在航空航天和核电等领域,材料内部结构完整性是保障系统安全、稳定运行的基础[1-3]。无损检测技术是工业安全评估的重要手段。超声检测凭借其无辐射、灵敏度高、设备便携等优点,已成为应用最为广泛和成熟的无损检测方法之一[4-5]。近年来,随着计算机与信号处理技术的进步,高性能超声检测方法不断涌现。其中,全聚焦成像因具备逐点聚焦、分辨率高等优点,极大提升了裂纹、孔隙等缺陷的可检测性和定量精度,已成为超声成像领域的研究热点[6-8]。
各类缺陷中,裂纹因容易引起应力集中,存在导致结构损伤甚至断裂的风险。对在役部件来说,及时检测和监测裂纹的扩展对于预测其剩余寿命至关重要[9]。全聚焦超声成像由于可利用多种阵元收发组合和声束路径,相较于其他方法受声束指向性影响更小,能够获取更丰富的裂纹尺寸和方向信息[10-11]。
为实现裂纹的精确表征与定量,Camacho等[12]考虑了裂纹端点所产生的超声波衍射相对于其他位置具有更高的相位一致性,可通过相位相干成像更准确地实现裂纹定量检测。但该方法仅能突出裂纹端点,端面部分由于相位一致性不足而受到抑制,影响了缺陷的定性识别。金士杰等[13-14]基于多种声束路径与模式转换,提出多模式复合全聚焦成像,扩展了裂纹成像的角度范围,可在单幅超声图像中实现裂纹的定性与定位,但成像效率较低。此外,机器学习技术也逐步应用于超声领域[15]。Niu等[16]设计的卷积神经网络可直接从超声信号中预测裂纹长度与角度,定量误差分别低于5.7%和8.4%。尽管该方法在效率和精度上具备优势,但缺陷特征不直观,难以观测其具体轮廓。进一步地,Mei等[17]基于VGG-UNet网络生成了从超声信号到超声图像的映射关系,在仿真中准确呈现了复杂轮廓缺陷,但实验重建结果与实际缺陷轮廓存在较大差异。
虽然全聚焦成像可实现高分辨率成像,但在裂纹检测中仍面临两大问题:延迟叠加过程包含大量衍射信号,易掩盖端面反射特征;全矩阵数据处理量大,计算效率低,限制了工程应用。为此,本文提出基于Otsu阈值的反射矩阵选择性成像方法,通过能量分布自适应分割,有效剔除衍射干扰,在保障高分辨率的同时,显著提升成像效率和可靠性。具体流程为:首先,通过全矩阵数据构建幅值图谱,表征回波能量分布;然后,通过Otsu阈值算法将全矩阵幅值图谱自适应分割为反射和衍射区域,在全聚焦成像时仅保留前者以避免衍射成分对裂纹端面识别的干扰。仿真和实验中设计了包含各种角度裂纹的铝合金试块,分别使用全矩阵数据和Otsu反射矩阵实施TFM成像,以验证方法在裂纹表征方面的有效性。
1 原理
1.1 全聚焦方法
全矩阵捕捉(FMC)是一种能够充分挖掘相控阵阵列信号的采集方式,包含了不同空间位置和角度的声束组合。设阵列共有N个阵元,则 FMC通过依次激励每个阵元发射超声波,并由全部阵元接收回波信号的方式,获得一个维度为N×N的全矩阵数据。
全聚焦成像是一种利用全矩阵数据进行延时叠加的成像算法。在已知阵元位置和全矩阵数据的基础上,对成像区域内任意一点(x,z),都可依据费马原理计算声传播时间,从而提取对应的信号幅值并进行延时叠加处理:
I(x,z)= $\sum _{i=1}^{N}\sum _{j=1}^{N}$ Sij(tij(x,z))。
式中:Sij(t)表示i阵元发射、j阵元接收、t时刻的A扫描信号幅值;tij(x,z)表示i阵元发射、j阵元接收、途径点(x, z)的延迟时间。
实际超声检测中,Sij(t)不仅包含来自缺陷端面的镜面反射信息,还含有端点衍射、散射以及噪声等多种成分。对于裂纹检测而言,端点信息以衍射波形式向各方向辐射,全矩阵数据中的所有A扫描信号均有效参与成像叠加。与之相比,反射回波特征具有明显方向性,只有当发射-接收阵元对与裂纹取向相匹配时,才能接收较强反射信号。一般来说,能接收反射回波的通道对于裂纹端面成像最为重要,其他通道中的衍射波或噪声分量则会在延时叠加中产生干扰,掩盖端面反射特征。
当采用传统全聚焦算法对裂纹缺陷进行检测和表征时,直接对全部通道数据进行全域叠加会引入大量无效信息,降低裂纹几何特征表征的敏感性。为此,有必要在成像前对全矩阵数据进行区域筛选与识别,将其划分为反射矩阵Ωref和非反射矩阵Ωels,如图1所示。单独利用Ωref进行成像,相当于由全域叠加转变为区域选择性叠加,能够更好地突出裂纹端面特征。
1.2 Otsu阈值分割
全矩阵幅值图谱M由全矩阵捕捉信号Sij(t)计算得到,是反映不同发射-接收阵元组合下回波强度的二维能量分布图。M的具体获取流程如下。
1)依次以阵列中每个阵元为发射端,其余所有阵元为接收端,采集得到完整的全矩阵信号Sij(t)。
2)对每个通道信号提取最大绝对值,幅值矩阵元素为
M(i,j)= $\underset{t}{max}$ |Sij(t)|。
3)通过二维坐标(i, j)将全矩阵数据与幅值矩阵对应,展现能量在阵元维度的分布特征。
当声束入射方向与裂纹法线相匹配时,端面会发生强反射,能量沿特定方向返回阵列接收端,对应通道的信号幅值明显高于其他通道。因此,全矩阵幅值图谱中的高幅值区反映了反射能量的集中分布,低幅值区则主要包含端点衍射与噪声分量。
为自动识别反射矩阵Ωref,本文引入了Otsu自适应阈值分割方法[18]。该方法以归一化后的幅值矩阵M*为输入,通过最大化类间方差,自动确定最佳分割阈值T*,据此区分反射与衍射能量,确保后续成像主要基于反射信号。最佳分割阈值T*的定义为
$\begin{aligned}T^{*}= & \arg \max _{T}\left[\omega_{1}(T)\left[\mu_{1}(T)-\mu(T)\right]^{2}+\right. \\& \left.\omega_{2}(T)\left[\mu_{2}(T)-\mu(T)\right]^{2}\right] 。\end{aligned}$
式中:ω1和ω2分别表示低于和高于阈值的区域所占比例;μ、μ1和μ2分别表示图像均值、阈值以下和以上区域的平均值。最终,提取高幅值区域信号组成Ωref,即
$\boldsymbol{\Omega}_{\mathrm{ref}}=\left\{(i, j) \mid M^{*}(i, j) \geqslant T^{*}\right\}_{\circ}$
本文聚焦于裂纹端面的表征和定量,成像过程中仅对Ωref内的信号进行处理,最终得到的信号幅值为
$I(x, z)=\sum_{(i, j) \in \Omega_{\mathrm{ref}}} S_{i j}\left(t_{i j}(x, z)\right) 。$
2 仿真
为验证所提方法在不同取向裂纹成像中的性能,利用k-wave平台建立了一个厚度为40 mm的铝合金仿真模型,裂纹中心深度为15 mm,长度为4 mm。模型中设置3种不同取向的裂纹,相对水平方向夹角α分别为0°、15°和30°。采用相控阵探头获取全矩阵数据,以用于后续的幅值图谱计算和区域选择性叠加成像,具体仿真参数见表1。
表1 仿真参数设置Tab.1 Settings of simulation parameters |
| 仿真参数 | 取值 |
|---|---|
| 铝合金声速/(m·s-1) | 6 320 |
| 铝合金密度/(kg·m-2) | 2 700 |
| 网格大小/mm | 0.05 |
| 采样频率/MHz | 200 |
| 阵元数目/个 | 32 |
| 探头频率/MHz | 5 |
随着裂纹倾角增大,反射区域在全矩阵幅值图谱中逐渐向阵列边缘偏移,如图3所示。这表明接收到反射回波的阵元组合数量逐渐减少。随着反射区的收缩,裂纹端面的成像难度随之增加。同时,大范围存在的衍射能量区域可能在成像过程中产生干扰,掩盖端面反射特征,导致图像对比度下降。
本文在全矩阵幅值图谱的基础上引入 Otsu 自适应阈值分割方法,对图谱中的能量分布进行自适应划分,分割结果如图4所示,高亮部分为Otsu反射矩阵,各缺陷取向下的幅值图谱均可清晰区分反射区与非反射区。
图5 全矩阵与Otsu反射矩阵仿真成像结果注:网络版为彩图。 Fig.5 Simulated imaging results using the full matrix and the Otsu reflection matrix |
表2 仿真条件下全矩阵与Otsu反射矩阵成像精度和效率对比Tab.2 Comparison of imaging accuracy and efficiency between the full matrix and the Otsu reflection matrix under simulation conditions |
| 裂纹角度/(°) | 成像数据 | 裂纹尺寸/mm | 测量角度/(°) | 成像时间/s |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 全矩阵 | 4.1 | 0.0 | 60.3 |
| Otsu反射矩阵 | 4.1 | 0.0 | 23.0 | |
| 15 | 全矩阵 | 3.4 | 16.8 | 64.5 |
| Otsu反射矩阵 | 3.7 | 16.5 | 14.9 | |
| 30 | 全矩阵 | 63.1 | ||
| Otsu反射矩阵 | 4.1 | 31.0 | 6.1 |
注:空格代表无法测量。 |
3 实验
制备了与仿真模型一致的3个铝合金试块,内部包含不同取向的裂纹。裂纹深度为15 mm,角度分别为0°、15°和30°。采用5 MHz、32阵元的相控阵探头和M2M信号采集系统获取全矩阵数据。
为了更好地体现本文方法在裂纹表征方面的优势,引入了相位相干成像方法进行对比分析。相位相干成像利用相位一致性突出裂纹端点,有助于定量表征缺陷[12]。分别采用完整全矩阵、相位相干矩阵和Otsu反射矩阵进行全聚焦成像,其成像结果及定量对比见图8和表3。对于0° 和15° 裂纹,这两类矩阵的数据均可实现清晰的裂纹端面成像,角度测量准确。相比之下,全矩阵包含过多衍射成分,基于Otsu反射矩阵的成像具有更高的定量精度,长度测量误差由0.8 mm降低至0.2 mm。对于30°裂纹,完整全矩阵成像仅能识别上端点,无法获取完整裂纹轮廓;而Otsu反射矩阵成像能够清晰显现裂纹端面,测得裂纹长度为3.7 mm、角度为30.7°,显示该方法对于裂纹检测具有更广泛的适用范围。与全矩阵和Otsu反射矩阵不同的是,相位相干成像仅能呈现裂纹端点信息,虽然可用于裂纹的定量测量,但图像中形成点状缺陷特征,容易造成缺陷类型误判。同时,由于Otsu反射矩阵仅使用部分有效通道数据,计算量显著降低,成像时间比完整全矩阵方法减少60%以上。
图8 不同成像数据的实验成像结果注:网络版为彩图。 Fig.8 Experimental imaging results using different imaging data |
表3 实验中不同成像数据的精度和效率对比Tab.3 Comparison of imaging accuracy and efficiency between different imaging data under experimental conditions |
| 裂纹角度/(°) | 成像数据 | 裂纹尺寸/mm | 测量角度/(°) | 成像时间/s |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 全矩阵 | 4.1 | 0.0 | 62.0 |
| 相位相干矩阵 | 3.2 | 0.0 | 64.1 | |
| Otsu反射矩阵 | 4.0 | 0.0 | 21.0 | |
| 15 | 全矩阵 | 3.2 | 16.9 | 64.2 |
| 相位相干矩阵 | 3.2 | 21.8 | 65.4 | |
| Otsu反射矩阵 | 3.8 | 16.9 | 15.9 | |
| 30 | 全矩阵 | 61.2 | ||
| 相位相干矩阵 | 4.0 | 32.9 | 63.2 | |
| Otsu反射矩阵 | 3.7 | 30.7 | 8.1 |
注:空格代表无法测量。 |
4 结论
1)本文提出了一种基于Otsu阈值的全聚焦成像方法,通过分析全矩阵幅值图谱的能量分布,实现了反射区域的自适应识别。该方法根据裂纹反射回波特征,将传统的全域叠加变为区域选择叠加,从而增强了裂纹端面表征能力。
2)仿真和实验结果均验证了所提方法在抑制衍射波干扰、提升裂纹端面成像能力方面的有效性。针对0°~ 30°取向裂纹,Otsu反射矩阵成像的尺寸误差小于0.3 mm,角度误差不超过2°,实现了不同倾角裂纹的高精度表征。
3)在成像效率方面,所提方法仅采用部分有效通道进行延时叠加,显著降低了计算量。根据不同裂纹取向,成像时间较传统全矩阵成像减少60%以上,展现出在裂纹快速检测与表征中的应用潜力。