基于脈沖渦流熱成像的表面缺陷實驗研究*

杜 陽， 周德強， 潘 萌

(1.江南大學 機械工程學院，江蘇 無錫 214122； 2.江蘇省食品先進制造裝備技術重點實驗室，江蘇 無錫 214122)

基于脈沖渦流熱成像的表面缺陷實驗研究*

杜 陽1,2， 周德強1,2， 潘 萌1,2

(1.江南大學 機械工程學院，江蘇 無錫 214122； 2.江蘇省食品先進制造裝備技術重點實驗室，江蘇 無錫 214122)

針對碳纖維增強復合材料、鐵磁性材料、非鐵磁性材料，采用脈沖渦流熱成像技術對其表面裂紋進行了實驗研究，由于紅外熱像儀采集到的紅外熱圖像邊緣信息模糊以及提取的信息不完整，提出了一種Sobel算子的優(yōu)化算法，研究發(fā)現(xiàn)改進后的算法能夠有效提高對裂紋缺陷的邊緣識別能力，實現(xiàn)對裂紋缺陷的定性分析。研究了不同材料缺陷深度的溫度分布規(guī)律以及渦流加熱方式，并分析了感應加熱后不同裂紋深度與溫度響應曲線的關系，為裂紋缺陷的定量分析提供了理論依據(jù)。

脈沖渦流熱成像； 邊緣檢測； Sobel算子； 圖像處理

0 引 言

導電構件在生產(chǎn)制造與日常服役過程中不可避免地會存在缺陷與遭受損傷，給安全生產(chǎn)帶來了嚴重隱患，因此，導電構件的安全檢查與日常維護勢在必行。脈沖渦流熱成像技術是一種新型渦流無損檢測新技術，它集成了熱成像技術與渦流技術的諸多優(yōu)點：非接觸、靈敏度高、檢測速度快、檢測面積大、檢測效率高、實時測量等優(yōu)點[1]。脈沖渦流熱成像技術利用其產(chǎn)生的渦流對試件進行加熱，而渦流的分布會受到缺陷的影響，進一步導致熱量的變化，通過紅外熱像儀對其進行捕捉，最終利用提取的信號來反映缺陷的信息[2]。該技術在國內(nèi)外得到了較深入的研究和快速的發(fā)展，已廣泛應用于金屬材料和復合材料的檢測評估[3～5]。

Weekes B研究了電渦流脈沖熱成像在鋼、鈦、鎳等合金中可測的最小缺陷[6]。Cheng Liang 研究了碳纖維復合材料裂紋深度、寬度與熱響應的關系[7]。He Yunze將脈沖相位熱成像技術運用到一般金屬裂紋上，分析裂紋深度與溫度之間的關系[8]。Yang Ruizhen研究了碳纖維材料的渦流加熱方式，運用脈沖渦流熱成像技術對碳纖維材料進行了檢測[9]。袁春蘭將Sobel算子運用到圖像邊緣檢測中，發(fā)現(xiàn)該算法不僅適用于數(shù)字圖像也適用于紅外圖像[10]。上述脈沖渦流熱成像研究均針對單一導電材料缺陷進行，對于不同導電材料的缺陷有待于進一步研究；Sobel算子能夠在數(shù)字圖像、紅外圖像進行檢測，但是檢測效果并不顯著，有待于繼續(xù)研究。

綜上國內(nèi)外文獻分析，本文針對三種不同導電材料(鐵磁性材料、非鐵磁性材料與碳纖維增強復合材料)進行了實驗對比研究，在Sobel算子的基礎上進行算法優(yōu)化，實驗表明：改進后的算法提高了紅外熱圖像的質(zhì)量以及裂紋缺陷的識別效果，實現(xiàn)了不同材料表面裂紋的定性分析；同時根據(jù)實驗結果研究了不同材料裂紋的渦流加熱方式以及溫度分布規(guī)律，更加深入分析了裂紋深度變化時，脈沖渦流熱成像不同階段缺陷處的溫度變化規(guī)律，為實現(xiàn)缺陷的定量分析提供了理論依據(jù)。

1 脈沖渦流熱成像檢測理論

脈沖渦流熱成像技術的原理是在被檢測試件上施加高頻信號，感應線圈在導電構件上產(chǎn)生感應渦流，當導電構件內(nèi)部存在缺陷時，其電、磁、熱屬性發(fā)生變化，進而影響渦流的分布以及熱傳導過程，改變渦流熱響應信號，產(chǎn)生的熱圖像序列通過紅外熱像儀記錄，并經(jīng)過分析處理實現(xiàn)缺陷的提取與檢測。根據(jù)焦耳定律，導體內(nèi)部存在電阻的作用，感應渦流在電阻的作用下由電能轉換成熱能。產(chǎn)生的熱量Q正比于渦流密度的平方Js和電場密度E，如式(1)所示

(1)

產(chǎn)生的Q在材料內(nèi)部傳播，其傳播規(guī)律遵循式(2)

(2)

式中ρ為材料的密度；Cp為材料的比熱容；k為材料的熱導率。

在一定時間內(nèi)產(chǎn)生的熱量向材料的其他區(qū)域擴散,熱擴散的深度如式(3)所示

(3)

式中α為熱擴散系數(shù)；t為觀測時間。α可以表示為ρ,Cp,k的函數(shù)，如式(4)所示

(4)

2 實驗系統(tǒng)

實驗裝置主要由線圈、加熱源、紅外熱像儀、水冷系統(tǒng)、被檢試件等組成，如圖1所示。其中紅外熱像儀選用美國FLIR公司的T440，該紅外熱像儀攜帶方便，分辨率達到320×240，敏感波長7.5～13μm，熱靈敏度0.045 ℃，全窗口最大幀頻為50Hz。激勵線圈由空心的銅管制作而成，直徑為6mm，線圈形狀為螺旋圓形結構。檢測時使用線圈的最外側靠近被測材料，在被測材料中產(chǎn)生平行于線圈邊緣的渦流場，線圈內(nèi)部通冷卻水以保持溫度恒定。感應加熱源模塊采用美國Ameritherm公司的EASYHEAT0224。該激勵源為商用精密感應加熱模塊，其最大功率2.4kW，最大電流400A，激勵頻率范圍150～400kHz，從觸發(fā)到達到預設輸出功率用時不超過5ms。實驗樣本為258mm×50mm×5mm的不同導電材料，并制作淺槽型缺陷；缺陷深度分別為1～4mm，變化步進量為1mm，寬度為1mm；線圈內(nèi)通有交變電流，其頻率為256kHz，線圈與裂紋成90°。

圖1 實驗原理

3 本文算法實現(xiàn)與結果分析

為提高裂紋的識別能力，本文提出了Sobel算子的優(yōu)化算法，對采集到的碳纖維增強復合材料、鐵磁性材料、非鐵磁性材料表面裂紋缺陷的紅外熱圖像進行邊緣處理，并與傳統(tǒng)算法的邊緣處理效果進行比較。

3.1Sobel算子邊緣檢測算法原理

Sobel算子通過求一階導數(shù)來獲取邊緣，為包含水平方向和垂直方向的矩陣。通過實驗得到的原始紅外熱圖像，算法將2組模板矩陣與脈沖渦流熱成像實驗得到的熱圖像中的每個像素點作平面卷積和運算，得到亮度近似值，然后選取適當?shù)拈撝祦砼袛鄨D像邊緣。水平方向和垂直方向的卷積算子分別為

由于算法只使用了水平和垂直方向模板，因此，在檢測熱圖像中0°和90°方向上的邊緣效果較好，對于其他方向上，檢測效果并不明顯。另外，當Sobel算法在紅外熱圖像中的灰度值大于所選取的閾值時，由于紅外熱圖像上某些噪聲點的灰度值比較大，像素點會判定為邊緣點，使得有些邊緣的判斷不準確。

3.2 改進的Sobel算子邊緣提取算法

本文在Sobel算子水平方向和垂直方向上增加了45°和135°兩個方向模板，優(yōu)化后該算法可以檢測到紅外熱圖像中多個方向的邊緣，有效提高了邊緣檢測定位的精度。其卷積算子分別為

3.3 導電構件圖像算法實現(xiàn)

圖2～圖4分別為Sobel算子、本文算法、熱紅外圖像對比結果分析。

圖2 CFRP的裂紋圖像處理結果

圖3 鐵板裂紋圖像處理結果

圖4 鋁板裂紋圖像處理結果

圖2～圖4分別為碳纖維增強塑料(carbon fiber reinforced plastic,CFRP)、鐵板、鋁板裂紋Sobel算法邊緣圖像、改進算法邊緣圖像、原始圖像處理結果。可以看出:改進后的算法能夠檢測出更多連續(xù)的邊緣細節(jié)，定位相對更加準確，圖像中邊緣清晰明確；算法優(yōu)化后對于溫度較高區(qū)域的提取改善明顯，同時對于溫度較低的區(qū)域過濾效果明顯，裂紋的邊緣輪廓也更加清晰明確，如圖3所示，缺陷處的輪廓在改進后的算法能夠很清晰地表現(xiàn)出來，并能夠去掉大部分非邊緣點，保留裂紋的有效信息，相比于傳統(tǒng)的Sobel算子，檢測到紅外圖像中的細節(jié)更加顯著。通過以上邊緣算法對紅外熱圖像進行了檢測，改進后的算法對紅外熱圖像邊緣具有良好的效果，對于推進缺陷的定性分析起著重要的作用。

4 導電構件缺陷實驗分析

以上通過圖像算法實現(xiàn)了導電構件缺陷圖像的邊緣裂紋識別，然而該方法僅能對表面缺陷進行定性分析。為進一步開展對導電構件缺陷的定量分析，進行了缺陷深度的脈沖渦流熱成像實驗研究。

4.1 碳纖維增強復合材料裂紋檢測實驗結果分析

圖5為CFRP板感應加熱200 ms時實驗結果。線圈距離試件9 mm，采樣頻率為50 Hz。如圖6(a)所示，比較不同裂紋深度的灰度值可以看出，灰度值響應曲線線性遞增，當缺陷深度在趨膚深度內(nèi)時，缺陷深度越大其灰度值越大，表示其溫度越高，這是因為深度大的裂紋相對于淺缺陷使得更多的渦流轉移到缺陷底部，使得溫度升高。相對于其他淺層缺陷，在缺陷深度為4 mm時，缺陷處的溫升最大。

圖5 CFRP感應加熱200 ms時實驗結果

圖6 裂紋采樣點瞬時灰度值變化

圖6(b)采用歸一化信號處理的方法，可以得出:在加熱階,段裂紋深度越大裂紋處溫度上升速率變化并不明顯，溫度曲線為線性上升；冷卻階段裂紋缺陷處的溫度下降速率隨著深度的變大而加快。

4.2 金屬材料裂紋檢測實驗結果分析

圖7分別鐵板、鋁板感應加熱200 ms時實驗結果。由于鐵板、鋁板裂紋深度不在其趨膚深度內(nèi)，試件內(nèi)部溫度變化主要由表面溫升引起的熱傳導產(chǎn)生，熱傳導從導體表面到內(nèi)部，如果存在裂紋，將阻礙熱傳導，熱量將會從裂紋處反射到導體表面。因此，當缺陷深度越大時，缺陷處的灰度值越小，即其溫度越低。

圖7 感應加熱200 ms時實驗結果

圖8(a)，(b)分別為鐵板，鋁板裂紋采樣點處灰度值變化，從圖中所比較的不同裂紋深度的灰度值可以看出，在加熱階段，裂紋處灰度值迅速升高，灰度值曲線斜率逐漸減小；冷卻階段，灰度值逐漸下降。與其他深度的缺陷相比，深度為1 mm時，溫升最大。圖8(c)，(d)采用歸一化處理，可知冷卻階段溫度下降速率隨著缺陷深度減小而加快。

5 結 論

針對碳纖維復合材料、鐵磁性材料、非鐵磁性材料，進行了脈沖渦流熱成像缺陷檢測實驗的研究，從紅外熱圖像中提取到了裂紋缺陷的邊緣，基于紅外熱圖像的性質(zhì)，對傳統(tǒng)的Sobel算子的邊緣檢測進行了優(yōu)化，并研究了缺陷深度改變時，缺陷處溫度的變化規(guī)律。

圖8 裂紋采樣點瞬時灰度值變化

[1] 潘孟春,何赟澤,陳棣湘.渦流熱成像檢測技術[M].北京:國防工業(yè)出版社,2013.

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Experimental research on surface defect based on pulsed eddy current thermography*

DU Yang1,2, ZHOU De-qiang1,2, PAN Meng1,2

(1.School of Mechanical Engineering,Jiangnan University,Wuxi 214122,China; 2.Key Laboratory for Advanced Food Manufacturing Equipment Technology of Jiangsu Province,Wuxi 214122,China)

Experimental research on crack of conductive component is carried out aiming at carbon fiber reinforced compound materials,ferromagnetic materials and non-ferromagnetic materials.Image edge information acquired by infrared thermal imager and extracted information is incomplete.Put forward an optimization algorithm based on Sobel operator.It is found that the improved algorithm can effectively increase edge recognition capability of crack defects and qualitative analysis on surface crack defects is realized.Temperature distribution rule of defect depth of different materials and eddy heating mode are studied,relationship between different depth of crack and temperature response curve is analyzed.Provide theoretical basis for quantitative analysis of surface crack defects.

pulsed eddy current thermography; edge detection; Sobel operator; image processing

10.13873/J.1000—9787(2017)09—0045—04

2016—10—11

國家自然科學基金資助項目(51107053)

TG 115.2

A

1000—9787(2017)09—0045—04

杜 陽(1991-)，男，碩士研究生，主要研究方向為無損檢測及自動化。

周德強(1979-)，男，通訊作者，副教授，主要從事無損檢測及自動化研究工作。