相控陣超聲CFRP缺陷三維成像研究

張富鈞，戴 寧，王宏濤，趙志鵬，代洪慶

(南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院，江蘇 南京 210016)

碳纖維復(fù)合材料(carbon fiber reinforced polymer，CFRP)具有耐腐蝕、低密度、高比強度等優(yōu)點[1]，在航空航天領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[2]。但CFRP在加工、裝配和服役等過程中易產(chǎn)生分層、夾雜和脫粘等缺陷[3-4]，嚴(yán)重影響復(fù)合材料構(gòu)件的安全性能，因此開展CFRP缺陷的無損檢測具有重要意義。

目前，復(fù)合材料常用的無損檢測方法主要有目視法、超聲檢測法、X射線法、光學(xué)法、微波法和聲發(fā)射法等[5]。與其他無損檢測技術(shù)相比，超聲檢測法具有可靠性高、靈敏度高、檢測快速、成本低、安全性高及便于現(xiàn)場使用等優(yōu)勢[6]，已成為航空、航天、船舶以及兵器等領(lǐng)域復(fù)合材料部件常規(guī)檢測技術(shù)。目前超聲檢測結(jié)果呈現(xiàn)方式主要為一維的A掃圖像和二維的B/C掃圖像，這些呈現(xiàn)方式不夠直觀，通常需要一定的經(jīng)驗才能對結(jié)果進(jìn)行準(zhǔn)確分析，而復(fù)合材料缺陷三維成像結(jié)果更立體、直觀，能有效提高檢測質(zhì)量并減少漏檢和誤檢，具有廣闊的市場應(yīng)用前景[7]。

相控陣超聲檢測三維重建主流方法分為兩種。第一種，利用一維探頭采集二維超聲圖像，然后進(jìn)行序列圖像重建獲取三維圖像，主要研究內(nèi)容包括數(shù)據(jù)處理方法和成像算法。第二種，使用二維探頭直接獲取空間體數(shù)據(jù)并進(jìn)行三維成像，主要研究內(nèi)容包括探頭設(shè)計和成像算法，但該方法在實現(xiàn)上具有陣元多、系統(tǒng)復(fù)雜、回波信號弱以及成本較高等不足，難以在工程應(yīng)用中推廣。Kitazawa等[8]開發(fā)了相控陣系統(tǒng)3D Focus-UT，通過矩陣陣列探頭發(fā)射的聚焦超聲波一次性完成了對目標(biāo)物體的體積掃描；Oralkan等[9]設(shè)計了一種二維超聲換能器并獲得了缺陷的三維圖像；施克仁等[10]設(shè)計了8×8二維陣列探頭，實現(xiàn)了對鋁塊內(nèi)部缺陷的三維體數(shù)據(jù)采集和顯示；周正干等[11]提出了使用矩陣換能器進(jìn)行掃查時的三維體數(shù)據(jù)采集方法和數(shù)據(jù)融合算法，表明了超聲三維成像方法能夠有效表征缺陷的三維形貌特征。Mohammadkhani等[12]針對大型復(fù)合材料航空結(jié)構(gòu)件的自動化無損檢測問題，通過基于小波變換的數(shù)據(jù)處理方法和基于結(jié)構(gòu)噪聲統(tǒng)計數(shù)據(jù)的智能閾值方法，獲取缺陷深度信息，然后結(jié)合檢測位置信息，實現(xiàn)了缺陷的三維可視化成像；Blandford等[13]針對復(fù)合材料低速沖擊損傷的無損檢測問題實現(xiàn)了復(fù)合材料低速沖擊損傷的三維可視化成像。

本文采用一維超聲相控陣換能器獲取掃查數(shù)據(jù)，首先對缺陷的信號進(jìn)行處理，并進(jìn)行A/B/C掃圖像的成像，其次實現(xiàn)CFRP內(nèi)部缺陷三維成像，最后分析掃查間距以及相控陣超聲探頭的激活孔徑對成像效果的影響。

1 相控陣超聲檢測原理

采用常規(guī)的超聲檢測方式對CFRP進(jìn)行檢測，存在復(fù)合材料內(nèi)部缺陷處的超聲波能量無法集中的問題，對于小尺寸的缺陷檢測效果不理想。而相控陣超聲檢測可以明顯改善這一問題。相控陣超聲借鑒了相控陣?yán)走_(dá)技術(shù)，將普通超聲探頭內(nèi)的一個晶片換成一組形狀、大小都相同的壓電晶片，每個獨立的晶片都可以發(fā)射超聲波波束[14]。

超聲相控陣聲束的發(fā)射與接收原理如圖1(a)所示。相控陣超聲系統(tǒng)激發(fā)相位控制單元發(fā)出脈沖信號，激發(fā)陣元發(fā)射超聲聲束。超聲波疊加形成入射波的波陣面，發(fā)射到復(fù)合材料內(nèi)部，當(dāng)超聲波遇到缺陷或到達(dá)底部界面時就會發(fā)生反射，探頭內(nèi)的陣元接收反射波信號。相控陣控制單元控制有時間差的反射波信號，按照一定的接收法則使信號匯聚到一起，并傳回到相控陣超聲檢測儀中，在屏幕上顯示出A掃波形。

圖1 超聲相控陣聲束疊加示意圖

相控陣超聲檢測可以有效地控制每個陣元所發(fā)射的超聲波波束的聲壓分布，從而達(dá)到聲束偏轉(zhuǎn)和聚焦的效果。聲束聚焦與偏轉(zhuǎn)需要通過控制各陣元的激發(fā)延時時間來實現(xiàn)。本文采用一維線性陣列，設(shè)激發(fā)陣元數(shù)為N，并將陣元編號為n，n=0，1，2，…，N-1。設(shè)陣元0為左起第一個陣元，控制聲束偏轉(zhuǎn)角為θ，焦距為f，相鄰兩個陣元的中心間距為d，陣元n的延時記為tn，則陣元位置、延時、焦距以及偏轉(zhuǎn)角度應(yīng)當(dāng)滿足公式(1)：

(1)

式中：t0為陣元0的延時時間；c為光速。通過公式(1)可得tn：

(2)

相控陣依照計算出來的延遲時間來控制探頭各個陣元發(fā)射和接收信號的時間，由于時間差的存在，每個陣元發(fā)射聲波的波陣面在空間中傳播逐漸匯聚成一點，從而達(dá)到聲束聚焦和偏轉(zhuǎn)的效果，如圖1(b)所示。

2 CFRP缺陷三維成像算法

2.1 數(shù)據(jù)采集

將復(fù)合材料缺陷超聲檢測設(shè)備和上位機(jī)連接，使用編碼器與相控陣超聲探頭檢測CFRP樣件，采集A掃信號數(shù)據(jù)，如圖2所示。

圖2 掃查過程示意圖

每次掃查可以得到一組B掃圖像序列，將采集到的信號數(shù)據(jù)映射到0～255，再和相關(guān)的掃查參數(shù)一起輸出到自定義格式的二進(jìn)制文件中，具體的掃查參數(shù)名稱及含義如下：Cn表示激活孔徑，即同時激發(fā)的陣元數(shù)目；fps表示超聲B掃圖像的數(shù)據(jù)幀數(shù)；St表示聲束總數(shù)，即探頭總共激發(fā)的聲束組數(shù)。在進(jìn)行超聲檢測時，超聲探頭每次激活一組陣元進(jìn)行信號采集，并沿著探頭長度方向間隔一個陣元依次激活，陣元激活示意圖如圖3所示。設(shè)超聲探頭一共有N個陣元，通過式(3)可以計算得到聲束總數(shù)St：

St=N-Cn+1

(3)

圖3 陣元激活示意圖

設(shè)Ss為采樣點數(shù)，表示A掃數(shù)據(jù)的維度；Sr為實際的聲束長度，代表一條聲束所占存儲空間的大小。Sr可通過式(4)得到:

Sr=128+2×Ss

(4)

一幀B掃數(shù)據(jù)由St個A掃數(shù)據(jù)構(gòu)成，如圖4所示。設(shè)P為一幀B掃數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)點數(shù)，可以通過式(5)得到：

P=St×Sr

(5)

2.2 復(fù)合材料缺陷信號的A/B/C掃成像

目前相控陣超聲無損檢測結(jié)果的顯示方式主要為A掃圖像、B/C掃圖像。A/B/C掃的原理如圖4所示。A掃圖像所顯示的是超聲波在z方向的采樣深度與相應(yīng)深度上反射波的幅值。B掃圖像所顯示的是y方向上的某一xz截面的回波信號的幅值信息。C掃圖像所顯示的是z方向上某一深度的xy截面內(nèi)的回波信號的幅值信息。

圖4 A/B/C掃原理示意圖

通過相控陣超聲檢測設(shè)備獲取回波數(shù)據(jù)，編寫成像程序，進(jìn)行超聲數(shù)據(jù)的A掃、B掃和C掃的成像。A掃成像如圖5(a)所示，可以看到在采樣深度600處有明顯的回波，說明這個深度存在缺陷。通過B掃圖像可以從深度方向觀察缺陷的大致位置，如圖5(b)所示，在采樣深度600處有一條明顯缺陷，與A掃圖像對應(yīng)。C掃圖像可以觀察某一采樣深度下的截面樣貌，如圖5(c)所示，顯示了在600采樣深度下的截面信息，可以看到有明顯的塊狀圖像，就是顯示出來的缺陷。通過A、B、C掃成像可以多角度觀察缺陷的信息，判斷出缺陷的位置和大小，但需要多次成像比較麻煩，對缺陷進(jìn)行三維成像可以直觀地看到所有缺陷的位置和尺寸，更方便對缺陷進(jìn)行識別與判斷。

圖5 A、B、C掃成像圖

2.3 復(fù)合材料缺陷的三維成像

2.3.1基于多平面重建算法的缺陷體素三維重建

多平面重建算法(multi-planar reformation,MPR)的原理是利用二維平面信息構(gòu)建三維立體信息。用掃查獲取的二維平面序列信息構(gòu)成三維的體數(shù)據(jù)，進(jìn)而構(gòu)建三維立體模型，原理如圖6所示。其中Ii(x，z)表示一幀B掃數(shù)據(jù)，i=1，2，…，n。x方向為探頭陣列方向，體素在x方向上的維度等于聲束總數(shù)St；z方向為聲束傳遞方向，體素在z方向上維度等于聲束長度Ss；y方向為探頭掃查方向，體素在y方向上維度等于數(shù)據(jù)幀數(shù)fps。I1(x，z)，I2(x，z)，…，In(x，z)表示一組維度相同的B掃圖像序列，以I1(0，0)為原點構(gòu)建坐標(biāo)系，按序排列則可以形成三維體數(shù)據(jù)D(x，y，z)。

記體素的尺寸為L(lx，ly，lz)，其中l(wèi)x，ly，lz分別為體素在x，y，z方向上的長度，設(shè)超聲探頭的掃查寬度為w，檢測的復(fù)合材料樣件的厚度為d。lx，ly，lz計算公式如下：

圖6 三維體數(shù)據(jù)重建示意圖

(6)

在實際檢測環(huán)境中，待檢工件尺寸大，無法通過一次掃查來獲取全部的檢測數(shù)據(jù)，因此需要分段分區(qū)域?qū)ぜM(jìn)行檢測，再將多次掃查獲取的體數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，得到完整的樣件的掃查體數(shù)據(jù)。在測量前確定好每次掃查區(qū)域的起始點，保證每次掃查的起始點在同一直線上，減少拼接出來的體數(shù)據(jù)的誤差。

基于多平面重建算法，對多個三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，原理如圖7所示。D1(x，y，z)，D2(x，y，z)，…，Dn(x，y，z)表示一組維度相同的三維體數(shù)據(jù)序列，以D1(0，0，0)為原點構(gòu)建坐標(biāo)系，將D1(x，y，z)，D2(x，y，z)，…，Dn(x，y，z)沿著x軸方向排列，每兩個體數(shù)據(jù)之間的偏移量為超聲探頭的掃查寬度w，則第n個體數(shù)據(jù)Dn(x，y，z)與原點的偏移量為w×(n-1)，將多次掃查得到的體數(shù)據(jù)拼接構(gòu)建完整的三維體數(shù)據(jù)Dall(x，y，z)。

圖7 三維體數(shù)據(jù)拼接示意圖

2.3.2基于光線追蹤法的體繪制成像

體繪制算法直接使用三維的體數(shù)據(jù)進(jìn)行成像，沒有體數(shù)據(jù)到幾何圖元的映射過程，因此該方法成像質(zhì)量高，容易并行處理。其中Levoy和Sabella提出的光線投射算法在體繪制三維成像中應(yīng)用最為廣泛。

光線投射法的基本原理是模擬從視點發(fā)射一條光線穿過體數(shù)據(jù)場，數(shù)據(jù)點被看做是具有顏色且半透明的傳光介質(zhì)，在這條光線上進(jìn)行等間距采樣，如圖8所示。根據(jù)光線穿越半透明物質(zhì)時能量聚集的光學(xué)原理，計算每個采樣點的不透明度、顏色和梯度向量等，最終得到投影圖像。

圖8 光線投射法原理圖

光線投射法的具體過程如圖9所示，光線投射算法主要分為4個步驟：

1)對三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、去除冗余數(shù)據(jù)等。

2)對預(yù)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，根據(jù)數(shù)據(jù)的不同進(jìn)行數(shù)值分類，再分別賦予不同的顏色值和不透明度值。

3)進(jìn)行重采樣，由距離采樣點最近的8個數(shù)據(jù)點的顏色值和不透明度值，來求出該采樣點的不透明值及顏色值。

4)圖像合成，沿著某一像素點所發(fā)出的射線，計算該射線上各采樣點的顏色值和不透明度值并加以合成，即可得到發(fā)出該射線的像素點的顏色值，從而可以在屏幕上得到最終的圖像。

圖9 光線投射算法流程圖

3 實驗與分析

3.1 實驗環(huán)境

本文使用32/64通道配置的相控陣超聲檢測系統(tǒng)MagicScan-UX，在此基礎(chǔ)上可進(jìn)行檢測算法、軟件界面和數(shù)據(jù)后處理的二次開發(fā)工作。使用汕頭超聲電子股份有限公司的64通道矩形相控陣超聲檢測線陣探頭對CFRP進(jìn)行缺陷檢測，相控陣超聲探頭型號為5L64-0.6×10，探頭的具體技術(shù)參數(shù)見表1。本文使用雙向編碼器BL2044039確定連續(xù)掃查的長度。

表1 相控陣超聲探頭技術(shù)參數(shù)表

本次被測樣件為CFRP的矩形板材，尺寸為50 cm×50 cm，厚度為10 mm，在7，5，3 mm深度下，使用厚度為0.15 mm的聚四氟乙烯薄膜模擬并預(yù)制了尺寸為40 mm×40 mm、30 mm×30 mm、20 mm×20 mm、20 mm×10 mm、10 mm×10 mm、10 mm×5 mm、5 mm×5 mm的分層缺陷，如圖10所示。

3.2 缺陷三維成像精度實驗

采用圖2的掃查方式對CFRP樣件進(jìn)行超聲檢測，將采集到的數(shù)據(jù)輸出到自定義格式的二進(jìn)制文件中。本次實驗的實驗參數(shù)見表2。其中，掃查間距表示每兩幀數(shù)據(jù)之間編碼器步長的個數(shù)。經(jīng)過標(biāo)定后確定編碼器每走一個步長，超聲探頭實際走過路程為0.052 mm，本次實驗設(shè)定編碼器每60步長采集一幀數(shù)據(jù)。讀取采集到的掃查數(shù)據(jù)，進(jìn)行缺陷的三維成像顯示，結(jié)果如圖11所示，由圖11(a)直接觀察內(nèi)部缺陷有一定的困難。

圖10 被測樣件圖

表2 實驗參數(shù)表

圖11 樣件缺陷成像圖

通過對掃查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可知，材料上表面和下表面的回波幅值高，成像出來會影響觀察復(fù)合材料內(nèi)部缺陷情況，因此通過濾波將上下表面的信號去掉，同時考慮存在一些噪聲干擾，濾掉脈沖信號幅值小于50的數(shù)據(jù)點。使用通過上述濾波后得到的掃查數(shù)據(jù)再次進(jìn)行三維成像，成像結(jié)果如圖12所示。

圖12 樣件缺陷最終成像圖(處理后)

從圖12可以看到預(yù)埋在CFRP樣件內(nèi)部的NUAA4個字母以及三排塊狀缺陷，缺陷的形狀與預(yù)期的形狀一致。

接下來選取幾組缺陷進(jìn)行測量，與預(yù)埋的尺寸進(jìn)行對比，分析CFRP內(nèi)部缺陷三維成像的精度。成像出來的缺陷邊界不規(guī)則，取每個方向的最大值為測量值，分別測量缺陷的長端和短端的三維成像尺寸，并與預(yù)埋尺寸比較，計算出缺陷的平均誤差結(jié)果，見表3、表4。

表3 缺陷長端尺寸與預(yù)埋尺寸對比表 單位：mm

表4 缺陷短端尺寸與預(yù)埋尺寸對比表 單位：mm

由表3和表4可以看出，CFRP內(nèi)部缺陷經(jīng)過三維成像可視化之后的平均誤差最小為0.401 mm，最大為2.172 mm。復(fù)合材料樣件預(yù)埋缺陷在制造過程中會出現(xiàn)尺寸誤差，對實驗結(jié)果有一定的影響。實驗結(jié)果表明，通過對缺陷進(jìn)行三維成像可視化可以檢驗出缺陷的形狀與大小，平均誤差精度可以達(dá)到2.2 mm。

3.3 缺陷三維成像的參數(shù)影響分析實驗

超聲檢測參數(shù)對成像結(jié)果也存在一定的影響，本文進(jìn)一步研究超聲探頭的激活孔徑大小與數(shù)據(jù)的掃查間距對成像結(jié)果的影響。相應(yīng)的實驗參數(shù)見表5。

表5 影響分析實驗參數(shù)表

本次實驗分為6個分實驗。

實驗1～3為掃查間距對成像結(jié)果的影響分析實驗，當(dāng)激活孔徑為32時，分別改變編碼器的掃查間距為20,60,100，相應(yīng)的數(shù)據(jù)幀數(shù)fps為450,150,90時觀察成像結(jié)果，三維成像結(jié)果如圖13所示。

圖13 不同掃查間距-幀數(shù)成像對比圖

實驗4～6為激活孔徑對成像結(jié)果的影響分析實驗，根據(jù)實驗1～3的結(jié)果，選擇編碼器的掃查間距為60個步長，改變超聲探頭的激活孔徑為8,16,32，分別采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行三維成像，三維成像結(jié)果如圖14所示。

觀察圖13的成像結(jié)果可以看出，縮短掃查間距，增加數(shù)據(jù)幀數(shù)，可以使成像出來的圖像更清晰，但同樣對數(shù)據(jù)采集時的定位精度有了更高的要求，容易出現(xiàn)錯位情況，如圖13(a)中的U出現(xiàn)了錯位情況；增加掃查間距可以獲得較好的成像質(zhì)量，但過大的掃查間距會使圖像出現(xiàn)鋸齒狀邊界，如圖13(c)中的字母N，降低了成像質(zhì)量。因此，數(shù)據(jù)的掃查間距選擇應(yīng)適中，在不出現(xiàn)錯位的情況下選擇較小的掃查間距，以提高成像質(zhì)量。

圖14 不同激活孔徑成像對比

觀察圖14成像結(jié)果可以看出，改變超聲探頭激活孔徑的大小，可以看到成像結(jié)果有明顯的變化。當(dāng)激活孔徑為8時，有多余的干擾信號，成像效果很模糊，并且深度為7 mm的缺陷沒有成像出來；激活孔徑提高到16時，干擾信號減少，深度為7 mm的缺陷與實驗4相比成像出來了，但很難看清；激活孔徑調(diào)整到32時，成像效果最好，各部分顯示清晰且?guī)缀鯖]有干擾信號出現(xiàn)。這是因為激活孔徑與聲束聚焦能力有關(guān)，增加激活孔徑可以增強聚焦能量，擴(kuò)大成像的深度范圍。因此，提高超聲探頭的激活孔徑可以明顯提高三維成像的效果。

4 結(jié)束語

本文針對CFRP缺陷檢測三維成像問題，提出了一種基于多平面重建和體繪制的三維成像算法，首先通過使用相控陣超聲檢測系統(tǒng)采集了缺陷數(shù)據(jù)，其次進(jìn)行了三維成像精度實驗并驗證了結(jié)果的準(zhǔn)確性，最后研究了數(shù)據(jù)的掃查間距、超聲探頭的激活孔徑兩個因素對成像效果的影響。經(jīng)過實驗分析，選擇掃查間距為60、激活孔徑為32時，缺陷三維成像可視化的平均誤差可以達(dá)到2.2 mm，未來可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對缺陷類型進(jìn)行分析和判斷，進(jìn)一步完善對缺陷的檢測方法。