奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列檢測(cè)方法

楊敬，吳斌，焦敬品，王永賢，何存富

(1.北京工業(yè)大學(xué),北京,100124；2.北京航天測(cè)控技術(shù)有限公司,北京,100041)

0 序言

由于具有優(yōu)良的抗腐蝕性、抗氧化性及低溫韌性等特點(diǎn)，奧氏體不銹鋼被廣泛應(yīng)用于石油、化工、船舶、機(jī)械制造和核電等重大基礎(chǔ)行業(yè)關(guān)鍵部件[1-2].在這些關(guān)鍵部件中，多采用焊接方式實(shí)現(xiàn)奧氏體不銹鋼結(jié)構(gòu)間的連接，而焊縫是整個(gè)部件的薄弱環(huán)節(jié).與其它材料的焊接結(jié)構(gòu)相比，奧氏體不銹鋼焊縫的組織結(jié)構(gòu)有其獨(dú)特性.奧氏體不銹鋼焊縫在凝固時(shí)未發(fā)生相變，其內(nèi)部組織在焊接熱循環(huán)作用下成長(zhǎng)為粗大的柱狀晶組織.這些柱狀晶在局部區(qū)域內(nèi)具有一定的取向，但在焊縫不同區(qū)域中其取向會(huì)發(fā)生明顯的變化，使焊縫在整體上呈現(xiàn)出各向異性和不均勻性[3-4].當(dāng)超聲波在奧氏體不銹鋼焊縫中傳播時(shí)，在粗大的柱狀晶處將產(chǎn)生散射衰減和林狀回波，極大地降低了超聲波的信噪比；同時(shí)彈性各向異性也會(huì)導(dǎo)致聲束出現(xiàn)畸變、曲線傳播等現(xiàn)象，嚴(yán)重影響超聲波檢測(cè)的定位精度和檢測(cè)靈敏度[5-6].奧氏體不銹鋼焊縫的上述特點(diǎn)，大大增加了超聲波在焊縫中傳播的復(fù)雜性和檢測(cè)的難度.奧氏體不銹鋼焊縫內(nèi)部復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致傳統(tǒng)超聲無損檢測(cè)方法難以發(fā)揮其優(yōu)勢(shì).提高奧氏體焊縫缺陷超聲檢測(cè)的準(zhǔn)確性和有效性，已成為國(guó)內(nèi)外無損檢測(cè)領(lǐng)域?qū)＜谊P(guān)注的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題.

各向異性介質(zhì)中超聲波傳播速度的各向異性和曲線傳播特點(diǎn)，使得基于傳統(tǒng)各向同性介質(zhì)中超聲波均勻速度直線傳播的缺陷定位方法不再適用.為此，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用Christoffel 方程推導(dǎo)出超聲波相速度和群速度隨入射聲波方向和晶粒取向的變化關(guān)系，并通過試驗(yàn)驗(yàn)證了各向異性材料中超聲波傳播速度的各向異性特點(diǎn)[7-8].射線追蹤算法是一種計(jì)算各向異性介質(zhì)中聲線傳播路徑的常用方法[9].而最短路徑法又是其中一種計(jì)算兩點(diǎn)間聲波傳播時(shí)間的高效方法[10-11].目前常用的最短路徑算法有Dijkstra 算法和A*算法兩種.Zhang 等人[12]利用Dijkstra 算法對(duì)奧氏體不銹鋼焊縫進(jìn)行射線追蹤實(shí)現(xiàn)了對(duì)焊縫中缺陷的準(zhǔn)確定位.Dijkstra 算法搜索沒有方向性，因此其搜索范圍比較大，計(jì)算效率較低[13].與Dijkstra 算法相比，A*法搜索效率較高，但無法保證搜索到的結(jié)果是全局最優(yōu)解[14].因此，在各向異性介質(zhì)中聲線傳播路徑確定中，需要兼顧射線追蹤算法的計(jì)算效率和尋優(yōu)的全局性.

由于超聲波在粗晶材料中產(chǎn)生的散射噪聲屬于結(jié)構(gòu)噪聲，在檢測(cè)系統(tǒng)及超聲探頭確定的情況下，這種噪聲的頻率組成是非時(shí)變的，常規(guī)信號(hào)平均技術(shù)無法用于該類噪聲的抑制.針對(duì)粗晶材料中超聲波傳播產(chǎn)生的散射噪聲問題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者將多種信號(hào)處理方法，如小波變換、希爾伯特-黃變換等[15-16]，應(yīng)用于超聲信號(hào)降噪處理，取得了一定效果，但這些方法未利用晶粒散射噪聲與缺陷回波的差異性，使得其降噪效果和效率均較低.時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法(decomposition of the time-reversal operator，DORT)是一種將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子和奇異值分解相結(jié)合的信號(hào)處理方法[17-18].基于陣列獲取的大量檢測(cè)數(shù)據(jù)，該方法利用時(shí)間反轉(zhuǎn)算子構(gòu)造的奇異值分布，不僅可以有效剔除信號(hào)中的噪聲，還能保留與噪聲頻帶相混疊的有用信息[19].Deng 等人[20-21]將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法應(yīng)用于管道超聲導(dǎo)波檢測(cè)信號(hào)處理，提高了檢測(cè)信號(hào)的信噪比和成像精度.Villaverde 等人[22-23]將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解應(yīng)用于奧氏體-鐵素體雙相不銹鋼試件的超聲陣列檢測(cè)信號(hào)的成像處理中，相較于傳統(tǒng)合成孔徑成像方法與傳統(tǒng)全聚焦成像方法，其成像信噪比分別提高了21 和30 dB.根據(jù)超聲信號(hào)時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解后缺陷信號(hào)的特征向量矩陣，肖琨[24]調(diào)整了超聲相控陣探頭的延時(shí)法則，提高了超聲檢測(cè)中缺陷定位精度.Cunningham 等人[25]將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法應(yīng)用于奧氏體不銹鋼試件的超聲陣列檢測(cè)信號(hào)處理中，提高了缺陷成像的信噪比.綜上所述，時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解法由于能夠保留與噪聲信號(hào)頻帶相混疊的有用信號(hào)的特點(diǎn)，更適用于超聲檢測(cè)信號(hào)中散射噪聲的剔除.但時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解法的降噪效果與選用的奇異值數(shù)量有關(guān)，使用過程中進(jìn)一步研究噪聲及有用信息對(duì)應(yīng)的奇異值范圍.

針對(duì)粗大柱狀晶引起的超聲波散射和晶粒取向不同導(dǎo)致的聲束偏折，進(jìn)行奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列檢測(cè)方法研究.通過數(shù)值仿真研究了超聲波在各向異性焊縫/介質(zhì)中的傳播，利用射線追蹤法確定了各向異性介質(zhì)中超聲波傳播路徑，并將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法應(yīng)用于奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列檢測(cè)數(shù)據(jù)處理.在此基礎(chǔ)上，提出了一種奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列成像方法.

1 奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列檢測(cè)方法

針對(duì)奧氏體不銹鋼焊縫中各向異性、粗大晶粒引起的超聲波散射和聲束偏折問題，文中提出一種各向異性焊縫超聲陣列檢測(cè)方法，圖1 為方法的流程圖.該方法的核心思想為：將射線追蹤技術(shù)用于波束偏折的補(bǔ)償，將時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法用于超聲波散射噪聲的剔除.

圖1 各向異性焊縫檢測(cè)方法流程圖Fig.1 Flow chart of anisotropic weld detection method

1.1 射線追蹤波束偏折補(bǔ)償方法

超聲波在各向異性介質(zhì)中傳播時(shí)，不會(huì)沿直線傳播，其傳播路徑與各異性介質(zhì)的晶粒取向和超聲波的入射方向有關(guān).射線追蹤方法根據(jù)各向異性介質(zhì)中的Christoffel 方程，得到其群速度和質(zhì)點(diǎn)位移方向，可計(jì)算超聲波的傳播時(shí)間，進(jìn)而得到超聲波在各向異性介質(zhì)中的傳播路徑.圖2 給出射線追蹤的波束偏折補(bǔ)償方法的流程圖.

圖2 射線追蹤法的流程圖Fig.2 Flow chart of ray tracing method

根據(jù)超聲波在各向異性介質(zhì)中傳播的Christoffel 方程，可以得出取決于晶體的對(duì)稱性和波的傳播方向Christoffel 聲張量，即

式中：ρ表示密度；c表示波速；Γil表示Christoffel 聲張量.

求解行列式Γil的特征值λ和特征向量p，即可得到各向異性材料中的相速度和群速度.

式中：1 ≤a≤3，p為極化矢量；m表示慢度矢量，即m=k/ω.其中，k表示波數(shù)，ω表示角頻率.相速度cp可用慢度的倒數(shù)來表示，即

群速度Cga可用下式來表示，即

式中：Cαjkl表示彈性常數(shù)矩陣.p表示Christoffel 聲張量矩陣的特征向量.由上式可知，各向異性材料中超聲波的相速度和群速度與超聲波的入射方向有關(guān).

在進(jìn)行射線追蹤時(shí)，首先確定初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的位置.根據(jù)初始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間的晶粒取向，按照式(4)和式(5)計(jì)算超聲波的相速度和群速度.基于費(fèi)馬原理，超聲波在介質(zhì)中沿所需時(shí)間最短的路徑傳播，由此可以確定傳播時(shí)間為

式中：x0和z0表示初始點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)值；xa和za表示與界面相交處的點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)值；xi和zi分別表示目標(biāo)點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)值；c1為第一種介質(zhì)中超聲波的傳播速度；c2為第二種介質(zhì)中超聲波的傳播速度.

基于超聲陣列采集的全矩陣數(shù)據(jù)，全聚焦成像方法(total focus imaging method)依據(jù)傳播時(shí)間將全矩陣數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)時(shí)刻的幅值相疊加，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)區(qū)域內(nèi)任意點(diǎn)的聚焦成像.在成像過程中，特定聚焦點(diǎn)(x,z)的幅值可表示為

式中：tij(x,z)為超聲波從第i個(gè)陣元傳播至(x,z)后，再傳播回第j個(gè)陣元所用的時(shí)間.上式給出了各向同性介質(zhì)中任意點(diǎn)的全聚焦成像幅值.在各向異性介質(zhì)中，全聚焦成像中不同位置間的傳播時(shí)間可表示為

式中：速度c為變量；xi表示激勵(lì)陣元位置；xj表示接收陣元位置.基于式(8)確定的時(shí)間，可將全聚焦成像方法拓展應(yīng)用于各向異性介質(zhì)中缺陷成像.

1.2 基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解的超聲陣列去噪方法

時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解法是一種基于多維數(shù)據(jù)的信號(hào)處理方法.圖3 給出了基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解的超聲陣列去噪方法的流程圖.首先利用超聲陣列獲得的全矩陣數(shù)據(jù)，構(gòu)造時(shí)間反轉(zhuǎn)算子.之后對(duì)其進(jìn)行奇異值分解，并從中提取出非零奇異向量構(gòu)造信號(hào)子空間.最后利用信號(hào)子空間產(chǎn)生重構(gòu)全矩陣數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)全矩陣數(shù)據(jù)的降噪處理.

圖3 基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解的全聚焦成像方法的流程圖Fig.3 Flow chart of total focus imaging method based on DORT

對(duì)采集的全矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，得到頻域矩陣K(f)，其中kij(f)=[K(f)]ij，i，j=1，2，···，N.kij(f)為第i個(gè)陣元激勵(lì)第j個(gè)陣元接收的頻域信號(hào).因此該頻域矩陣既包含了頻域信息，又包含了傳感器及散射體間的位置關(guān)系.利用該頻域矩陣可生成時(shí)間反轉(zhuǎn)算子[21-22]，即

式中：*表示共軛轉(zhuǎn)置.頻域中取共軛相當(dāng)于時(shí)域中進(jìn)行了時(shí)間反轉(zhuǎn).上式給出了全矩陣數(shù)據(jù)時(shí)間反轉(zhuǎn)處理的基本原理.

對(duì)頻域矩陣K(f)進(jìn)行奇異值分解，即

式中：U(f)表 示左奇異向量組成的酉矩陣；V*(f)表示右奇異向量組成的酉矩陣；Σ(f)表示奇異值構(gòu)成的實(shí)對(duì)角陣.將式(10)代入式(9)得

將式(11)兩端同時(shí)右乘矩陣V(f)，得到

式(12)為時(shí)間反轉(zhuǎn)算子的特征分解形式.對(duì)比式(12)和式(10)可以看出，時(shí)間反轉(zhuǎn)算子T(f)的奇異值是頻域矩陣K(f)的 奇異值的平方，T(f)的特征向量矩陣對(duì)應(yīng)K(f)的奇異向量矩陣.為提高信號(hào)處理的效率，可以直接對(duì)頻域矩陣K(f)進(jìn)行奇異值分解.

式中：p(f)表示不同頻率下信號(hào)對(duì)應(yīng)的奇異值數(shù)量，σ表示特征值；u和v＊表示特征值對(duì)應(yīng)的奇異向量；q表示不同頻率下噪聲對(duì)應(yīng)的奇異值數(shù)量.根據(jù)奇異值大小，上式將信號(hào)分為有用信號(hào)子空間和噪聲子空間，揭示了基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子方法的降噪原理.

對(duì)于實(shí)際超聲檢測(cè)信號(hào)，與缺陷相關(guān)的奇異值并非集中在單一頻率處，而是在頻域上具有一定分布性.對(duì)于單一模式的體波檢測(cè)，聲波從各陣元傳播到缺陷的時(shí)間延遲是不隨頻率的變化而變化的.因此可以利用其它頻率下各陣元的延遲時(shí)間相對(duì)中心頻率下各陣元的延遲時(shí)間取極大值時(shí)，對(duì)應(yīng)的奇異值作為該頻率下的奇異值數(shù)量p(f).對(duì)中心頻率fc下 對(duì)應(yīng)的奇異值向量vref=v1(fc)進(jìn)行相位解纏，得到中心頻率下各陣元到達(dá)缺陷處的延遲時(shí)間τref為

以中心頻率下對(duì)應(yīng)的時(shí)延 τref作為參考，將其它頻率下時(shí)延 τq(f)與 τref進(jìn)行互相關(guān)分析，將不同頻率下相關(guān)分析的最大值的所對(duì)應(yīng)的索引值作為該頻率下的奇異值數(shù)量，即

式中：‖‖表示求取范數(shù).根據(jù)上式可以確定的不同頻率下奇異值的數(shù)量，可以確定式(13) 中的信號(hào)子空間，從而可以得到去噪處理后的頻域數(shù)據(jù)矩陣，即

式(16)為去噪后的頻域矩陣，對(duì)其進(jìn)行反傅里葉變換可以得到降噪后的全矩陣數(shù)據(jù).

2 各向異性焊縫中超聲傳播數(shù)值仿真

基于ABAQUS 有限元仿真平臺(tái)，利用Voronoi 圖建立柱狀晶結(jié)構(gòu)有限元模型，如圖4 所示.模型大小為50 mm × 10 mm，材料為316 不銹鋼，參數(shù)如表1 所示.激勵(lì)信號(hào)采用中心頻率為5 MHz的3 周期漢寧窗調(diào)制信號(hào).

表1 材料屬性表Table 1 Table of Material property

圖4 ABAQUS 仿真模型Fig.4 Simulation model in ABAQUS

在不同晶粒尺寸和取向下，對(duì)柱狀晶介質(zhì)中超聲波傳播進(jìn)行了數(shù)值仿真.圖5 給出晶粒方向?yàn)?5°，幾種典型晶粒度尺寸模型中超聲波傳播到3 μs 時(shí)得到的同一標(biāo)準(zhǔn)顯示下的仿真云圖.可以看出，超聲波在柱狀晶介質(zhì)中傳播時(shí)，出現(xiàn)了明顯的散射噪聲，且散射噪聲隨著晶粒尺寸增大而增加.

圖5 超聲波在不同晶粒大小模型中傳播位移云圖Fig.5 Displacement nephogram under different grain size.(a) grain size 5 mm × 0.25 mm;(b) grain size 5 mm × 0.5 mm;(c) grain size 5 mm × 1 mm

圖6 給出了晶粒尺寸為5 mm × 0.5 mm，幾種典型晶粒取向模型中超聲波傳播到2 μs 時(shí)得到的仿真云圖.對(duì)比位移云圖可以看出，晶粒取向?qū)Τ暡ǖ膫鞑シ较蚣澳Ｊ睫D(zhuǎn)換有很大的影響.具體表現(xiàn)為：不同晶粒取向下超聲波的偏折方向及模式轉(zhuǎn)換產(chǎn)生的橫波強(qiáng)度的變化.

圖6 不同晶粒取向下的位移云圖Fig.6 Displacement nephogram under different grain orientation.(a) grain orientation is 0°;(b) grain orientation is 15°;(c) grain orientation is 30;(d) grain orientation is 45°;(e) grain orientation is 60°;(f) grain orientation is 75°

圖7 給出了不同晶粒取向下超聲波的偏轉(zhuǎn)方向和群速度.其中偏轉(zhuǎn)方向指超聲波的傳播方向與入射方向的夾角.逆時(shí)針為負(fù)，順時(shí)針為正.由圖7a可以看出，數(shù)值仿真得到的超聲波偏轉(zhuǎn)方向與根據(jù)Christoffel 方程計(jì)算得到的理論值吻合較好.圖7b給出了不同晶粒取向下的縱波波速.其中未校準(zhǔn)是指假設(shè)超聲波沿直線傳播計(jì)算得到的群速度，校準(zhǔn)后指考慮了超聲波的偏折傳播得到的群速度，理論值指根據(jù)Christoffel 方程推導(dǎo)出的波速值.可以看出，考慮偏折后得到的不同晶粒取向下的群速度與理論群速度變化規(guī)律一致，但由于理論模型與數(shù)值仿真模型參數(shù)的差異，使得二者數(shù)值上存在一定偏差.因此，超聲波在柱狀晶介質(zhì)中傳播時(shí)，在固定的入射方向下，超聲波的傳播方向和速度大小與晶粒的取向有關(guān).

圖7 不同晶粒取向下超聲波的偏轉(zhuǎn)方向和群速度Fig.7 Deflection direction and group velocity of different grain orientation at different positions.(a) deflection direction;(b) group velocity

數(shù)值仿真結(jié)果說明，超聲波在柱狀晶介質(zhì)中傳播時(shí)，不僅會(huì)產(chǎn)生散射噪聲，其聲束傳播方向會(huì)發(fā)生偏折，其傳播速度與入射聲波與晶粒方向的相對(duì)方向有關(guān).

3 各向異性焊縫超聲陣列檢測(cè)試驗(yàn)

開展了304 奧氏體不銹鋼焊縫缺陷超聲陣列檢測(cè)試驗(yàn).圖8 給出了待測(cè)試件的結(jié)構(gòu)及實(shí)物圖.圖中“O”表示坐標(biāo)原點(diǎn)，位于焊縫區(qū)頂部中間點(diǎn)的位置.在焊縫與母材的交接處加工了3 個(gè)直徑為2 mm 的圓孔缺，其位置坐標(biāo)分別為(-12.3,5)，(-9.4,10)和(-3.6,20).相控陣探頭位于(-28.5,0)位置處.

圖8 待測(cè)試件截面圖及實(shí)物圖 (mm)Fig.8 Cross-sectional drawing and physical drawing of the tested sample.(a) cross-sectional drawing;(b) physical drawing

試驗(yàn)系統(tǒng)包括計(jì)算機(jī)、相控陣系統(tǒng)(MULTI 2000)及5 MHz 商用相控陣探頭.相控陣探頭陣元數(shù)量為32，陣元寬度為0.5 mm，陣元間距為0.6 mm.激勵(lì)信號(hào)采用中心頻率為5 MHz 的5 周期的漢寧窗調(diào)制的正弦脈沖信號(hào)，采樣頻率為100 MHz.相控陣檢測(cè)模式為全矩陣數(shù)據(jù)采集模式.采集到的全矩陣數(shù)據(jù)中，1 陣元自激自收的時(shí)域信號(hào)如圖9 所示.從圖中可知，可以從時(shí)域信號(hào)清晰的看出始波、底面一次回波和3 個(gè)缺陷回波信號(hào)，但是缺陷信號(hào)幅值較小.

圖9 第1 陣元激勵(lì)第32 陣元接收到的時(shí)域信號(hào)Fig.9 Signal received by the thirty-second element and excited by first element

根據(jù)上述數(shù)值仿真可知，超聲波在多晶介質(zhì)中傳播波速與介質(zhì)的微觀結(jié)構(gòu)及超聲波的入射方向有關(guān).圖10 給出了利用電子背散射衍射(electron backscattered diffraction，EBSD)技術(shù)對(duì)焊縫區(qū)及母材區(qū)進(jìn)行微觀觀測(cè)的典型結(jié)果.可以看出，母材區(qū)為等軸晶，焊縫區(qū)為柱狀晶.與仿真模型一致.

圖10 微觀觀測(cè)結(jié)果Fig.10 Microscopic observation results using EBSD.(a) parent metal area;(b) weld area

超聲波在等軸晶材料中傳播時(shí)，入射方向不同，速度大小不同.為了確定速度的差異性，首先對(duì)采集的全矩陣數(shù)據(jù)對(duì)陣列下方區(qū)域進(jìn)行成像.傳感器的位置與圖8 所示的位置一致，通過計(jì)算的超聲波的速度為5 400 m/s，使用此速度值進(jìn)行全聚焦成像，成像結(jié)果如圖11 所示.圖中的顏色表示成像幅值取對(duì)數(shù)后的dB 值，0 表示當(dāng)前位置處的幅值最大，-20 dB 表示當(dāng)前位置處的幅值較小.可以看出，縱波成像結(jié)果與實(shí)際的底面相吻合.

圖11 母材區(qū)全聚焦成像結(jié)果Fig.11 Imaging result of masterbatch zone using total focus method

利用采集的全矩陣數(shù)據(jù)對(duì)焊縫區(qū)域成像，按照速度值5 400 m/s 得到的成像結(jié)果如圖12a 所示.圖中“+”為缺陷的實(shí)際位置.圖中的顏色表示成像幅值取對(duì)數(shù)后的dB 值，0 表示當(dāng)前位置處的幅值最大，-20 dB 表示當(dāng)前位置處的幅值較小.文中其它全聚焦成像圖的含義與此同，后續(xù)不再一一贅述.可以看出，全聚焦成像中得到的缺陷位置與缺陷的實(shí)際位置有一定的偏差.對(duì)焊縫區(qū)的波速進(jìn)行測(cè)量，利用校正后的速度5 750 m/s，并考慮聲線的偏折，利用改進(jìn)的全聚焦得到的成像結(jié)果如圖12b 所示.可以看出，3 個(gè)缺陷均呈現(xiàn)在焊縫區(qū)與母材區(qū)的交界線上，成像中得到的缺陷位置與實(shí)際缺陷的位置相符.缺陷2 和缺陷3 位置處的成像幅值較大，而靠近試件上端面的缺陷1 的成像幅值較小.

圖12 焊縫區(qū)全聚焦成像結(jié)果Fig.12 Total focus imaging result of weld zone.(a)without velocity calibration;(b) with velocity calibration

為進(jìn)一步比較兩種成像方法的缺陷定位，表2給出了兩種成像方法得到的缺陷位置及與對(duì)應(yīng)缺陷的實(shí)際位置的距離差 ΔL.分析可知，利用常規(guī)全聚焦成像方法得到的3 個(gè)缺陷位置與缺陷實(shí)際位置的誤差約為3 mm.速度校準(zhǔn)后，利用改進(jìn)的全聚焦成像得到的缺陷位置與其實(shí)際位置的誤差約為0.5 mm.因此改進(jìn)的全聚焦成像方法提高了缺陷定位的準(zhǔn)確性.

表2 缺陷定位結(jié)果Table 2 Results of defect location

基于波束偏折的全聚焦成像方法很好實(shí)現(xiàn)了缺陷的定位，但其成像的信噪比較低，圖12 中的成像結(jié)果的信噪比分別為8.48 和7.65 dB.針對(duì)焊縫全聚焦成像結(jié)果信噪比低問題，將基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解方法應(yīng)用于全矩陣數(shù)據(jù)處理，處理的范圍為3～ 16 μs 的時(shí)間窗內(nèi).圖13a 給出了圖9 所示信號(hào)進(jìn)行時(shí)間反轉(zhuǎn)前加窗后波形.在該時(shí)間窗范圍內(nèi)，可以分辨出信號(hào)中包含的3 個(gè)缺陷回波及底面回波.對(duì)該時(shí)間窗內(nèi)的全矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后得到的所有奇異值分布如圖13b 所示.

圖13 典型時(shí)域信號(hào)及全矩陣數(shù)據(jù)的奇異值分布Fig.13 Typical waveform and singular value distribution of full matrix data.(a) time domain signal(element 1 excites element 32 to receive);(b) all singular value distributions

依據(jù)中心頻率下對(duì)應(yīng)的奇異值的數(shù)量，作為選取的奇異值的數(shù)量.圖14a 給出了按照中心頻率下奇異值數(shù)量選出的奇異值分布，圖14b 為濾波后的時(shí)域信號(hào).可以看出，濾波后的時(shí)域信號(hào)的幅值比濾波前略有減小，但信噪比有所提高.

圖14 選出的奇異值分布及濾波后的時(shí)域信號(hào)Fig.14 Selected singular value distribution and waveform after filtering.(a) singular value distributions;(b) time domain signal after noise reduction (element 1 excites element 32 to receive)

圖15 給出了經(jīng)時(shí)間反轉(zhuǎn)算子預(yù)處理后全矩陣數(shù)據(jù)的全聚焦成像結(jié)果.其中圖15a 為傳統(tǒng)全聚焦成像結(jié)果，圖15b 為經(jīng)波速校準(zhǔn)后的全聚焦成像結(jié)果.與圖12 相比，兩種成像結(jié)果的噪聲明顯減少，成像信噪比均有顯著高.其中，圖15a 成像的信噪比提高了14.51 dB.圖15b 成像的信噪比提高了17.08 dB.

圖15 經(jīng)時(shí)間反轉(zhuǎn)算子處理后的全聚焦成像結(jié)果Fig.15 Total focus imaging result of weld zone after processed by DORT.(a) without velocity calibration;(b) with velocity calibration

綜上可知，對(duì)于奧氏體不銹鋼焊縫中的缺陷檢測(cè)，與常規(guī)的全聚焦成像結(jié)果相比，經(jīng)時(shí)間反轉(zhuǎn)算子預(yù)處理和波速校正后的全聚焦成像結(jié)果的信噪比更高，定位偏差更小.因此基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子降噪和射線追蹤的波速校正的全聚焦成像方法可以有效用于奧氏體不銹鋼焊縫中缺陷檢測(cè).

4 結(jié)論

(1) 利用射線追蹤法，研究了各向異性介質(zhì)中超聲波傳播路徑確定方法，并將其應(yīng)用于奧氏體不銹鋼焊縫超聲陣列全聚焦成像的聲束偏折校正，提高了超聲陣列全聚焦成像中缺陷定位的精度.

(2) 發(fā)展了一種基于時(shí)間反轉(zhuǎn)算子分解的超聲陣列信號(hào)去噪方法，很好剔除了奧氏體不銹鋼焊縫檢測(cè)信號(hào)中的散射噪聲，凸顯了特征回波信息，可將全聚焦成像的信噪比提高10 dB 以上.