電渦流脈沖熱成像無(wú)損檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)損檢測(cè)是保障重大工程裝備制造質(zhì)量和運(yùn)行安全的關(guān)鍵技術(shù)，電渦流脈沖熱成像無(wú)損檢測(cè)技術(shù)綜合運(yùn)用了電渦流與焦耳熱現(xiàn)象，具有非接觸、單次檢測(cè)面積大、效率高等優(yōu)勢(shì)，是近年來(lái)無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　目前，電渦流脈沖熱成像中，多通過(guò)人工選擇特定時(shí)刻的熱圖像實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)，對(duì)人員要求高，勞動(dòng)強(qiáng)度大。而材料表面熱發(fā)射率不均，熱傳導(dǎo)等的存在，造成缺陷圖像模糊，進(jìn)一步增加了缺陷識(shí)別的難度。針對(duì)這些問(wèn)題，本文對(duì)金屬材料缺陷的電渦流熱響應(yīng)特征、熱圖像

2、強(qiáng)化及自動(dòng)識(shí)別提取技術(shù)進(jìn)行了研究。首先，構(gòu)建了電渦流脈沖熱成像的渦流分布及熱傳導(dǎo)模型，分析了不同缺陷與材料表面熱發(fā)射率的瞬態(tài)熱響應(yīng)特征；其次，以瞬態(tài)熱響應(yīng)特征為依據(jù)，研究了材料表面熱發(fā)射率不均影響的抑制算法和圖像增強(qiáng)算法；最后，根據(jù)缺陷的空間和瞬態(tài)熱響應(yīng)特征，提出了包含缺陷信息熱圖像的自動(dòng)識(shí)別提取方法。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：
　　1）分析了電渦流激勵(lì)參數(shù)，如頻率、幅度、時(shí)間、線圈材料等對(duì)渦流加熱效果的影響，設(shè)計(jì)了電渦

3、流脈沖熱成像實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。選取不同電、磁參數(shù)的金屬材料，制作了表面及深層缺陷的試件，以及可模擬材料表面熱發(fā)射率變化的試件。
　　2）通過(guò)理論分析、仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，探討了被測(cè)材料的表面及深層缺陷的檢測(cè)機(jī)理，深入分析了缺陷與電渦流和熱傳導(dǎo)的作用過(guò)程。在得出不同缺陷渦流和熱量空間分布的同時(shí)，分別給出了其瞬態(tài)溫度響應(yīng)的變化過(guò)程和形態(tài)特征。另外，還討論了材料表面熱發(fā)射率對(duì)紅外熱響應(yīng)的作用，指出了其對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾機(jī)理，為熱發(fā)射

4、率不均的抑制提供了理論依據(jù)。
　　3）根據(jù)電、磁、熱以及紅外熱輻射理論，系統(tǒng)的分析了不均勻熱發(fā)射率條件下缺陷的紅外熱響應(yīng)特征。采用頻域、時(shí)域和統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，如傅里葉變換、二次熱平衡法、歸一化和曲線形態(tài)相似性比較等，提取像素級(jí)的瞬態(tài)紅外熱響應(yīng)特征，抑制材料表面熱發(fā)射率不均的影響，強(qiáng)化突出缺陷信息。給出了每種方法的強(qiáng)化原理及依據(jù)，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。另外，還從自動(dòng)化程度、缺陷信息的完整性、應(yīng)用前景等方面對(duì)其進(jìn)行了比較，指出了每種方法的

5、優(yōu)劣。所提出的熱發(fā)射率不均抑制算法，在不增加成本和操作復(fù)雜度的情況下，提高了電渦流脈沖熱成像對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)能力，為其從實(shí)驗(yàn)室向現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用的推廣提供了支撐。
　　4）以瞬態(tài)紅外熱響應(yīng)為觀測(cè)信號(hào)，構(gòu)建了電渦流脈沖熱成像的信號(hào)混疊模型。利用不同區(qū)域熱響應(yīng)彼此獨(dú)立的特性，開(kāi)展了基于主成分分析和獨(dú)立成分分析的熱響應(yīng)盲分離算法研究，并進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，給出了不同主成分（獨(dú)立成分）的物理含義，實(shí)現(xiàn)了無(wú)先驗(yàn)信息條件下缺陷信息的強(qiáng)化。分別從信號(hào)的分離

6、原理和分離后圖像的物理含義等方面對(duì)兩種分離方法進(jìn)行了系統(tǒng)的比較分析。論證了兩種求解方法在增強(qiáng)缺陷圖像對(duì)比方面的優(yōu)勢(shì)和不足。所提出的圖像增強(qiáng)算法，有效克服了橫向熱傳導(dǎo)造成的缺陷圖像模糊，提高了電渦流脈沖熱成像的缺陷檢測(cè)能力。
　　5）根據(jù)缺陷的瞬態(tài)熱響應(yīng)及空間熱分布特性，提出了基于混疊向量特征和主成分（獨(dú)立成分）峰度系數(shù)的主成分（獨(dú)立成分）識(shí)別算法，并給出了理論解釋。在驗(yàn)證試驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了包含缺陷信息熱圖像的自動(dòng)提取，擺脫了對(duì)人工篩選