基于超聲C掃描數(shù)字圖像處理的缺陷面積分析

呂洪濤，李 鋒，劉志毅，王俊濤，張祥春，石 亮，王池權(quán)，邵成偉

(中國航空綜合技術(shù)研究所，北京 100028)

超聲C掃描成像檢測(cè)技術(shù)是保證產(chǎn)品質(zhì)量的重要無損檢測(cè)手段，具有缺陷定位準(zhǔn)確、靈敏度高、成本低等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于航空、航天、核工業(yè)等關(guān)鍵領(lǐng)域[1-3]。在超聲C掃描檢測(cè)過程中，基于數(shù)字化圖像進(jìn)行缺陷分析是判定被檢測(cè)對(duì)象是否滿足驗(yàn)收條件的關(guān)鍵工序。

隨著新材料、新工藝、新結(jié)構(gòu)的不斷涌現(xiàn)，其缺陷和驗(yàn)收條件也隨之更新[4-11]。以超塑成形擴(kuò)散連接和復(fù)合材料制件為例，由于其制作工藝復(fù)雜、影響因素較多，超塑成形擴(kuò)散連接內(nèi)部容易出現(xiàn)焊接不良等面積型缺陷，且缺陷形狀往往不規(guī)則，缺陷大小、數(shù)量和位置也無明顯規(guī)律[4-8]；受其工藝、材料和結(jié)構(gòu)影響，復(fù)合材料制件內(nèi)部也容易出現(xiàn)分層、脫黏等面積型缺陷[9-11]。與常用當(dāng)量評(píng)定方法[12]具有明顯不同的是，超塑成形擴(kuò)散連接和復(fù)合材料制件更關(guān)注缺陷面積或缺陷在整個(gè)制件中所占比例[8,13]。

現(xiàn)有商用超聲C掃描檢測(cè)系統(tǒng)軟件大多已具備長度測(cè)量功能，少數(shù)軟件具備基于幅值閾值的缺陷面積分析功能。然而，對(duì)于內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征復(fù)雜的制件，很難從C掃描圖像中的波幅上區(qū)分缺陷與結(jié)構(gòu)特征。劉海強(qiáng)等[13]開展了基于閾值分割法的超聲C掃描圖像缺陷面積計(jì)算，為釬焊缺陷面積的計(jì)算提供了解決途徑。然而，研究工作未考慮結(jié)構(gòu)特征對(duì)缺陷面積計(jì)算的影響。

針對(duì)以上問題，以超塑成形擴(kuò)散連接和復(fù)合材料制件為研究對(duì)象，提出一種基于超聲C掃描數(shù)字圖像處理的缺陷面積分析方法，并開發(fā)相應(yīng)的GUI(圖形用戶界面)，通過對(duì)典型超聲C掃描圖像進(jìn)行分析處理，研究該方法在缺陷分析方面的有效性。

1 分析方法

1.1 分析流程

超聲C掃描檢測(cè)法是采用超聲反射法或透射法對(duì)被檢試件進(jìn)行二維掃描檢測(cè)，提取各個(gè)位置檢測(cè)信號(hào)在特定時(shí)域閘門內(nèi)的波幅信息，從而獲得檢測(cè)圖像的技術(shù)。目前，超聲C掃描檢測(cè)圖像一般為彩圖或灰度圖，圖中橫縱坐標(biāo)代表被檢試件二維位置信息，圖像中每個(gè)像素顏色代表閘門內(nèi)波幅，波幅大小可根據(jù)其顏色與色帶的比對(duì)獲得。基于超聲C掃描圖像的缺陷分析流程圖如圖1所示。

圖1 基于超聲C掃描圖像的缺陷分析流程圖

缺陷分析流程如下：① 利用計(jì)算機(jī)讀取超聲C掃描檢測(cè)圖像，將圖像的顏色信息轉(zhuǎn)換成波幅信息；② 對(duì)讀取的圖像進(jìn)行平滑濾波預(yù)處理，減小檢測(cè)噪聲的影響，提高圖像質(zhì)量；③ 通過人機(jī)交互，利用鼠標(biāo)勾選濾波處理后的圖像ROI(感興趣區(qū)域)，根據(jù)需求可根據(jù)邊界線對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正處理；④ 當(dāng)檢測(cè)圖像中無結(jié)構(gòu)特征時(shí)，可通過設(shè)置缺陷波幅閾值，統(tǒng)計(jì)閾值范圍內(nèi)像素?cái)?shù)量以及整體像素?cái)?shù)量，計(jì)算完好率；⑤ 當(dāng)檢測(cè)圖像中有結(jié)構(gòu)特征時(shí)，通過人機(jī)交互，利用鼠標(biāo)勾選圖像中復(fù)雜結(jié)構(gòu)特征以及關(guān)鍵區(qū)域、非關(guān)鍵區(qū)域，存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，用于同批次結(jié)構(gòu)特征參數(shù)的自動(dòng)導(dǎo)入。然后通過設(shè)置結(jié)構(gòu)特征的寬度信息，對(duì)結(jié)構(gòu)特征內(nèi)的波幅置零，消除其對(duì)缺陷面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響，最后分別統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵區(qū)域和非關(guān)鍵區(qū)域以及其中缺陷的像素?cái)?shù)量，計(jì)算整體的完好率?？梢?，圖像讀取中的圖像轉(zhuǎn)換和分析過程中的人機(jī)交互是該方法實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。

1.2 圖像轉(zhuǎn)換

存儲(chǔ)后的超聲C掃描圖像可以是PNG、JPG、BMP等格式。利用計(jì)算機(jī)讀取超聲C掃描檢測(cè)圖像時(shí)，其數(shù)據(jù)表現(xiàn)為RGB(三原色) 模式的三維數(shù)組，即圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)(R、G、B)數(shù)值，每個(gè)R、G、B分量的取值范圍均為[0, 255]。直接對(duì)這種三維數(shù)組進(jìn)行分析，很難建立其與波幅之間的聯(lián)系。而將超聲C掃描圖像轉(zhuǎn)至灰色圖時(shí)，存在不同顏色對(duì)應(yīng)相同灰度的情況，從而影響缺陷評(píng)定和面積統(tǒng)計(jì)。

為準(zhǔn)確進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可同時(shí)讀入超聲C掃描圖像和色帶，將超聲C掃描檢測(cè)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的(R、G、B)數(shù)值PRGB(x,y)與色帶中每個(gè)像素的(R、G、B)數(shù)值CRGB(i)逐一進(jìn)行比對(duì)。當(dāng)(x,y)坐標(biāo)位置處的(R、G、B)數(shù)值與色帶第i個(gè)像素的(R、G、B)數(shù)值最接近時(shí)，(x,y)坐標(biāo)位置處的波幅即為色帶第i個(gè)像素所對(duì)應(yīng)的波幅，即

A(x,y)～min(PRGB(x,y)-CRGB(i))

(1)

式中：A(x,y)為試件(x,y)坐標(biāo)位置處的波幅；PRGB(x,y)為超聲C掃描圖像中(x,y)坐標(biāo)像素處的(R、G、B)數(shù)值；CRGB(i)為色帶第i個(gè)像素處的(R、G、B)數(shù)值。

通過式(1)的轉(zhuǎn)換，可將讀入圖像對(duì)應(yīng)的RGB模式三維數(shù)組轉(zhuǎn)換成二維波幅矩陣。該過程可在圖像導(dǎo)入時(shí)同步進(jìn)行。為提高超聲C掃描圖像的質(zhì)量，可對(duì)導(dǎo)入的圖像進(jìn)行平滑濾波處理。

1.3 人機(jī)交互

當(dāng)被測(cè)試件中存在結(jié)構(gòu)特征時(shí)，如超塑成形擴(kuò)散連接件內(nèi)部存在復(fù)雜氣道，若缺陷所在深度與結(jié)構(gòu)特征所在深度十分接近，結(jié)構(gòu)特征和缺陷將同時(shí)出現(xiàn)在超聲C掃描圖像中。而為檢測(cè)出小缺陷，超聲檢測(cè)靈敏度一般較高，結(jié)構(gòu)特征和缺陷的信號(hào)幅值均滿屏顯示，從幅值上也很難將二者區(qū)分。此時(shí)，結(jié)構(gòu)特征的存在將嚴(yán)重影響缺陷的自動(dòng)識(shí)別和缺陷面積的分析計(jì)算。

根據(jù)被檢試件設(shè)計(jì)圖紙，專業(yè)超聲檢測(cè)人員可清楚辨識(shí)超聲C掃描圖像中的結(jié)構(gòu)特征?；诖耍山柚鷊input函數(shù)實(shí)現(xiàn)超聲C掃描圖像結(jié)構(gòu)特征的輸入。進(jìn)一步，根據(jù)結(jié)構(gòu)特征的寬度，可對(duì)勾選出的結(jié)構(gòu)特征區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記處理，例如將該區(qū)域內(nèi)的波幅進(jìn)行置零處理，可將結(jié)構(gòu)特征與缺陷從波幅上進(jìn)行區(qū)分。通過該方法可以有效去除結(jié)構(gòu)特征對(duì)缺陷面積統(tǒng)計(jì)的影響。利用ginput函數(shù)進(jìn)行人機(jī)交互的典型界面如圖2所示。

圖2 利用ginput函數(shù)進(jìn)行人機(jī)交互的典型界面

基于ginput函數(shù)的人機(jī)交互除以上功能外，還可以實(shí)現(xiàn)超聲C掃描圖像中被測(cè)試件待分析區(qū)、試件中關(guān)鍵區(qū)和非關(guān)鍵區(qū)等ROI信息的輸入。從實(shí)用角度來看，該方法具有準(zhǔn)確度高，操作靈活的特點(diǎn)。同時(shí)，存儲(chǔ)人機(jī)交互輸入的相關(guān)特征參數(shù)，可用于同一批次被測(cè)試件的分析處理，而無需重復(fù)人機(jī)交互輸入，可有效提高分析效率。

1.4 軟件開發(fā)

根據(jù)以上流程，編寫可執(zhí)行文件，形成相應(yīng)的GUI(圖形用戶界面)。該GUI主要包括圖像輸入、圖像處理、結(jié)構(gòu)特征、缺陷波幅閾值、完好率計(jì)算和圖像顯示等功能模塊。該可執(zhí)行文件可用于零部件超聲C掃描圖像缺陷面積分析，計(jì)算被測(cè)試件的完好率，而且可在任何滿足要求的計(jì)算機(jī)上單獨(dú)使用，具有一定通用性。典型缺陷分析流程示例如圖3所示。

圖3 典型缺陷分析流程示例

圖3(a)所示為圖片導(dǎo)入，即將圖像信息由RGB模式三維數(shù)組轉(zhuǎn)換成二維波幅矩陣；圖3(b)所示為ROI選擇，即人機(jī)交互輸入被檢試件待分析區(qū)、結(jié)構(gòu)特征、關(guān)鍵區(qū)和非關(guān)鍵區(qū)；圖3(c)為缺陷波幅閾值輸入后獲得的計(jì)算結(jié)果，可知該被檢試件關(guān)鍵區(qū)、非關(guān)鍵區(qū)和整體完好率分別為99.83%、99.22%和99.36%。

2 試驗(yàn)系統(tǒng)

試驗(yàn)用超聲C掃描系統(tǒng)包括MZ-03型水浸超聲C掃描檢測(cè)系統(tǒng)和MZ-04型噴水超聲C掃描檢測(cè)系統(tǒng)。兩套超聲C掃描系統(tǒng)分別由超聲激勵(lì)采集模塊、工控機(jī)、機(jī)械掃查機(jī)構(gòu)等組成。MZ-03型超聲檢測(cè)系統(tǒng)配有水槽，可利用水浸脈沖反射法進(jìn)行A、B、C掃描檢測(cè)。MZ-04型超聲檢測(cè)系統(tǒng)配有專用噴水系統(tǒng)，可利用噴水穿透法進(jìn)行A、B、C掃描檢測(cè)。反射法和穿透法超聲C掃描檢測(cè)原理如圖4所示。

圖4 反射法和穿透法超聲C掃描檢測(cè)原理示意

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)GJB 1580A—2019 《變形金屬超聲檢驗(yàn)方法》和GJB 1038.1A—2004 《纖維增強(qiáng)復(fù)合材料無損檢測(cè)方法》分別對(duì)碳纖維層壓板人工模擬缺陷試件、超塑成形擴(kuò)散連接試件和碳纖維復(fù)材沖擊試件進(jìn)行水浸超聲或噴水超聲C掃描檢測(cè)。依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)HB 7825—2007 《復(fù)合材料制件無損檢測(cè)對(duì)比試塊制作與要求》制作碳纖維層壓板人工模擬缺陷試件，通過在織物層中放置0.4 mm厚聚四氟乙烯膜的方式在試件中預(yù)制人工模擬缺陷，試件厚度為6 mm，其結(jié)構(gòu)如圖5所示。其中的人工模擬缺陷形狀為圓形，直徑分別為4，7，10，15 mm，每行模擬缺陷深度自上而下分別為1，2，3 mm。

圖5 碳纖維層壓板人工模擬缺陷試件結(jié)構(gòu)

3 結(jié)果與分析

為驗(yàn)證所提出的基于超聲C掃描圖像缺陷面積分析方法的有效性，利用開發(fā)的GUI對(duì)典型超聲C掃描圖像進(jìn)行缺陷分析。

3.1 檢測(cè)精度分析

碳纖維層壓板人工模擬缺陷試件水浸超聲C掃描檢測(cè)所用超聲探頭為15 MHz-F6型水浸聚焦探頭，掃查步進(jìn)為1 mm。得到的碳纖維層壓板人工模擬試件水浸超聲C掃描圖像如圖6所示。

圖6 碳纖維層壓板人工模擬試件水浸超聲C掃描圖像

基于該超聲C掃描檢測(cè)圖像，用-6 dB法分別測(cè)量缺陷沿x方向和y方向的直徑，取二者平均值作為模擬缺陷直徑d1。

利用開發(fā)的GUI對(duì)圖6中每個(gè)缺陷進(jìn)行分析計(jì)算時(shí)，缺陷閾值根據(jù)-6 dB法進(jìn)行設(shè)置。利用GUI可直接計(jì)算每個(gè)缺陷對(duì)應(yīng)的試件完好率，然后根據(jù)試件的總面積計(jì)算缺陷面積及其直徑d2，模擬缺陷尺寸測(cè)量結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1可知，d1和d2均與設(shè)計(jì)尺寸吻合較好，誤差較小。由此表明，基于超聲C掃描圖像的缺陷面積分析方法可用于碳纖維層壓板缺陷面積分析。

表1 模擬缺陷尺寸測(cè)量結(jié)果 mm

3.2 應(yīng)用案例

在以上研究基礎(chǔ)上，將開發(fā)的GUI應(yīng)用于超塑成形擴(kuò)散連接試件和碳纖維復(fù)材沖擊試件超聲C掃描圖像的缺陷面積分析，計(jì)算試件的完好率。

圖7 兩種試件的超聲C掃描檢測(cè)結(jié)果

利用MZ-03型超聲檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)典型超塑成形擴(kuò)散連接試件進(jìn)行水浸超聲C掃描檢測(cè)，利用MZ-04型超聲檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)復(fù)合材料沖擊試件進(jìn)行噴水式穿透法超聲C掃描檢測(cè)，兩種試件的檢測(cè)結(jié)果如圖7所示。由圖7(a)可知，超塑成形擴(kuò)散連接試件的檢測(cè)圖像中存在大量結(jié)構(gòu)線條，其幅值與缺陷幅值相同，無法通過波幅差異將二者區(qū)分；圖7(a)，(b)中缺陷形狀均不規(guī)則，通過商業(yè)軟件中的測(cè)長工具很難獲得缺陷的面積信息。

圖8 兩種試件的完好率分析結(jié)果

利用所開發(fā)的GUI對(duì)圖7(a)進(jìn)行分析時(shí)，可采用GUI中人機(jī)交互功能，分別選擇結(jié)構(gòu)特征、關(guān)鍵區(qū)和非關(guān)鍵區(qū)，然后通過設(shè)置合適的缺陷閾值進(jìn)行缺陷面積分析，詳細(xì)過程參照?qǐng)D3。對(duì)圖7(b)進(jìn)行分析時(shí)，由于圖像不存在結(jié)構(gòu)特征，可直接通過設(shè)置缺陷閾值對(duì)試件完好率進(jìn)行分析計(jì)算。兩種試件的完好率分析結(jié)果如圖8所示，可知超塑成形擴(kuò)散連接試件關(guān)鍵區(qū)、非關(guān)鍵區(qū)和整體完好率分別為99.77%，96.52%和97.16%，碳纖維復(fù)材沖擊試件完好率為98.11%。當(dāng)試件待分析區(qū)域面積已知時(shí)，可根據(jù)其完好率計(jì)算缺陷面積。

值得注意的是，所提方法是在超聲C掃描圖像基礎(chǔ)上開展的。超聲C掃描檢測(cè)的步進(jìn)大小直接影響檢測(cè)圖像的空間分辨率，進(jìn)而對(duì)所提方法的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響，即，步進(jìn)越小，超聲C掃描圖像空間分辨率越高，圖像特征輪廓越清晰，所提方法的分析結(jié)果越準(zhǔn)確。

4 結(jié)語

提出了一種基于超聲C掃描的數(shù)字圖像缺陷面積分析方法，并開發(fā)出GUI人工界面的可執(zhí)行文件。利用該GUI對(duì)典型試件超聲C掃描圖像進(jìn)行缺陷面積分析，得出以下結(jié)論。

(1) 所提出的方法可用于有無結(jié)構(gòu)特征被測(cè)試件中不規(guī)則缺陷面積的分析，計(jì)算被測(cè)試件完好率。

(2) 基于人工交互功能，所開發(fā)的GUI可靈活選擇ROI，有效去除結(jié)構(gòu)特征對(duì)缺陷分析的影響，具有準(zhǔn)確度高、操作靈活的特點(diǎn)，并具有一定普適性。

深入開展基于超聲數(shù)字圖像處理的缺陷分析，提高缺陷特征分析能力與效率是超聲無損檢測(cè)發(fā)展的一個(gè)重要方向。未來可借助深度學(xué)習(xí)等人工智能手段，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)特征的智能識(shí)別，進(jìn)一步提高缺陷分析效率。