Содержание к диссертации
Введение
1. Методы определения размеров дефектов по данным ультразвукового неразрушающего контроля (обзор) 15
1.1. Методы определения размеров дефектов , 15
1.2. Амплитудные методы оценки размеров и формы дефектов 16
1.3. Диффракционно-временной метод определения высоты дефектов 19
1.4. Методы синтезированной апертуры 21
1.4.1. Алгоритм SAFT. 21
1.4.2. Алгоритм SAFT для фазированных антенных решеток. 23
1.4.3. Использование гибких фазированных антенных решеток 25
1.5. Метод акустической голографии и saft в фурье области 26
1.5.1. Метод угловых спектров 27
1.5.2. Обобщенная акустическая голография 28
1.5.3. Метод проекции в спектральном пространстве 28
1.5.4. Алгоритмы сверхразрешения 32
1.6. Свойства когерентных изображений 33
1.7. Цель и задачи исследования 36
1.8. Выводы 37
2. Получение когерентных изображений дефектов при различных условиях регистрации данных 39
2.1. Восстановление изображений дефектов по данным, зарегистрированным на неплоской поверхности 39
2.1.1. Влияние неровности поверхности объекта контроля на восстановленное изображение 39
Неровности периодического типа 40
Модельные эксперименты 43
2.1.2. Алгоритмы коррекции акустических голограмм 47
Коррекция фазы голограмм 47
Коррекция фазы спектра голограмм 48
2.1.3. Восстановление изображений дефектов при регистрации данных по замкнутой линии 50
Два алгоритма восстановления изображений 50
Результаты численных экспериментов 55
Результаты модельных экспериментов 56
2.2. Алгоритмы получения изображений дефектов методом проекции в спектральном пространстве при использовании трансформированных и зеркально отраженных волн 60
2.2.1. Восстановление изображений при использовании трансформированных на дефекте волн 61
2.2.2. Восстановление изображений при использовании волн, отраженных от границ объекта контроля 63
2.2.3. Объединение изображений 64
2.2.4. Восстановление изображений вертикальных трещин 66
Модельные эксперименты 69
2.2.5. Объединение изображений для определения размеров и формы моделей дефектов 73
2.3. Выводы 77
3. Основные методические принципы и аппаратное обеспечение автоматизированного ультразвукового контроля сварных соединений с визуализацией дефектов .79
3.1. Основные методические принципы построения систем автоматизированного контроля с визуализацией дефектов 80
3.2. Калибровка преобразователей 84
3.3. Методика проведения анализа изображений дефектов сварных соединений 94
3.4. Система автоматизированного ультразвукового контроля авгур пятого поколения 104
3.5. Выводы 114
4. Методики автоматизированного ультразвукового контроля 115
4.1. Методика аузк кольцевых сс аустенитных трубопроводов ду300 115
4.2. Методики аузк кольцевых и продольных сс перлитных трубопроводов большого
Диаметра и толщины 130
4.3. Методики аузк аустенитных и композитных сварных соединений большой толщины 139
4.4. Методики аузк цилиндрических объектов контроля 143
4.5. Выводы 150
5. Заключение
- Диффракционно-временной метод определения высоты дефектов
- Влияние неровности поверхности объекта контроля на восстановленное изображение
- Восстановление изображений при использовании волн, отраженных от границ объекта контроля
- Методика проведения анализа изображений дефектов сварных соединений
Введение к работе
В последнее время среди задач эксплуатационного неразрушающего контроля промышленного оборудования атомных электростанций (АЭС) и других промышленных объектов России всё более актуальной становится задача точного определения характеристик обнаруженных различными методами не-сплошностей. Потребность обоснованного продления ресурса работающего оборудования, а также проблемы избыточного консерватизма существующих норм контроля, ориентированных на традиционные устаревающие методы диагностики, требуют получения достоверной информации не только о наличии или отсутствии несплошностей, но и об их реальных размерах, точном месте локализации, ориентации и типе.
Наиболее перспективными методами неразрушающего контроля оборудования, способными предоставить необходимую информацию о дефекте, являются компьютерные методы визуализации данных ультразвукового (УЗ) контроля (УЗК), среди которых наиболее точными являются когерентные вычислительные методы формирования трёхмерных изображений несплошностей. За последние четыре десятилетия, благодаря трудам отечественных и зарубежных ученых таких как, например, Буров В.А., Горюнов А.А., Сасковец А.В., Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Качанов В.К., Осетров А.В., Самокрутов А.А., Шевалдыкин В.Г., Certo М., Devaney A.J., Gallagher N.C., Ermert Н., Hildebrand В.P., Langenberg K.J., Porter R.P., Schmitz V., Wustenberg H. созданы физико-технические основы методологии формирования акустических изображений с высокой фронтальной и лучевой разрешающей способностью, повышенным отношением сигнал/шум, расширенным динамическим диапазоном. В связи с бурным развитием вычислительной, информационной и визуализационной техники, созданы также широчайшие возможности обработки, хранения и представления данных контроля.
Когерентные методы ультразвуковой визуализации несплошностей вывели контроль на существенно более высокий информационный уровень и открыли принципиально новые возможности для решения задачи дефектометрии сварных соединений, т.е. задачи определения реальных размеров существующих дефектов.
Однако практическое применение когерентных методов визуализации ультразвуковых данных контроля ограничивается как несовершенством алгоритмов обработки данных для некоторых типовых схем прозвучивания, недостаточной проработанностью методологии анализа изображений, так и неточностью учета параметров пьезоэлектрических преобразователей (ПЭП), влиянием неровностей поверхности объекта контроля, наличием неучтенных способов формирования эхосигналов, теневых конфигураций дефектов и т.д. Все эти факторы приводят к снижению точности определения параметров отражателей. Без учета и корректировки их влияния невозможно достичь основной цели данной работы - перехода от ультразвуковой дефектоскопии к ультразвуковой дефектометрии ответственных сварных соединений трубопроводов АЭС. Настоящая диссертация посвящена разработке новых алгоритмов получения когерентных изображений дефектов, созданию и внедрению аппаратуры и методов проведения контроля, учитывающих влияние указанных факторов и обеспечивающих высокую точность определения размеров несплошностей.
Достижение поставленной цели обеспечивалось выполнением работ в следующих направлениях:
- анализ существующих методов регистрации, обработки и визуализации данных УЗК с точки зрения возможностей определения размеров дефектов;
- разработка алгоритмов обработки и анализа данных, обеспечивающих снижение влияния факторов, ограничивающих точность и достоверность определения размеров несплошностей;
- разработка алгоритмов коррекции фазы искаженных неровностями поверхности голограмм;
- разработка алгоритмов получения когерентных изображений дефектов по данным, образованным трансформированными на дефекте волнами, а также волнами, отраженными от границ объекта контроля;
- разработка алгоритма и программы калибровки ПЭП, данные которых используются для когерентной обработки в системе автоматизированного ультразвукового контроля (АУЗК);
- экспериментальные исследования разработанных методов на образцах с искусственными отражателями и реальными дефектами;
- разработка и внедрение аппаратуры и методов АУЗК сварных соединений различного типа и основного металла с использованием разработанных алгоритмов;
- экспериментальное и расчетное подтверждение соответствия разработанного методического обеспечения требованиям по выявляемости дефектов и погрешности определения их размеров.
Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:
XIV конференции «Методы и средства повышения информативности и достоверности результатов ультразвукового контроля сварных конструкций», г. Санкт-Петербург, 14-16 октября 1992 г.;
XV Российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика», г. Москва, 28 июня - 2 июля 1999 г.;
XVI Российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика», г. Санкт-Петербург, 9-12 сентября 2002 г.;
8th European Conference on Nondestructive Testing, Barcelona (Spain), June 17-21, 2002 г.;
XVII Российской научно-технической конференции «Неразрушающий контроль и диагностика», г. Екатеринбург, 5-11 сентября 2005 г.;
-Седьмой международный семинар по горизонтальным парогенераторам ФГУП ОКБ «Гидропресс», г. Подольск, Россия, 3-5 октября 2006 г.
Шестой международной выставке и конференции «Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности», г. Москва 15-17 мая 2007 г.
Основное содержание диссертации изложено в следующих работах:
1. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Тихонов Д.С. Влияние поверхности объекта на восстановленное изображение при иммерсионном контроле в акустической голографии // Дефектоскопия. -1989. - № 11. - С. 51-60.
2. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г, Тихонов Д.С. Неразрушающий контроль цилиндрических объектов методами многочастотной акустической голографии // Дефектоскопия. -1991. - № 10. - С. 29-36.
3. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Григорьев М.В., Ломакин А.В., Стрелков Б.П., Тихонов Д.С, Штерн A.M. Возможность применения ультразвуковых компьютерных систем в атомной энергетике // Методы и средства повышения информативности и достоверности результатов ультразвукового контроля сварных конструкций: тезисы докладов XIV научно-технической конференции 14-16 октября 1992 г. - Санкт-Петербург, 1992. - С. 45.
4. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С. Новый метод получения изображений плоскостных дефектов при ультразвуковой многочастотной голографии // Методы и средства повышения информативности и достоверности результатов ультразвукового контроля сварных конструкций: тезисы докладов XIV научно-технической конференции 14-16 октября 1992 г. - Санкт-Петербург, 1992. - С. 58.
5. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Бычков И.В., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С. Новый метод исследования и паспортизации акустических преобразователей ультразвукового неразрушающего контроля // Методы и средства повышения информативности и достоверности результатов ультразвукового контроля сварных конструкций: тезисы докладов XIV научно-технической конференции 14-16 октября 1992 г.- Санкт-Петербург, 1992. - С. 59.
6. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Тихонов Д.С. Визуализация неоднородно-стей методом обобщенной многочастотной акустической голографии // Акустический журнал. - 1992. - Том 38. - Вып. 3. - С. 396-401.
7. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Бычков И.В., Вопилкин А.Х., Каплун СМ., Ломакин А.В., Пентюк М.В., Рубен Е.А., Тихонов Д.С, Штерн A.M. Компьютерная система для исследования и паспортизации пьезопреобразова-телей ультразвукового неразрушающего контроля «Авгур 2.2» // Дефектоскопия. - 1993.-№ 2. - С. 43-49.
8. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г, Бычков И.В., Вопилкин А.Х., Каплун СМ., Ломакин А.В., Пентюк М.В., Рубен Е.А., Тихонов Д.С, Штерн A.M. Система калибровки пьезоэлектрических преобразователей «Авгур 2.2» // Законодательная и прикладная метрология. -1993. - № 5. - С. 14-17.
9. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С. Использование трансформированных волн для получения изображений вертикальных трещин по многочастотным цифровым акустическим голограммам // Дефектоскопия. -1993.-№ 6. - С. 3-9.
10. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Каплун СМ., Ломакин А.В., Пентюк М.В., Рубен Е.А., Тихонов Д.С, Штерн A.M. Ультразвуковой компьютерный дефектоскоп «Авгур 3.1» // Дефектоскопия. -1993. - № 1. - С. 3-10.
11. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г, Бычков И.В., Вопилкин А.Х., Каплун СМ., Ломакин А.В., Пентюк М.В., Рубен Е.А., Тихонов Д.С, Штерн A.M. Компьютерная система ультразвукового контроля с когерентной обработкой данных "Авгур 2.1" // Дефектоскопия. -1993. № 7. - С. 3-15.
12. Базулин Е.Г., Тихонов Д.С. Использование «задонных» эхоимпульсов для повышения информативности изображения дефектов, восстановленного по
-цифровым акустическим голограммам // Дефектоскопия. - 1993. - № 7. - С. 16 22.
13. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Бычков И.В., Вопилкин А.Х. Каплун СМ., Ломакин А.В., Пентюк М.В., Рубен Е.А., Тихонов Д.С., Штерн A.M. Цифровой ультразвуковой дефектоскоп Авгур. - Патент на изобретение № 2130610 с приоритетом от 15.04.94.
14. Базулин Е.Г., Тихонов Д.С. Экспертная оценка типа и размеров дефекта с помощью когерентного ультразвукового дефектоскопа // Дефектоскопия. -1996.-№ 8. - С. 3-14.
15. Bougaenko S.E., Arefiev А.А., Strelkov В.Р., Arjaev A.I., Vopilkin A.K., Grebennikov D.V., Tikhonov D.S., Aladinsky V.V., Makhanev V. 0. Augur 4.2 ultrasonic system: features, reliability, application to on-site expert examination of primary circuit piping II European-American Workshop Determination of Reliability and Validation Methods of NDE. - June 18-20, 1997, Berlin (Germany), Paper No. 331. NDT.net. -1998, Vol. 3, Issue 4.
16. Бадалян В.Г., Вопилкин A.X., Панов А.Д., Тихонов Д.С. Новый подход к ультразвуковому неразрушающему контролю ответственных сварных соединений // Неразрушающий контроль и диагностика: тезисы докладов XV Российской научно-технической конференции 28 июня - 2 июля 1999 г. - Москва, 1999.-т. 1.-С.298.
17. Бадалян В.Г., Вопилкин А.Х., Гребенников В.В., Гребенников Д.В., Тихонов Д.С. Опыт применения ультразвуковых компьютерных систем с когерентной обработкой данных серии Авгур в атомной энергетике // Неразрушающий контроль и диагностика: тезисы докладов XV Российской научно-технической конференции 28 июня - 2 июля 1999 г. - Москва, 1999. - т. 1.
18. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С. Ультразвуковая система «Авгур 4.2» с когерентной обработкой данных для экспертного
-10-контроля промышленного оборудования // Контроль. Диагностика. - 1999. - №
10.-С. 19-23.
19. Бадалян ВТ., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С. Новый подход к ультразвуковому автоматизированному неразрушающему контролю ответственных сварных соединений // Контроль. Диагностика. - 1999. - № 10. - С. 23-31.
20. Бадалян В.Г., Базулин Е.Г., Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С, Применение методов сверхразрешения при экспертном контроле сварных швов трубопроводов АЭС // Дефектоскопия. - 2000 г. - № 1. - С. 58-65.
21. Tikhonov D., Voronkov V. Experience of Use of the Conventional and Expert Ultrasonic Testing of Welds of Rostov NPP Pipelines II 8th European Conference on NDT. - June 2002, Barcelona (Spain), 2002, Paper No. 447.
22. Базулин A.E., Кретов Е.Ф., Самарин П.Ф., Тихонов Д.С. Применение когерентных методов при УЗК цилиндрических заготовок большого диаметра // Неразрушающий контроль и диагностика: Тезисы докладов XVI Российской научно-технической конференции 9-12 сентября 2002 г. - Санкт-Петербург, 2002 г.
23. Гребенников В.В., Вопилкин А.Х., Гребенников Д.В., Бадалян В.Г., Тихонов Д.С. УЗК аустенитных сварных соединений: I. Применение многопа-раметровых методов для повышения эффективности. II. Новые возможности при применении автоматизированных систем // В мире неразрушающего контроля. - 2003. - № 1 (19). - С. 10-15.
24. Тихонов Д.С, Штерн A.M., Ромашкин СВ., Гордеев Ю.Л., Рубен Е.А. Пятое поколение систем автоматизированного ультразвукового контроля Авгур» // Неразрушающий контроль и диагностика: тезисы докладов XVII Российской научно-технической конференции 5-11 сентября 2005. - Екатеринбург, 2005 г. - С 92.
25. Вопилкин А.Х., Самарин П.Ф., Тихонов Д.С. Оборудование и методики автоматизированного ультразвукового контроля сварных швов приварки коллекторов к патрубкам парогенераторов ВВЭР-440 и ВВЭР-1000 // Седьмой семинар по горизонтальным парогенераторам ФГУП ОКБ «ГИДРОПРЕСС» 3-5 октября 2006 г. - Сборник трудов. - Подольск, 2006. - Статья № 58.
26. Гапанович В.А., Славинский З.М., Гурвич А.К, Вопилкин А.Х., Тихонов Д.С., Кононов Д.А. Система диагностики колес и осей колесных пар вагонов методом многоракурсной акустической голографии // В мире неразрушающего контроля. - 2006. - № 3 (33). - С. 5-Ю.
27. Тихонов Д.С. Основные этапы автоматизированного УЗК с определением размеров дефектов системами серии «АВГУР» // В мире неразрушающего контроля. - 2006. - № 3 (33). - С. 24-28.
28. Вопилкин А.Х., Кононов Д.А., Тихонов Д.С. Автоматизированная ультразвуковая система диагностики колёсных пар пассажирских вагонов // Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности: тезисы докладов 6-й Международной конференции. 15-17 мая 2007 г. - М.: Машиностроение-!, 2007. С. 30.
29. Вопилкин А.Х., Ромашкин СВ., Тихонов Д.С. Комплексная технология ультразвуковой диагностики трубопроводов, работающих под давлением // Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности: тезисы докладов 6-й Международной конференции. 15-17 мая 2007 г. - М.: Машиностроение-!, 2007. С. 118-119.
Диффракционно-временной метод определения высоты дефектов
Широкое распространение в Европе получил диффракционно-веременной метод (ДВМ), больше известный в английском сокращении TOFD (time of flight diffraction). Первоначально метод был предложен, как способ определения размеров дефектов, обнаруженных другими ультразвуковыми методами контроля [20]. Позднее этот метод был распространен и для решения задач обнаружения, определения места расположения и размеров дефектов [21, 22, 23,24]. В России ДВМ почти не употребляется, хотя практически сразу после появления первых публикаций, был выполнен глубокий анализ особенностей этого метода [25]. Наибольшее распространение метод получил для контроля толстостенных сварных соединений.
Реализация этого метода состоит в использовании двух наклонных ПЭП, расположенных с разных сторон от дефекта, работающих по раздельной схеме регистрации (рис. 1.1). УЗ волна, излученная одним ПЭП, после взаимодействия с дефектом принимается другим ПЭП. Волны, возникающие в результате дифракции на кромках дефекта, вместе с другими объемными волнами распространяются в широком диапазоне углов излучения и приема, охватывая всё сечение контролируемого сварного соединения. В основном для TOFD используются продольные волны.
Для определения размеров дефектов используются тривиальные геометрические соотношения для двух основных параметров - различие времен прихода дифрагированных на дефекте волн (1 и 2) и расстояния между точками ввода двух наклонных ПЭП (2S). Выходящая на поверхность трещина фиксируется не только по дифракционному сигналу 3, но и по пропаданию сигнала головной волны 1.
Важным преимуществом метода является то, что для определения размеров дефекта используются не амплитудные соотношения, а более точно определяемые величины временных интервалов. Амплитуда дифракционных сигналов довольно мала, однако она существенно больше амплитуд дифрагированных сигналов при традиционном контроле наклонными ПЭП сдвиговых волн по совмещенной схеме регистрации. Существенно в методе TOFD также и то, что ориентация дефекта при определении его размеров не играет уже такой важной роли как в амплитудных методах - для возникновения дифракционных -сигналов достаточно наличие острых кромок дефекта. Данные метода TOFD обычно отображаются в виде растровой D-развертки с серой или цветовой шкалой, имеющей по рекомендации британского стандарта [23] не менее 64 интервалов градаций цвета.
Наиболее существенными факторами, оказывающими влияние на точность определения размеров дефекта методом TOFD, являются - точность определения времен прихода дифракционных сигналов, отклонения скорости звука от номинального значения, неопределенность положения дефекта между ПЭП, недостаточная лучевая разрешающая способность, плохое соотношение дифракционный сигнал/шум, особенно для аустенитных сварных швов.
Для повышения точности метода помимо продольного сканирования используют также линейное сканирование ПЭП поперек сварного шва, перпендикулярно к направлению протяженности дефекта, а также стремятся использовать максимально короткий импульс.
В базовом случае метод SAFT реализуется с помощью совмещенного ПЭП с широкой диаграммой направленности, сканирующего по поверхности объекта контроля (рис. 1.2) [26, 27, 28]. Для каждого положения ПЭП, определяемого радиус-вектором г\, регистрируются эхосигналы (А-сканы) - s(i j, t), где t - время. Когерентное изображение методом SAFT получается путем суммирования
А-сканов с учетом задержек, рассчитываемых для каждой точки изображения, определяемой радиус-вектором : N ы где tv =2 - /с, N - количество измеренных А-сканов, с - скорость ультразвуковых волн в среде. Другими словами, значение каждой точки результирующего изображения - это сумма точек всех А-сканов, предварительно сдвинутых на величины задержек, соответствующих положению ПЭП относительно данной точки изображения. Максимума изображение достигает в точках синфазного суммирования А-сканов, которые совпадают с положением отражателей (отражающих точек на поверхности дефекта). Приведенная формула восстановления изображений является решением скалярного волнового уравнения для дальнего поля ПЭП в Борновском приближении и при этих ограничениях соответствует принципу Гюйгенса [29].
Влияние неровности поверхности объекта контроля на восстановленное изображение
Еще одним способом повышения информативности когерентных изображений являются методы экстраполяции спектра принимаемых эхосигналов. К таким способам можно отнести и методы, основанные на использовании функций с двойной ортогональностью [75], например, сфероидальных волновых функций. В работе [76] представлены результаты численных экспериментов, в которых продемонстрирована принципиальная возможность их использования для получения изображения дефектов с разрешением, превышающим критерий Рэлея [74], так называемым сверхразрешением [77].
Для повышения спектрального разрешения в теории спектрального оценивания широко применяется авторегрессивный метод скользящего среднего [78, 79]. Известны реализации этого метода для экстраполяции акустических голограмм при расположении дефектов в дальней зоне апертуры приема [80, 81] или в зоне Френеля [82] с целью повышения поперечного разрешения изображения, а также для повышения продольного разрешения при экстраполяции спектров эхосигналов [83, 84, 85, 77]. Статьи [85, 86] посвящены анализу «тонкой» структуры импульсов отраженных от вертикально ориентированной трещины в толще металла.
В теории спектрального оценивания и теории обработки изображений для экстраполяции применяются так же итерационные алгоритмы с ограничениями, в которых используется априорная информация о свойствах экстраполируемых функций [87]. В статьях [88, 89] предложен итерационный алгоритм, позволяющий экстраполировать функцию за пределы заданного интервала при условии финитности ее спектра. Модификация этого метода, известная как метод адаптивной экстраполяции [90], позволила в численном эксперименте улучшить спектральное разрешение сигналов в 2-3 раза. В работе [91] данный метод применялся для повышения продольного разрешения сигналов. В работе [84] метод экстраполяции спектров эхосигналов применен в объектах с цилиндрической симметрией для повышения качества изображения. Экстраполяция комплексного спектра изображения с помощью двумерного варианта метода Гершберга-Папулиса в сочетании с методами оптимальной пространственной фильтрации позволяет повысить фронтальное и лучевое разрешение в четыре раза [122, 84].
Эффективность применения методов сверхразрешения требует высокого качества исходных данных. Так в работе [92] на основании теоремы Шеннона доказывается, что существует предел достижений сверхразрешения, зависящий от отношения энергий полезного сигнала и помехи при использовании непараметрических алгоритмов.
Большинство методов сверхразрешения реализовано в системе автоматизированного УЗК АВГУР 5.2 и используются высококвалифицированными экспертами в сложных случаях контроля для получения дополнительной информации о дефектах [93].
Полученные в результате когерентной обработки изображения обладают рядом особенностей и ограничений, которые необходимо учитывать при разра ботке методик контроля, имеющего целью формирование заключения о характере и размере дефекта [70, 57, 94, 95, 114]. Перечислим наиболее существенные из них: ограниченная разрешающая способность изображений является основным фактором, определяющим погрешность измерений размеров объекта изображения; ограничения пространственного спектра изображения, возникающие в реальных условиях контроля (ограничения доступа для сканирования и наличие неизлучающих конфигураций дефекта [57]), не дают возможность восстановить полное изображение дефекта; изображение дефектов формируется зеркальным и дифракционным типами отражения, имеющими существенные различия в амплитудах эхосиг-налов; использование когерентных алгоритмов восстановления предполагает изотропию свойств среды и чаще всего исходят из скалярных ограничений, т.е. используют только один тип волны, не учитывая эффекты трансформации типов волн и переотражений на границах объекта контроля; быстрые алгоритмы восстановления предполагают поверхность регистрации идеально плоской; реальные среды объектов контроля, особенно аустенитные материалы, обладают повышенным уровнем структурных шумов, снижающих качество изображений; свойства ПЭП оказывают существенное влияние на качество получаемых когерентных изображений; информационная сложность изображений, влияющая на стабильность работы оператора.
Восстановление изображений при использовании волн, отраженных от границ объекта контроля
Для получения изображения дефекта по данным эхозеркального метода контроля в совмещенном режиме необходимо сначала провести пространственно-временную селекцию соответствующей области исходных данных в изображении В-типа (для большинства объектов контроля с известной геометрией определение области селекции эхозеркальных сигналов не представляет трудности). Затем, после восстановления изображения методом ПСП для совмещенного режима, провести зеркальное отражение изображения относительно донной поверхности со сложением пересекающихся точек изображения: p(x,z)= p(x,z) + p(x,2h-z) для z h, где h - толщина плоско-параллельного объекта контроля (см. рис. 2.13). Подобного рода преобразование координат можно выполнить и в спектральной области при расчёте изображения методом ПСП. Для этого расчет двумерного спектра изображения методом ПСП необходимо выполнить следующим образом: м . P(kx,kz) = 2X[exp(;(2A -лфк1 -k])Z{h{-x,fm)}], (2.20) m=l где R - расстояние по оси z от поверхности образца (поверхности регистрации) до центра восстанавливаемого изображения, кт=2л/Лт - волновое число на частоте fm в однородной среде со скоростью с; кь - оператор проекции в спектральном пространстве, переносящий значение пространственного спектра од-ночастотной голограммы H(kx)-z{h(-x,fm)} из точки (кх,0) в точку После выполнения обратного двумерного преобразования Фурье, полученное изображение будет соответствовать системе координат объекта контроля:
Для получения объединенного изображения образованного по данным, полученным при различных схемах прозвучивания несколькими ПЭП, необходимо измерения эхосигналов проводить в единой системе координат с учетом привязки к этой системе координат апертуры сканирования для каждой схемы прозвучивания объекта. Объединение может проводиться двумя способами -когерентным и некогерентным. При когерентном объединении изображений через оператор проекции в спектральном пространстве выполняяется сложение всех спектров голограмм в двумерный спектр единого изображения. При этом для каждой схемы прозвучивания, после использования оператора 0 (как, например, в формулах (2.19), (2.20)) покрывается свой сектор пространственных частот спектра изображения. На рис. 2.12 приведена схема покрытия областей пространственных частот спектра при когерентном объединении изображений для прямого и двух наклонных ПЭП, расположенных с двух сторон от одной области контроля при использовании данных эхозеркального метода по формуле (2.20). Области DL и DLb соответствуют случаю применения прямого ПЭП (DL - на прямом луче; DLb - по отраженным от дна). Области DSP И DSpb - соответствуют применению наклонного ПЭП сдвиговых волн на прямом и зеркальном луче при контроле с одной стороны от области контроля, а области DSN И DsNb - - тоже при контроле с противоположной стороны. фтах - это угол раскрытия диаграммы направленности наклонного ПЭП. Сектора наклонных ПЭП Ds более удалены от центра системы координат kxkz, так как длины сдвиговых волн короче, чем продольных, что соответствует более высоким пространственным частотам изображения. Области пространственных частот спектра при контроле с использованием трансформированных волн (формула 2.19) занимают промежуточное положение, так как при излучении и приеме используются различные типы волн.
При когерентном объединении координаты привязки ПЭП к системе координат объекта (в том числе и толщина объекта) должны быть известны с точностью, обеспечивающей соответствие фаз объединяемых изображений, т.е. не меньшей, чем А./8. В противном случае изображение даже протяженной отражающей границы может распасться на набор бликов. На практике такую точность не всегда возможно достичь. В этих случаях предпочтительней использовать некогерентный метод объединения, при котором складываются модули изображений, восстановленные по каждому ракурсу отдельно.
При проведении объединения необходимо учитывать различные уровни чувствительности каждого изображения, использованные при его нормировке. То есть, при объединении, помимо пространственной привязки изображений, необходимо установить соответствие амплитудных уровней для каждой схемы контроля.
Некогерентное объединение можно проводить сложением, усреднением, или путем выбора максимального из всех значений объединяемых изображений.
Плоскостные дефекты и, в первую очередь, трещины являются наиболее опасными дефектами в сварных швах стальных конструкций вследствие их склонности к быстрому росту при циклической нагрузке. Как показано в первой главе, накоплен значительный опыт по идентификации трещин и измерению их размеров различными методами. Однако до сих пор наибольшую трудность в распознавании и определении размеров представляют собой трещины, ориентированные перпендикулярно поверхности ввода.
Существующие методы идентификации и определения размеров такого рода трещин, рассмотренные в первой главе, не позволяют получить изображение боковой поверхности трещины, а значит, могут приводить к серьезным ошибкам. Так, например, определяя размеры трещины только по дифрагированным сигналам (как это делается при использовании метода TOFD или при когерентном восстановлении изображений одного или нескольких совмещен -ных ПЭП) можно легко ошибиться, приняв за полезный сигнал сигналы от микропор, шлаковых включений или даже сигналы структурных шумов.
Здесь предложен метод быстрого получения качественных изображений вертикальных трещин. Для этого используется метод регистрации рассеянного поля, основанный на эффекте частичного преобразования облучающей продольной волны в отраженную поперечную [17] и алгоритм восстановления многочастотных голограмм, рассмотренный в разделе 2.2.1. Схема регистрации рассеянных импульсов приведена на рис. 2.13. В [15] такой вариант эхозер-кального метода контроля с трансформацией типов волн на дефекте назван дельта-методом. Здесь неподвижный ПЭП излучает продольные волны, а наклонный приемный ПЭП сканирует по поверхности, регистрируя сдвиговые волны, возникающие после трансформации продольных волн на дефекте. Если ПЭП расположен непосредственно над трещиной, то для трещин, ориентированных почти вертикально, облучающая продольная волна падает на грань трещины под большим углом. Трансформированная поперечная волна исходит с поверхности такой трещины под углом, более острым. При контроле плоскопараллельных изделий угол у прихода трансформированной поперечной волны к приемнику после отражения от дна соответствует оптимальному направлению приема наклонного ПЭП [16, 17]. Если облучающая продольная волна и грань трещины плоские, то угол у можно считать углом прихода плоской сдвиговой волны.
Методика проведения анализа изображений дефектов сварных соединений
При получении данных АУЗК оператор должен проверить их соответствие требованием технологической карты или методики проведения контроля. Данные также должны содержать результаты калибровки ПЭП. В рассматриваемой методике приведены требования к хранению данных и содержанию акта АУЗК.
Данные измерительного режима подвергаются когерентным методам обработки с учетом следующих основных правил: Количество используемых в расчете частот и частотный интервал должны устанавливаться таким образом, чтобы в получаемом изображении отсутствовали ложные изображения. В тоже время, необходимо использовать весь диапазон частот ПЭП, используемого для приема УЗ волн. Шаг по оси глубин Z - Az для изображений не должен превышать A,min/2, где mjn - минимальная длина волны в спектре принимаемых волн. min = C/fmax, С - скорость распространения УЗ волн, fmax -максимальная частота спектральной характеристики приемного ПЭП. Шаг по когерентной оси сканирования - Ах или Ау для изображений не должен быть меньше шага по соответствующей оси для набора А-сканов, который был установлен при измерениях.
Размер изображения по оси Z - Lz, определяемый по формуле Lz = NzAz, где Nz - количество отсчетов в изображении по оси Z, не должен быть меньше чем диапазон глубин, определяемый интервалом измерений набора А-сканов по времени. Для совмещенного режима это требование соответствует следующей формуле: Lz NtAtCcos(ctjn)/2, где Nt - количество отсчетов по времени; At - временной интервал; а1П - угол ввода УЗ волн в объект контроля.
Все данные АУЗК - включая данные поискового режима контроля, исходные данные и обработанные данные (изображения) измерительного режима - для каждой из областей вероятной локализации дефектов подвергается анализу на предмет выявления информационных признаков данных, по которым принимается решение о наличии несплошности и типе несплошности.
Областями вероятной локализации несплошностей (ВЛН) являются области сварного соединения, выделенные по данным поискового режима контроля для проведения в этих областях контроля в измерительном режиме. Правила выделения областей ВЛН формулируются в методике выполнения контроля и чаще всего сводятся к выделению областей, превышающих определенный уровень эхо-сигнала, привязанный либо к уровню структурных шумов, либо к уровню эхосигнала от минимально выявляемого дефекта.
Из набора областей измерительного режима контроля выбираются области ВЛН, данные которых подлежат дальнейшему анализу. Если при анализе данных поискового режима обнаружены области ВЛН, не выделенные для измерительного контроля, то в заключении указывается данная область как несплошность с условной протяженностью, определяемой по контрольному уровню поискового режима контроля.
Основными задачами этапа анализа данных АУЗК являются ? Идентификация несплошностей: фиксация несплошности и определение её типа. Определение координат и размера несплошностей. Заключение о реальном характере несплошностей. Основные результаты анализа данных заносятся в журнал анализа данных.
При анализе трехмерных изображений основными объектами являются контура локализации несплошности (или пятна на В-, С-, D-срезах), построенные путем оконтуривания локальных максимумов изображений, превышающих уровень шумового изображения.
Замкнутая линия, образуемая уровнем отсечки - 50% от локального максимума изображения, превышающего установленный контрольный уровень, назовём контуром локализации несплошности. Для нескольких локальных максимумов, расстояние между которыми меньше размеров элемента разрешения, строится один контур локализации, соответствующий наибольшему максимуму.
На рис. 3.8 приведена схема формирования контура локализации отражателя (на правой части рисунка приведен слой изображения на глубине Zo). При выделении таких контуров необходимо учитывать возможное влияние различных искажающих факторов: нарушения контакта, нелинейные искажения сигнала при регистрации данных, препятствия равномерному сканированию, шумы, возникающие при обработке данных.
