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    工業(yè)CT檢測中小缺陷定量方法

    2021-02-24 02:19:28齊子誠倪培君張維國裘信國
    科學(xué)技術(shù)與工程 2021年3期
    關(guān)鍵詞:等值定量灰度

    齊子誠, 倪培君, 張維國, 姜 偉, 裘信國

    (1.中國兵器科學(xué)研究院寧波分院, 寧波 315103; 2.浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院, 杭州 310014)

    電子束焊接廣泛應(yīng)用于航天工業(yè)承壓、密封構(gòu)件的連接[1-2],如衛(wèi)星推進(jìn)系統(tǒng)中的電磁閥、自鎖閥、減壓閥等。而焊接過程的不確定性,容易在焊接接頭內(nèi)部產(chǎn)生缺陷,其中以球形冶金氣孔為主。缺陷造成焊接接頭強(qiáng)度降低,嚴(yán)重時結(jié)構(gòu)失效。因此,對焊接接頭實(shí)施100%無損檢測是確保航天產(chǎn)品質(zhì)量的主要對策。工業(yè)電子計算機(jī)斷層掃描(computed tomography,CT)成像技術(shù)[3-5]具有限制條件少、成像直觀、分辨率高的優(yōu)點(diǎn),逐漸成為電子束焊縫檢測的主要手段之一。但是,利用工業(yè)CT技術(shù)對氣孔類小缺陷進(jìn)行定量檢測存在明顯的“放大效應(yīng)”。因此,研究一種簡單、有效的小缺陷定量方法對于工業(yè)CT技術(shù)的應(yīng)用及推廣具有重要意義。

    在CT技術(shù)缺陷檢測方面,中外學(xué)者圍繞缺陷特征識別、增強(qiáng)及定量等方面作了大量的研究。文獻(xiàn)[6]結(jié)合形態(tài)學(xué)開閉算法對缺陷區(qū)域進(jìn)行重建,使用最大熵閾值分割法進(jìn)行缺陷提取,然后計算缺陷尺寸。文獻(xiàn)[7-8]通過建立缺陷樣本庫對缺陷特征進(jìn)行增強(qiáng),采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練小缺陷自動辨識模型,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行小缺陷尺寸計算。上述研究通過辨識或增強(qiáng)算法提高小缺陷檢出率,但造成缺陷尺寸畸變,影響定量精度。文獻(xiàn)[9]通過局部鄰域平均灰度變化率、差值以及方差,計算分割條件來提取缺陷并進(jìn)行體積計算。文獻(xiàn)[10]對CT圖像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行估計,利用卷積運(yùn)算形成缺陷退化模型,采用循環(huán)迭代確定待測缺陷的最優(yōu)解。上述研究有利于小缺陷定量精度的提高,但是算法復(fù)雜性及適應(yīng)性存在差異,影響在工程上的推廣應(yīng)用。

    現(xiàn)提出一種基于變異系數(shù)的電子束焊縫小缺陷定量方法。首先,利用工業(yè)CT系統(tǒng)獲得小缺陷的斷層圖像,分析小缺陷尺寸對局部區(qū)域圖像灰度變異系數(shù)的影響規(guī)律。其次,建立基于變異系數(shù)法的小缺陷定量方法。最后,通過與傳統(tǒng)小缺陷測量方法對比,進(jìn)一步證明變異系數(shù)法在對小缺陷定量中的優(yōu)勢。

    1 試樣與實(shí)驗方法

    1.1 試樣與設(shè)備

    檢測試樣為Ф30/40/50 mm×1.2 mm不銹鋼304圓形試樣,該材料多用于制造航天衛(wèi)星推進(jìn)系統(tǒng)中的電磁閥、壓力傳感器等零部件。采用電火花加工方式在垂直于試樣表面加工通孔,用來模擬電子束焊縫內(nèi)部氣孔型小缺陷,缺陷Ф0.1~1.1 mm,沿圓形試樣周向及徑向分布,試樣結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 模擬缺陷試樣示意圖Fig.1 Simulated defect sample schematic diagram

    采用ZEISS Imager.Z2 m激光掃描共聚焦顯微鏡(confocal laser scanning microscope,CLSM)對人工缺陷實(shí)際形貌進(jìn)行觀察,測量各個通孔的上、下孔徑,確保小缺陷內(nèi)部的一致性,如圖2所示??梢婋娀鸹庸さ耐妆砻孑^為平整,孔形圓度較好,加工誤差遠(yuǎn)小于工業(yè)CT測量精度,滿足工業(yè)CT試樣精度要求。

    圖2 通孔表面CLSM示意圖Fig.2 CLSM scan results of through-hole

    試驗選用的高能工業(yè)CT成像系統(tǒng)如圖3所示,采用6 MeV加速器作為射線源,信號采集裝置為線陣探測器,通道數(shù)608個,垂直準(zhǔn)直器開口為0.3 mm,相鄰?fù)ǖ篱g隔為1.3 mm,水平準(zhǔn)直器0.25~5 mm,最大劑量率約為800 cGy/min(照射距離1 m),焦點(diǎn)尺寸為2 mm。

    圖3 高能工業(yè)CT檢測系統(tǒng)Fig.3 High-energy industrial CT detection system

    1.2 實(shí)驗方法

    檢測時,采用兩片材質(zhì)為不銹鋼304的圓片與檢測試樣兩側(cè)緊密貼合,用以模擬內(nèi)部氣孔類人工缺陷,射線穿透方向平行于試樣打孔平面,如圖4所示。采用三代CT掃描方式,微動次數(shù)5次、觸發(fā)次數(shù)4 096次、切片厚度0.5 mm[11-12]。

    圖4 樣品掃描方式示意圖Fig.4 Sample scanning method

    2 工業(yè)CT圖像小缺陷定量方法

    2.1 小缺陷CT圖像灰度分布

    在工業(yè)CT圖像上,缺陷與材料的灰度差異是缺陷檢測的前提,差異大小受到CT成像系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)和圖像噪聲的雙重影響。圖5為Ф0.1~1.1 mm小缺陷的CT圖像,其中Ф1.1、0.9、0.7 mm的人工缺陷,由于缺陷直徑較大,受CT成像及噪聲的影響較小,基本保持圓孔形態(tài);Ф0.5、0.3 mm的人工缺陷接近CT系統(tǒng)及掃描工藝下的檢測極限,成像后的小缺陷所占像素數(shù)較少無法保持圓孔形態(tài),缺陷灰度分布接近背景噪聲;當(dāng)缺陷直徑為0.1 mm左右時,人工缺陷被噪聲所掩蓋無法識別。

    圖5 Ф0.1~1.1 mm缺陷CT圖Fig.5 CT image of Ф0.1~1.1 mm defect

    2.2 基于變異系數(shù)的小缺陷定量方法設(shè)計

    在已知CT成像系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)分布和圖像噪聲水平的情況下,圖像局部灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差與缺陷尺寸具有一定單調(diào)關(guān)系。變異系數(shù)是表征概率分布離散程度的一個歸一化量度,將其作為小缺陷定量的特征值進(jìn)行分析,設(shè)一定區(qū)域(M×N)的變異系數(shù)cv為

    (1)

    式(1)中:σ為區(qū)域圖像灰度標(biāo)準(zhǔn)偏差;μ為區(qū)域圖像灰度均值;f(i,j)為圖像中點(diǎn)(i,j)處灰度值。

    通過試驗計算不同直徑(X射線穿透厚度)試樣中缺陷尺寸與圖像局部(100×100區(qū)域)灰度變異系數(shù)關(guān)系曲線,如圖6所示。從圖6(a)可見,當(dāng)缺陷尺寸遠(yuǎn)大于檢測極限時,射線穿透厚度變化對局部變異系數(shù)的影響較小,且缺陷尺寸與變異系數(shù)均體現(xiàn)出較好的線性關(guān)系;當(dāng)缺陷尺寸接近檢測極限時,圖像噪聲對缺陷變異系數(shù)的影響逐漸增加,且隨著穿透厚度的增加,導(dǎo)致圖像噪聲水平也隨之增加。從圖6(b)可見,對不同直徑的圓形試樣上缺陷尺寸與局部變異系數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行分析,實(shí)驗數(shù)據(jù)相關(guān)性均高于99.2%。

    圖6 缺陷尺寸與CT圖像局部變異系數(shù)Fig.6 Defect size and local variation coefficient of CT image

    利用不同尺寸的小缺陷標(biāo)樣擬合標(biāo)定建立小缺陷定量模型,如圖7所示。為了減少穿透厚度不同對小缺陷定量的影響,針對不同缺陷直徑(X射線穿透厚度)試樣分別建立擬合模型。

    圖7 缺陷尺寸及變異系數(shù)擬合曲線Fig.7 Defect size and coefficient of variation curve fitting

    采用最小二乘法建立線性擬合關(guān)系式(局部區(qū)域:100×100)為

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:D為試樣直徑;S為小缺陷面積;cv為變異系數(shù)。

    2.3 基于半高寬的小缺陷測量方法

    在日常檢測過程中,半高寬(full width at half maxima,FWHM)法[13-14]通常用于對單個小缺陷的手動測量。如圖8所示,由于試件與缺陷的密度差異,會形成一個邊緣陡峭的波峰。在小缺陷波峰高度約一半的位置定位一測量直線P,利用該直線P對應(yīng)的灰度值作為小缺陷的分割閾值,A、B為直線P與波峰的兩個交點(diǎn),即可計算出小缺陷的面積。

    圖8 小缺陷面積計算閾值分割示意圖Fig.8 Threshold segmentation of small defects schematic diagram

    2.4 基于等值面的小缺陷測量方法

    對于批量的工業(yè)CT圖像,通常采用等值面(Isosurface)法[5]對試樣內(nèi)部缺陷進(jìn)行檢測,具體測量流程如圖9所示。

    圖9 Isosurface法流程圖Fig.9 Isosurface method flow chart

    基于工業(yè)CT圖像的小缺陷Isosurface法包括3個步驟:①對CT圖像進(jìn)行像素灰度分布統(tǒng)計,人為設(shè)定分割閾值將原始CT圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像;②對二值圖像進(jìn)行處理,剔除噪聲干擾,識別出內(nèi)部缺陷區(qū)域;③統(tǒng)計缺陷區(qū)域像素的數(shù)量,根據(jù)其CT圖像像素尺寸計算出相應(yīng)的缺陷實(shí)際區(qū)域面積(尺寸當(dāng)量)。

    在使用等值面法進(jìn)行自動測量時,利用人工小缺陷(Ф1.1、Ф0.9、Ф0.7、Ф0.5 mm)試塊進(jìn)行實(shí)驗,取小缺陷測量誤差方差最小時的灰度閾值作為最佳分割閾值。實(shí)驗分別選取灰度值為80、90、100、110和120作為分割閾值,對不同尺寸的小缺陷進(jìn)行定量檢測,如圖10所示。當(dāng)分割閾值設(shè)置為120時,不同規(guī)格小缺陷的測量誤差方差最小。因此,選取灰度值120作為最佳實(shí)驗分割閾值。

    圖10 不同分割閾值的等值面測量結(jié)果Fig.10 Isosurface measurement results of different segmentation thresholds

    3 結(jié)果與分析

    采用變異系數(shù)、半高寬和等值面三種方法對小缺陷進(jìn)行定量檢測。為了減少人為因素影響,在使用半高寬法進(jìn)行手動測量時,小缺陷均進(jìn)行3次重復(fù)測量,選取3次測量的平均值作為測量結(jié)果,如圖11所示。圖11(a)、圖11 (b)、圖11 (c)分別為射線穿透厚度(試樣直徑)為30、40、50 mm時,三種方法下缺陷尺寸測量的絕對誤差對比分析圖。結(jié)果顯示:半高寬法測得的絕對誤差最大,等值面法次之,而變異系數(shù)法測量結(jié)果的絕對誤差最小。

    圖11 尺寸測量誤差對比Fig.11 Dimensional measurement error comparision

    隨著缺陷尺寸變小,變異系數(shù)法測量結(jié)果相對誤差呈現(xiàn)遞增的趨勢,相對誤差控制在20%左右;等值面分割法測量尺寸誤差先減小后增加,分析原因在于CT系統(tǒng)退化效應(yīng)造成小缺陷圖像灰度值呈現(xiàn)出近似高斯分布,等值面分割法需要先進(jìn)行閾值標(biāo)定,該標(biāo)定閾值僅對某一尺寸范圍的缺陷具有較好的測量結(jié)果;半高寬法的缺陷測量誤差無明顯趨勢,分析原因在于該方法根據(jù)小缺陷波峰高度動態(tài)設(shè)定半高寬分割閾值,小缺陷波峰受圖像噪聲影響存在波動,造成測量結(jié)果的無序波動。

    在相同掃描工藝下,對一組小缺陷進(jìn)行多次檢測,分析三種定量方法的穩(wěn)定性,結(jié)果如圖12所示。圖12為Ф1.1~0.5 mm小缺陷多次測量結(jié)果分布情況。

    圖12 Ф0.5~1.1 mm缺陷測量穩(wěn)定性Fig.12 Ф0.5~1.1 mm defect measurement stability

    計算各種測量方法定量相對誤差均值,如圖13所示。變異系數(shù)法在不同缺陷尺寸下相對誤差最小,半高寬法次之,而等值面法的相對測量誤差最大。分析原因在于變異系數(shù)法利用局部區(qū)域灰度特征表征小缺陷尺寸當(dāng)量的方法,對噪聲不敏感;反之,對于半高寬法(等值面分割法),噪聲造成小缺陷及所在背景灰度隨機(jī)變化,部分像素灰度會高于(低于)分割閾值,造成面積統(tǒng)計的不穩(wěn)定性。

    圖13 小缺陷工業(yè)CT定量誤差Fig.13 Quantitative error of small defect industrial CT

    綜上所述,等值面分割法(半高寬法)基于固定(動態(tài))閾值提取缺陷,采用面積計算方法。相比較而言,變異系數(shù)法采用局部區(qū)域的灰度分布離散程度,小缺陷定量方法具有更高的測量精度和較好的抗噪聲性。

    4 結(jié)論

    分析了CT圖像噪聲對不同尺寸小缺陷灰度分布的影響,針對傳統(tǒng)固定灰度閾值分割法檢出率低、誤檢率高的問題,分析小缺陷灰度分布與局部區(qū)域的灰度離散程度的關(guān)系,引入變異系數(shù)作為小缺陷定量特征量,建立基于變異系數(shù)的小缺陷定量檢測方法。通過實(shí)驗數(shù)據(jù),變異系數(shù)與小缺陷當(dāng)量尺寸的相關(guān)系數(shù)穩(wěn)定在0.99以上,在Ф30 mm的圓形試樣上對Ф0.7 mm的模擬小缺陷單次測量誤差小于0.02 mm,多次測量相對誤差均值小于6%??梢?,變異系數(shù)法具有更高的檢測精度和穩(wěn)定性,適用于小缺陷的定量檢測。

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