基于紅外熱波技術(shù)的金屬表面微裂紋檢測(cè)研究

余尚行

(廣東輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510300)

金屬構(gòu)件在機(jī)械制造、航空航天、建筑基建、車(chē)輛工程等不同領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[1-3]，金屬構(gòu)件加工產(chǎn)業(yè)同時(shí)也是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國(guó)防工業(yè)振興的支柱產(chǎn)業(yè)之一，在總體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占據(jù)核心地位[4]。在使用過(guò)程中，金屬構(gòu)件表面會(huì)承受巨大、復(fù)雜的外力，包括金屬疲勞應(yīng)力、熱應(yīng)力、沖擊力和腐蝕力等[5]，長(zhǎng)期服役后金屬構(gòu)件表面不可避免地會(huì)產(chǎn)生微裂紋，帶來(lái)不同程度的安全隱患[6]。為了不破壞金屬表面的物質(zhì)構(gòu)成，同時(shí)提高檢測(cè)精度和檢測(cè)效率，無(wú)損檢測(cè)技術(shù)被廣泛地應(yīng)用于金屬微裂紋的檢測(cè)。目前，常用的金屬表面微裂紋無(wú)損檢測(cè)技術(shù)主要包括滲透檢測(cè)技術(shù)[7]、射線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)[8]和渦流檢測(cè)技術(shù)[9]等。其中,滲透檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用范圍較廣，依靠滲透液的毛細(xì)作用可以識(shí)別出較為復(fù)雜的表面裂紋缺陷，但該檢測(cè)技術(shù)方案無(wú)法精確識(shí)別出缺陷的嚴(yán)重程度，且檢測(cè)的代價(jià)與成本較高；射線(xiàn)檢測(cè)技術(shù)主要利用γ射線(xiàn)等檢測(cè)射線(xiàn)判斷金屬表面是否存在缺陷[10]，該技術(shù)方案的檢測(cè)結(jié)果較為直觀，對(duì)于金屬表面的突變?nèi)毕莺凸逃腥毕莸臋z測(cè)靈敏度較高，但對(duì)于復(fù)雜的微裂紋檢測(cè)效果不佳，同時(shí)如果操作不當(dāng)會(huì)造成環(huán)境污染甚至威脅檢測(cè)人員的生命；渦流檢測(cè)技術(shù)是一種基于電磁感應(yīng)的無(wú)損檢測(cè)，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)于微小裂紋檢測(cè)的靈敏度較高，但該種檢測(cè)技術(shù)方案對(duì)于檢測(cè)環(huán)境有較高的要求，環(huán)境噪聲、溫度、濕度等因素都會(huì)影響到檢測(cè)精度，因此該技術(shù)方案適用的場(chǎng)景較少。通過(guò)分析和研究現(xiàn)有金屬構(gòu)件表面無(wú)損檢測(cè)方案的不足，本文提出了一種基于紅外熱波技術(shù)的無(wú)損檢測(cè)方案，紅外熱波技術(shù)是隨著紅外線(xiàn)技術(shù)、計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)快速發(fā)展而產(chǎn)生的一種高精度無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，能夠適應(yīng)金屬構(gòu)件的多種缺陷形態(tài)，同時(shí)還可以確保檢測(cè)精度、控制檢測(cè)成本。

1 紅外熱波檢測(cè)特性分析

紅外熱波的波長(zhǎng)較長(zhǎng)，能量高，且具有良好的方向性。紅外線(xiàn)在傳播中能夠與金屬表面微小缺陷耦合，并產(chǎn)生衍射、反射等復(fù)雜變化[11-12]。提取反射紅外熱波中的缺陷信息并形成紅外圖像[13]，能夠準(zhǔn)確地獲取缺陷的位置、類(lèi)別及程度信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)金屬表面微小裂紋缺陷的檢測(cè)。紅外熱波與傳統(tǒng)γ射線(xiàn)、超聲波等檢測(cè)方式相比，穿透力強(qiáng)、定位精確且不會(huì)造成對(duì)環(huán)境的污染和對(duì)人體的損傷。物體都具有紅外輻射的特性，紅外熱波技術(shù)利用金屬表面溫度與材料固有特性之間的關(guān)系，判斷表面是否存在微裂紋等缺陷，并利用紅外影像儀將熱成像圖顯示出來(lái)。沿金屬構(gòu)件的表面加載紅外脈沖熱流，表面吸收熱量后向內(nèi)部傳遞，如果金屬存在裂紋則此處的熱屬性與無(wú)缺陷部位的熱屬性存在較大差異，會(huì)導(dǎo)致紅外熱波出現(xiàn)非均勻流動(dòng)，如圖1所示。

圖1 紅外熱波檢測(cè)原理

紅外熱波檢測(cè)通常采用高能閃光燈作為檢測(cè)用熱源，高能閃光燈的功率最高可達(dá)上千萬(wàn)瓦，照射產(chǎn)生的熱波在金屬構(gòu)件的表面?zhèn)鞑?，紅外熱像儀采集紅外熱波的反射情況[14-15]，并將記錄的金屬表面紅外熱像圖上傳至PC顯示。當(dāng)紅外熱波在傳播中遇到裂紋，其反射波長(zhǎng)會(huì)出現(xiàn)明顯的變化。紅外熱波檢測(cè)的核心技術(shù)是熱源的選擇、設(shè)備參數(shù)的調(diào)試及適當(dāng)檢測(cè)算法的選擇，這些因素將直接決定最終的檢測(cè)結(jié)果。紅外熱波的本質(zhì)是一種特殊的溫度場(chǎng)，反射熱波特性會(huì)隨著與傳播介質(zhì)狀的變化態(tài)而發(fā)生改變?；跓崃髋c溫度之間的關(guān)系及傅里葉定律，用狀態(tài)函數(shù)F=g(x,y,z,t)表示溫度場(chǎng)的狀態(tài)變化，其中x,y,z分別為紅外熱波g3個(gè)軸向的變化矢量，t為變化時(shí)間，此時(shí)紅外熱流密度ξ表示為：

(1)

式中：τ為熱傳導(dǎo)效率；κ為紅外熱波溫度場(chǎng)的單位法向量。紅外熱波的傳導(dǎo)方向與溫度場(chǎng)的溫度梯度變化相反，當(dāng)金屬表面存在微裂紋時(shí)紅外熱波的3個(gè)軸向的傳導(dǎo)方向會(huì)出現(xiàn)差異，熱傳導(dǎo)方程如下：

(2)

2 金屬表面紅外熱波微裂紋非線(xiàn)性特征提取

從金屬表面反射回的紅外熱波具有非線(xiàn)性特征，幅值、頻率、相位等參數(shù)也發(fā)生了變化，相對(duì)于其他光波射線(xiàn)保留了更多的細(xì)節(jié)特征，例如紅外熱波相對(duì)于激光和其他射線(xiàn)的波長(zhǎng)要更長(zhǎng)，更容易利用紅外回波識(shí)別出金屬表面的特征。鑒于紅外熱波寬頻域的特性，在與金屬表面微裂紋的相互作用過(guò)程中，會(huì)發(fā)生多頻率的非線(xiàn)性調(diào)制變化。返回的紅外熱波中包含有金屬微裂紋的細(xì)節(jié)特征，是生成紅外圖像的必要條件之一。如果令紅外熱波g為金屬構(gòu)件的d維空間矢量，函數(shù)G反映了矢量g與時(shí)間t之間的非線(xiàn)性函數(shù)關(guān)系，用一階微分方程可以表示為：

(3)

在相空間范圍內(nèi)，第i個(gè)紅外熱波矢量gi具有其特定的移動(dòng)軌跡，并在限定的時(shí)間內(nèi)完成收斂，表現(xiàn)為一個(gè)穩(wěn)定的空間幾何結(jié)構(gòu)，紅外熱波矢量的系統(tǒng)響應(yīng)可以描述為：

(4)

式中：Gsin(t)為熱力場(chǎng)系統(tǒng)的正弦外力；k為系統(tǒng)剛度值。基于系統(tǒng)響應(yīng)方程(式(4))可以得到不同時(shí)刻的紅外熱波矢量的狀態(tài)變化值，狀態(tài)值中涵蓋了金屬構(gòu)件微裂紋的相關(guān)信息。紅外熱波矢量重構(gòu)后相對(duì)于原信號(hào)而言會(huì)出現(xiàn)時(shí)間上的延遲T，如果延遲時(shí)間過(guò)大會(huì)導(dǎo)致高維狀態(tài)下紅外動(dòng)態(tài)矢量之間完全不相關(guān)，從而導(dǎo)致采集到的更多紅外信息缺乏實(shí)際意義；如果延遲時(shí)間取值過(guò)小，會(huì)導(dǎo)致高維紅外熱波回波中包含有過(guò)多的冗余信息，造成矢量的軌跡重疊。由此可知，準(zhǔn)確預(yù)估紅外熱波矢量的反射延遲是提取非線(xiàn)性特征的關(guān)鍵因素。針對(duì)延遲時(shí)間的選取問(wèn)題，本文主要通過(guò)確定原矢量信號(hào)g(t)與延遲后矢量信號(hào)g(t+T)的關(guān)聯(lián)程度來(lái)判斷，設(shè)兩者的關(guān)聯(lián)程度為ζ(T)：

(5)

式中：gi為第i個(gè)原始矢量信號(hào)；p為紅外熱波熱力場(chǎng)的概率密度函數(shù)。在原矢量信號(hào)g(t)與延遲后矢量信號(hào)g(t+T)的相互作用過(guò)程中，概率密度函數(shù)出現(xiàn)極小值時(shí)的延遲時(shí)間為最優(yōu)延遲。確定紅外熱波矢量g與時(shí)間t之間的非線(xiàn)性函數(shù)關(guān)系及紅外熱波信號(hào)延遲后，再使用紅外熱像儀和紅外熱波傳感器測(cè)量得到金屬構(gòu)件表面的一維動(dòng)態(tài)響應(yīng)數(shù)據(jù)量，以此確定相空間范圍內(nèi)信號(hào)之間的改變程度。從基準(zhǔn)的紅外熱力場(chǎng)相空間內(nèi)隨機(jī)選取P個(gè)采樣基準(zhǔn)矢量點(diǎn)g(j)，j=1,2,…,P，再?gòu)拇龣z測(cè)的相空間內(nèi)選定Q個(gè)臨近紅外矢量點(diǎn)g′(k)，k=1,2,…,Q，將矢量的集合向各自的方向延伸。其中待檢測(cè)的預(yù)測(cè)值與基準(zhǔn)相空間預(yù)測(cè)值的偏差λjk表示為：

(6)

圖2 基于紅外熱波特征提取的微裂紋檢測(cè)流程

本文使用紅外脈沖熱源對(duì)待檢測(cè)的金屬構(gòu)件加熱，利用紅外熱像儀采集待檢測(cè)金屬構(gòu)件表面的溫度場(chǎng)信息，并將處理后的結(jié)果及缺陷特征以紅外圖像的形式展現(xiàn)出來(lái)?；谔崛〉降募t外熱波缺陷特征，生成紅外圖像序列以更直觀地觀測(cè)裂紋缺陷的類(lèi)別及深度。紅外熱力場(chǎng)檢測(cè)中不可避免地會(huì)出現(xiàn)加熱不均勻、反射率偏差等現(xiàn)象，為改善這些問(wèn)題并提高所采集紅外圖像的信噪比，提升表面缺陷的可視化程度，本文對(duì)采集到的圖像序列做數(shù)值轉(zhuǎn)換。使用SC7000型紅外熱像儀采集金屬構(gòu)件表面的溫度，并形成320×256紅外圖像序列，如圖3所示。

圖3 紅外熱波圖像序列示意圖

基于紅外熱波圖像序列對(duì)金屬構(gòu)件表面的缺陷特性進(jìn)行特征刻畫(huà)，可以更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷區(qū)域的定位與定量評(píng)估。熱像儀采集到的圖像是灰度圖像，灰度值的取值范圍為0～256，為強(qiáng)化對(duì)灰度圖像的特征識(shí)別，可以對(duì)灰度圖像作偽彩色處理。如圖3所示，圖像序列集合由一組總數(shù)為N的連續(xù)圖像構(gòu)成，如果紅外熱波圖像的像素大小為M×N，則基于金屬構(gòu)件表面特征提取到的序列圖像可表示為{h(x,y,t1),h(x,y,t2),…,h(x,y,tN)}，其中x=1,2,…,320；y=1,2,…,256。

序列集合中相鄰兩幅圖像之間的時(shí)間間隔Δt被定義為：

Δt=tk-tk-1

(7)

式中：tk和tk-1為相鄰兩幅圖像產(chǎn)生的時(shí)刻。紅外熱像儀采集到的紅外熱波圖像的幀數(shù)為n，采樣頻率設(shè)定為f，圖像中每個(gè)像素點(diǎn)P(i,j)都對(duì)應(yīng)特定的溫度信號(hào)tmpr(n)，此時(shí)溫度信號(hào)矩陣tmpr可以表示為：

tmpr(n)=

(8)

式中：tmpri,j(n)為第n幀圖像所對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)P(i,j)的紅外熱波溫度值，所對(duì)應(yīng)的特征采集時(shí)間為t=n/f。本文采用多項(xiàng)式數(shù)據(jù)擬合的方法處理像素點(diǎn)隨溫度變化的趨勢(shì)，為了提升對(duì)紅外熱波特征數(shù)據(jù)的擬合精度，對(duì)全部的紅外溫度場(chǎng)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，之后再用多項(xiàng)式進(jìn)行擬合。在處理紅外圖像像素同階系數(shù)矩陣時(shí)，應(yīng)用最小二乘法對(duì)缺陷的特征做最后判斷，最小二乘法可以使圖像數(shù)據(jù)的偏差平方和最小。紅外溫度場(chǎng)圖像序列中像素點(diǎn)P(i,j)溫度的變化過(guò)程可以被描述為：

Δtmpr(x,y,n)=tmpr(x,y,ti)-tmpr(x,y,tj)

(9)

式中：Δtmpr(x,y,n)為紅外溫度場(chǎng)圖像序列中像素點(diǎn)橫縱坐標(biāo)溫度變化差值；tmpr(x,y,ti)為對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)P(i,j)橫坐標(biāo)溫度值；tmpr(x,y,tj)為對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)P(i,j)縱坐標(biāo)溫度值。

對(duì)于紅外溫度場(chǎng)特征圖像序列中像素點(diǎn)P(i,j)而言，多項(xiàng)式的擬合過(guò)程如下：

ln[Δtmpr(x,y,n)]=h[ln(nΔtn)]

(10)

式中：ln[Δtmpr(x,y,n)]為坐標(biāo)溫度值變化的對(duì)數(shù)擬合結(jié)果；h[ln(nΔtn)]為擬合后的函數(shù)值。利用最小二乘法擬合可以確保多項(xiàng)式系數(shù)平滑，并能從噪聲中恢復(fù)高頻噪聲的紅外熱波圖像序列。由于紅外溫度場(chǎng)會(huì)隨著時(shí)間的變化而呈現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)，因此可以利用紅外溫度的波動(dòng)情況檢測(cè)出金屬構(gòu)件表面的缺陷位置及缺陷程度。

3 實(shí)驗(yàn)部分

3.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建

實(shí)驗(yàn)熱源激勵(lì)系統(tǒng)采用兩個(gè)對(duì)稱(chēng)擺放的鹵素?zé)魺嵩?，為保持均勻的光照環(huán)境并提高熱傳導(dǎo)的效率，在熱源外部加裝遮蔽罩，鹵素?zé)嵩慈鐖D4所示。

圖4 鹵素?zé)嵩磳?shí)物圖

紅外熱像儀系統(tǒng)中紅外探測(cè)器是提取紅外輻射的核心部件，此外探測(cè)器還負(fù)責(zé)相應(yīng)的電流信號(hào)的轉(zhuǎn)換。本文實(shí)驗(yàn)選用的熱像儀為SC7000型紅外熱像儀，探測(cè)器由顯微鏡頭、光電主體和PC控制器等3部分構(gòu)成，MAG50型紅外探測(cè)器及其計(jì)算機(jī)控制器的相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 MAG50型紅外探測(cè)器的主要參數(shù)

紅外熱波檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)驗(yàn)環(huán)境如圖5所示。

圖5 檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)

3.2 實(shí)驗(yàn)主要步驟

1)對(duì)待檢測(cè)的金屬構(gòu)件編號(hào)，調(diào)整熱像儀和照明裝置的最佳位置，使紅外探測(cè)器的微距鏡頭距待檢測(cè)金屬表面5 cm。

2)重啟紅外熱像儀和探測(cè)器并調(diào)整設(shè)備的各種參數(shù)，同時(shí)調(diào)整PC機(jī)的各種參數(shù)，點(diǎn)擊拍攝按鍵觀測(cè)采集到的紅外圖像視頻的清晰度和完整性。

3)以BMP文件格式保存紅外視頻，按照實(shí)驗(yàn)需求截取視頻圖像，將紅外圖像的分辨率調(diào)整為256×320，同時(shí)將圖像的灰度級(jí)設(shè)定為256，圖像的色彩空間調(diào)整為適應(yīng)P3色域的要求，觀測(cè)紅外系統(tǒng)能否檢測(cè)出金屬裂紋的差異。

4)按實(shí)驗(yàn)的具體要求采集多幅紅外熱波顯示圖像，并基于THERMO-X軟件采集紅外圖像。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

基于各種不同的檢測(cè)方案獲取微裂紋圖像結(jié)果輸出后，對(duì)比用文中檢測(cè)技術(shù)及3種傳統(tǒng)技術(shù)采集到的微裂紋紅外圖像，如圖6所示。

圖6 金屬微裂紋紅外圖像對(duì)比

從圖6可以直觀地觀測(cè)出基于紅外熱波技術(shù)采集到的金屬構(gòu)件表面微裂紋圖像更為清晰；滲透技術(shù)采集到的圖像對(duì)裂紋的位置定位不精確；渦流技術(shù)并沒(méi)有識(shí)別出微裂紋的位置；而在γ射線(xiàn)的強(qiáng)干擾環(huán)境下，采集到的圖像灰度值偏低，同樣無(wú)法準(zhǔn)確確定微裂紋的具體位置。采用各種不同的檢測(cè)技術(shù)采集的微裂紋圖像的溫度直方圖數(shù)據(jù)變化如圖7所示。

溫度直方圖的變化趨勢(shì)顯示基于紅外熱波技術(shù)確定的直方圖變化與金屬構(gòu)件的微裂紋的位置及狀態(tài)保持一致，檢測(cè)的重合率較高，而其他3種傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的溫度直方圖變化受噪聲等因素的影響，變化趨勢(shì)與實(shí)際不符。

擴(kuò)大檢測(cè)樣本的范圍，分析在大樣本環(huán)境下檢測(cè)方法的總體識(shí)別率，總體的金屬構(gòu)件樣本確定為10 000，共分為10組，檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表2。表中的a，b，c，d分別對(duì)應(yīng)紅外熱波技術(shù)、滲透技術(shù)、渦流技術(shù)和γ射線(xiàn)。

圖7 溫度直方圖對(duì)比

表2 算法的總體識(shí)別率對(duì)比

在算法的總體識(shí)別率方面，10組共10 000個(gè)金屬構(gòu)件樣本中，基于紅外熱波技術(shù)的檢測(cè)率高達(dá)99.02%，遠(yuǎn)高于3種傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)；而3種傳統(tǒng)技術(shù)由于方法本身的局限性，在應(yīng)對(duì)復(fù)雜、微小及較深的裂紋時(shí)往往無(wú)法及時(shí)判斷出裂紋的位置及損壞程度。最后驗(yàn)證4種不同的檢測(cè)技術(shù)，檢測(cè)10 000個(gè)金屬構(gòu)件的總體時(shí)間成本，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖8所示。

從各個(gè)小組的金屬構(gòu)件微裂紋總體檢測(cè)時(shí)間成本來(lái)看，基于紅外熱波技術(shù)的每組檢測(cè)時(shí)間被控制在50 min以下，而其他方法對(duì)應(yīng)的每組檢測(cè)時(shí)間為50～150 min，穩(wěn)定性不足，時(shí)間成本相對(duì)過(guò)高。

圖8 10 000個(gè)金屬構(gòu)件樣本的檢測(cè)時(shí)間成本分析

4 結(jié)束語(yǔ)

近年來(lái)，工業(yè)企業(yè)對(duì)于金屬構(gòu)件強(qiáng)度和耐久性的要求逐年提高，對(duì)金屬構(gòu)件狀態(tài)實(shí)施在線(xiàn)監(jiān)測(cè)，能夠有效降低企業(yè)安全事故發(fā)生的概率。本文利用紅外熱波寬頻域的特性，提取金屬構(gòu)件表面缺陷的非線(xiàn)性特征，形成紅外熱波圖像序列和圖像，實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的準(zhǔn)確定位。然而在非實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，紅外熱波無(wú)損檢測(cè)依然存在局限性，在后續(xù)的研究和探索中，需要建立更為完善的紅外熱波傳遞模式，減少系統(tǒng)噪聲和環(huán)境噪聲對(duì)熱力溫度場(chǎng)的影響，以及紅外熱波反射對(duì)熱波傳遞的干擾等；對(duì)于金屬構(gòu)件亞表面的缺陷檢測(cè)而言，應(yīng)從時(shí)域特征深入到頻域特征，提高對(duì)溫度信號(hào)的提取精度。紅外熱波的盲頻率、最小相位頻率、峰值頻率等因素，也與金屬構(gòu)件的缺陷損失程度具有一定關(guān)聯(lián)性，都是未來(lái)紅外熱波領(lǐng)域研究的重點(diǎn)方向。