钢焊缝缺陷的真实三维体超声成像:利用行列寻址阵列超越传统检测能力
《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》:Real three-dimensional volumetric ultrasonic imaging of steel weld defects: exceeding conventional inspection capabilities with a row–column addressed array
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时间:2026年09月11日
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING 10.2
编辑推荐:
•首次应用行列寻址阵列实现焊缝缺陷的真实三维超声成像。
•该方法可实现气孔、夹渣和未熔合缺陷的可靠三维可视化。
•NOGSV 去噪和 VCF 加权能有效抑制粗晶焊缝中的结构噪声。
•克服了传统二维超声检测在焊缝缺陷表征方面的局限性。
引言
焊接结构作为大型工程装备中最关键的
•首次应用行列寻址阵列实现焊缝缺陷的真实三维超声成像。
•该方法可实现气孔、夹渣和未熔合缺陷的可靠三维可视化。
•NOGSV 去噪和 VCF 加权能有效抑制粗晶焊缝中的结构噪声。
•克服了传统二维超声检测在焊缝缺陷表征方面的局限性。
引言
焊接结构作为大型工程装备中最关键的连接形式之一,广泛应用于核电系统、航空航天工程、石化设施及高端机械制造等安全关键工业领域 [1]。在这些高可靠性应用场景中,焊缝不仅起承重和密封组件的作用,还起着决定设备使用寿命和运行安全的关键作用 [2]。然而,由于焊接过程中固有的强非线性和复杂的热 - 机耦合,在制造和服务阶段,焊缝区域容易形成各种类型的缺陷,包括裂纹、气孔和夹渣 [3]。这些缺陷通常具有高隐蔽性和快速演化的特点。一旦在高温、高压或循环载荷等恶劣服役条件下扩展,可能导致严重的结构失效甚至灾难性事故 [4]。因此,实现高度可靠的无损检测(NDT)并对内部焊缝缺陷进行准确表征,仍然是确保关键工程装备安全运行的核心技术挑战之一。
与射线检测 [5]、磁粉检测 [6] 和涡流检测 [7] 等其他无损检测技术相比,超声检测具有显著优势,包括高灵敏度、强穿透力、便携性、成本效益以及无电离辐射危害。因此,它已被广泛应用于焊接结构的内部缺陷检测和工程质量评估 [8]、[9]、[10]。随着超声阵列技术和计算能力的快速发展,基于全矩阵捕获(FMC)的全聚焦成像方法(TFM)逐渐发展成为焊缝检测的主流成像方法。通过对感兴趣区域(ROI)内每个像素执行延时叠加(DAS)波束形成,TFM 实现了全孔径和全角度的相干聚焦,理论上可在整个成像区域实现最佳空间分辨率 [11]。此外,为了更好地利用结构中的多路径和多模式波信息,多模式 TFM 纳入了各种传播路径,从而在焊缝缺陷表征方面表现出增强的灵活性和鲁棒性 [12]、[13]、[14]。
尽管取得了这些进展,工业实践中的焊缝检测仍然主要依赖二维(2D)超声成像,这在高可靠性要求下存在固有局限性。首先,2D 成像仅提供单一截面或有限视角的信息,难以完全表征缺陷的三维(3D)几何形状、空间分布和体积特征 [15]。这一局限性限制了对缺陷严重程度和潜在生长行为的可靠评估。其次,对于气孔等典型的点状或离散缺陷,回波响应对探头位置和波束方向高度敏感。传统的逐线 2D 扫描通常需要重复对齐以捕获有效回波,导致检测效率低下并增加了漏检风险 [16]。因此,实现焊缝缺陷的三维体积成像和可视化,已成为提高焊缝无损检测可靠性和工业适用性的紧迫需求。
虽然三维超声成像是理想的,但其在焊缝检测中的实际实施仍具挑战性。现有的三维超声成像方法从使用单个换能器的机械扫描到使用线性阵列的一维扫描 [17]、[18] 不等。然而,基于非二维阵列配置的方法本质上提供低维成像切片。有限的孔径尺寸和受限的声辐射面导致显著的空间信息损失,阻碍了对几何复杂特征的三维准确可视化 [19]。从根本上说,此类方法依赖于在三维空间中堆叠或插值多个 2D 切片,从而形成伪 3D 成像。在这种情况下,沿一个维度的分辨率不是通过相控阵孔径综合实现的,而是代表了一种人工插值,准确成像还进一步依赖于扫描期间的精确空间定位和校准。或者,完全寻址的二维矩阵阵列通过在两个空间维度上进行电子波束转向和聚焦,实现了真正的体积超声成像,而无需依赖机械扫描。代表性研究已证明了基于矩阵阵列的三维成像在工业无损检测中的可行性,包括内部缺陷的体积成像和在复杂界面存在下的三维检测 [20]、[21]。然而,改进的体积成像能力伴随着硬件和数据采集复杂性的显著增加,因为每个阵列单元都需要独立寻址。因此,尽管完全寻址的矩阵阵列提供了灵活的三维波束形成能力,但其大量的通道数仍然是实际工业部署的重要限制。
行列寻址(RCA)阵列为真正的三维超声成像提供了一种工程可行的解决方案 [22]。行列寻址(RCA)阵列利用正交电极配置访问二维孔径内的单元。通过将阵列组织成相交的行和列,所需的独立通道数从 N × M 减少到 N + M,大大简化了系统架构。在操作中,沿垂直方向进行声学发射和接收,其中一个维度用于激励,而正交维度用于信号检测。这种策略生成了两个互补的波场,编码了孔径上的空间信息。尽管通道数减少,RCA 配置保留了有效孔径尺寸,实现了体积成像和二维波束形成能力。RCA 在硬件复杂度和成像性能之间提供了高效的权衡,使其成为高质量三维超声成像的有前途的方法,这在医学三维超声成像中已表现出优异的性能 [23]、[24]、[25]。然而,其在复杂工业焊缝检测中进行高质量体积成像的潜力仍未得到充分探索。通过利用 RCA 配置固有的二维相控阵孔径,可以通过在两个维度上进行电子波束转向来实现焊缝结构的真正超声体积成像。
在实际工程应用中,许多高端和安全关键结构材料表现出粗晶或强异质微观结构。在这些材料中,焊接过程中的反复热循环导致形成具有随机取向和大晶粒尺寸的柱状晶或等轴晶 [26]、[27]。当超声波穿过这些介质时,会发生强烈的散射、相位失真和能量衰减,显著增加微观结构噪声并降低成像信噪比(SNR)和对比度 [28]。为了减轻这些效应,人们提出了各种超声去噪和后期处理技术,包括变分模态分解 [29]、基于小波的方法 [30]、重叠组稀疏变分方法 [31] 和非凸正则化策略 [32]。在图像域中,基于相干因子的加权方法通过利用相位或矢量一致性进一步增强缺陷响应 [13]、[33]。然而,在实际焊缝检测中实现高信噪比三维超声成像仍然是一个挑战。
为了解决上述挑战,本文提出了一种基于 RCA 阵列的焊缝检测体积超声成像方法。所提出的方法在实地部署方面具有高度灵活性,能够实现面向感兴趣区域的检测,而无需依赖机械编码器或精确的空间校准。首先,在三维坐标系中准确建模焊缝区域内的超声波传播路径,以计算用于成像的飞行时间信息。然后,应用非凸重叠组稀疏变分(NOGSV)去噪方法对 FMC 数据进行去噪,以抑制粗晶焊缝中的结构噪声,同时采用矢量相干因子(VCF)在成像域中增强缺陷相干性。为了评估该方法的三维表征能力、实际缺陷可检测性和可重复性,制备了两个钢制对接焊缝试样,其中包含通过控制焊接过程干预产生的代表性气孔、夹渣和未熔合缺陷,用于实验验证。实验结果表明,所提出的方法能够实现焊缝缺陷的高信噪比三维可视化。这项工作代表了无损检测领域对焊缝缺陷的首次真实三维超声可视化,为复杂焊接结构中小缺陷的可靠检测和定量评估提供了有效解决方案(图 1)。
章节摘要
使用行列寻址阵列进行体积超声成像
为实现焊缝区域的体积超声成像,采用行列寻址(RCA)阵列获取三维空间的声学响应。对于传统线性超声阵列,每个换能器元件在发射和接收时均作为点源。通过计算发射和接收单元到感兴趣区域(ROI)内像素的欧几里得距离,可根据已知的声速获得飞行时间(ToF),并进行延时叠加(DAS)波束形成
实验装置
为评估所提出的体积超声成像方法的性能和可重复性,在两个包含代表性焊接缺陷的钢制焊缝试样上进行了实验。第一个试样(试样 I)用于综合性能评估,包括缺陷成像、定量分析、消融实验以及与传统二维超声成像的对比。第二个试样(试样 II)用作额外的验证试样以
三维超声成像结果
所提出的基于 RCA 的体积超声成像方法应用于两个包含不同几何特征代表性焊缝缺陷的钢制焊缝试样。相应的三维成像结果见图 8。试样 I 包含代表性气孔和夹渣缺陷,主要用于综合性能评估。试样 II 包含多个气孔缺陷、一个相对较大的气孔缺陷以及侧壁未熔合
结论
本文解决了钢焊缝超声检测中长期存在的空间信息不完整和缺乏三维表征的工程挑战。首次引入 RCA 阵列进行焊缝缺陷的体积超声成像和三维可视化。在一个统一的三维成像框架内,通过集成 NOGSV 去噪和 VCF 加权,提出了一种高信噪比焊缝体积超声成像方法。在两个钢制焊缝试样上的实验验证
CRediT 作者贡献声明
Jiachen Zhou:撰写 – 初稿,方法论,形式分析,数据管理,概念化。Xuan Li:撰写 – 审阅与编辑,可视化,软件,方法论,调查。Shijun Wang:监督,项目管理。Yuncheng Zhang:验证,软件,数据管理。Lishuai Liu:撰写 – 审阅与编辑,监督,资源,方法论,概念化。Yanxun Xiang:监督,资源,项目管理。
利益冲突声明
作者声明他们没有任何已知的竞争经济利益或个人关系可能会影响本文中报告的工作。
致谢
本工作得到国家自然科学基金(批准号 12422415)和广西科技创新平台计划(“垒台”行动计划 - 广西实验室能力建设)(批准号 LT2504240012)的支持。
Jiachen Zhou|Xuan Li|Shijun Wang|Yuncheng Zhang|Lishuai Liu|Yanxun Xiang
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