无限个不同正弦谐波分量的叠加；

选取试件无缺陷处获得的指定像素点的热响应信号I₀中幅度值最大的频率f₀，计算其他(加热源位置)位置处指定像素点的热响应信号I_k在频率f₀的相位差△P_k，各位置的相位差△P_k依据位置进行排列，构成相位差分布图；

(3)、缺陷形状的重构

对于每一加热源位置，根据其相位差△P_k反演出加热源位置的深度，然后以加热源位置处为圆心，以求得的对应深度为半径做半圆，所有半圆的包络线即构成缺陷重构轮廓图，在缺陷重构轮廓图中包含有缺陷的深度信息，然后结合相位差分布图，重构出缺陷的形状。

本发明的目的是这样实现的。

本发明热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法，分为热响应信号的采集过程、有缺陷区域和无缺陷区域相位差求解过程，以及采用包络线对缺陷形状重构过程三部分。采用线热源对试件进行线扫描，然后对采集的加热源位置的数据进行傅里叶分析，求出其他位置和无缺陷处对应的相位差，根据相位差反演出缺陷的深度，然后根据各个位置线扫描的结果即深度，求得的深度做包络线，最终根据包络线估计缺陷的形状。本发明能够对不规则缺陷的形状进行估计和重构，有利于对缺陷进行量化评估，解决了采用面激励时对此类缺陷的定量分析问题。

附图说明

图1是红外热成像无损检测系统的结构示意图；

图2是试件缺陷一种实例的形状和尺寸示意图；

图3是本发明表面缺陷形状的重构方法的流程图；

图4是试件扫描示意图；

图5是三角形缺陷相位差分布图；

图6是三角形缺陷重构形状与实际形状对比图；

图7是矩形槽缺陷相位差分布图；

图8是矩形槽缺陷重构形状与实际形状对比图；

图9是阶梯形缺陷相位差分布图；

图10是阶梯形缺陷重构形状与实际形状对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。

图1是红外热成像无损检测系统的结构示意图。

在本实施例中，如图1所示，红外热成像无损检测系统通常由四部分组成：(1)热激励部分(感应加热源和激励线圈)；(2)红外热图像采集部分(红外热像仪)；(3)控制试件移动部分(步进电机)；(4)红外热图像处理和分析部分(计算机)；此外，还包括一个脉冲发生器输出同步触发信号给红外热像仪以及感应加热源，使其二者保持同步。

热激励部分的作用是为实验提供热源，对被测试件进行加热；红外热图像采集部分主要依靠红外热像仪对被测试件的表面温度进行采集；控制试件移动部分主要采用步进电机控制被测试件每次移动固定的距离；红外热图像处理及分析部分主要是通过计算机对采集的数据进行处理，判断出缺陷的相关信息。

检测时，首先调整红外热像仪与被测试件之间的距离，使被测试件位置在视频窗口之内，然后调整红外热像仪的焦距，使所拍摄图像清晰。调整脉冲发生器(函数发生器来具体实现)输出方波的脉宽作为同步触发信号控制加热时间。准备工作完成之后，先打开水泵，然后再打开感应加热源，这样可以保证感应加热源不会因温度过高而损坏。按下函数发生器的方波输出按钮触发加热源，同时令红外热像仪记录加热过程。

在本实施例中，红外热像仪帧频为50Hz，加热时间为2.5s，实验中采集600帧热图像作为后期的数据处理。

图2是试件缺陷一种实例的形状和参数示意图。

在本实施例中，如图2所示，采用的试件是铝平板试件。铝平板的尺寸为220mm*50mm，厚度为5mm。试件下方人工制作了三角形、矩形槽和阶梯形缺陷。待测试件的热物性参数与仿真过程中的参数保持一致。在实际检测过程中，由于试件表面明亮，热发射率低且有较强的反光作用，使得红外热像仪检测到虚假的温度，影响检测的可靠性，因此在试件的被检测面喷涂一层黑漆，提高试件表面的热发射率和检测的准确性。

图3是本发明热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法的流程图。

在本实施例中，如图3所示，本发明热成像检测中的亚表面缺陷形状重构方法包括热响应信号的采集S1、有缺陷区域和无缺陷区域相位差的求解S2，以及缺陷形状的重构S3三部分。下面对每一部分进行详细说明。

1、热响应信号的采集

采用线热源的激励线圈对试件无缺陷处，如图4所示的A处进行加热，记录激励线圈处热图像中指定像素点的热响应信号I₀。在本实施例中，热图像有600帧，则指定像素点的热响应信号I₀为该像素点在600帧热图中的像素值构成的曲线。

如图4所示，按照图中所示的箭头方向在缺陷正上方进行线扫描，同时利用红外热像仪记录试件表面温度分布，即：

令激励线圈和红外热像仪的位置固定不动，从试件边缘位置开始依次进行加热，记录激励线圈处热图像中，与指定像素点同一像素位置像素点的热响应信号I_k。

每次加热之后等待几分钟，待试件温度趋于均匀之后，采用五相步进电机以设定步长沿线热源的激励线圈的垂直方向移动试件(线扫描)，并开始下一次加热及记录，这样得到一组热响应信号I_k，k＝1,2,…,K，K为加热记录次数。在本实施例中，步长为1.5mm，为了更好验证本发明，在缺陷中心，步长为1mm。

2、相位差的求解

相位信息不受温度升高多少的影响，只与温度的变化趋势有关，微小的温度变化就可引起较大的相位差异，并且能够抑制不均匀加热对检测结果的干扰。

在本发明中，采集得到的热响应信号的频域信息中含有大量的谐波分量，采用傅里叶变换对每一热响应信号从时域转换到频域，并且被分解为无限个不同正弦谐波分量的叠加，它的频域范围在理论上为(0，∞)，从而可以得到特定频率的相位信息。由于采样得到的温度变化信号通常为低频信号，因此通常采用低频段的相位差作为后续求取缺陷深度的载体。

选取试件无缺陷处获得的指定像素点的热响应信号I₀中幅度值最大的频率f₀，计算其他(加热源位置)位置处指定像素点的热响应信号I_k在频率f₀的相位差△P_k，各位置的相位差△P_k依据位置进行排列，构成相位差分布图。

3、缺陷形状的重构

由于缺陷的深度和频率之间存在着必然的联系，通过提取与频率相关的相位信息可以对缺陷的深度信息进行估算。

对于每一加热源位置，根据其相位差△P_k反演出加热源位置的深度，然后以加热源位置处为圆心，以求得的对应深度为半径做半圆，所有半圆的包络线即构成缺陷重构轮廓图，在缺陷重构轮廓图中包含有缺陷的深度信息，然后结合相位差分布图，重构出缺陷的形状。

之所以对于缺陷形状的估计，要结合相位差分布图和缺陷重构轮廓图，是由于相位差分布图中可以反映出缺陷的形态，在缺陷轮廓重构图中包含有缺陷的深度信息。

重构实验

1、三角形缺陷量化分析

对三角形缺陷，采集的热响应信号I₀以及一组热响应信号I_k按照步骤(2)的方法进行求解处理后，得到的相位差分布图如图5所示。从图5中可以看出，实验得出的曲线形态与理论(仿真)时的情况类似，只是由于在实际操作中，受各种干扰因素的影响，使得曲线没有仿真得到的曲线那样光滑，略有波折。由于三角形缺陷在边缘处反射面较小，导致该深度处在频率0.385Hz时为负，这与采用脉冲相位法的实际情况相符。在三角形缺陷的顶点处，虽然它与检测面的距离最近，但由于反射面只有一个点，使得此处相位差小于邻近点的相位差。

由于选用拟合函数时，对应的缺陷大小一定，深度不断变化，且取样点在缺陷中心处，因此得出的相位差不会出现负值的情况。故而导致在三角形和阶梯形缺陷的深度反演中出现深度比试件实际深度大的情况，其形状勾勒图如6所示。从图6中可以看出，在缺陷顶角处勾勒的形状偏差较大，这是因为其有效面积小，反射的热量有限，导致其相位差与深度较深但有效面较大的缺陷的相位差类似，因此看到尖端处出现了近似为一条直线的结果。

2、矩形槽缺陷量化分析

对于矩形槽缺陷，采集的热响应信号I₀以及一组热响应信号I_k按照步骤(2)的方法进行求解处理后，得到的相位差分布图如图7所示。从图7可以看出，与理论(仿真)结果有相似的曲线形态。在缺陷边缘处相位差最小，随着加热源向缺陷中心靠近，相位差先快速增长然后增长速率变缓，当体积-深度比达到9之后相位差基本不再变化。根据相位差反演出对应的缺陷深度，勾勒出缺陷的形状如图8所示。在中心位置附近的包络线近似为一条直线，与矩形槽缺陷平行，可以看出在缺陷的体积-深度比达到某一个值之后，能够较精确的对缺陷形状进行估计。

3、阶梯形缺陷量化分析

对于阶梯形缺陷，采集的热响应信号I₀以及一组热响应信号I_k按照步骤(2)的方法进行求解处理后，得到的相位差分布图如图9所示。从图9中可以明显地观测到在台阶的分阶处相位差-深度函数的斜率发生了改变。对于深度为3mm的台阶，相位差增长速率较缓；当热源扫描到深度为1mm的台阶时，热源移动相同的距离便会产生较大的相位差，随着热源向缺陷中心靠近，相位差增长速率开始变缓，这是因为随着体积-深度比增大，在同一个频率下相位差的增长量变小。

根据得到的深度勾勒出的缺陷形状如图10所示。从图10中可以看出在深度为1mm台阶处对于深度估计能够得到较好的结果。对于深度为3mm的台阶，一方面由于深度相比1mm时深且横向宽度较小使得其有效面积较小，另一方面由于1mm深度的台阶会阻碍热量的流动，造成对深度的估计偏差较大，导致对其形状的估计存在较大的偏差。

从上述重构实验来看，本发明能够对不规则缺陷的形状进行估计和重构，有利于对缺陷进行量化评估，解决了采用面激励时对此类缺陷的定量分析问题。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。