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      儲罐底板漏磁檢測缺陷整體分布圖自動生成方法

      2013-03-16 07:06:11宋小春文海燕許正望
      圖學學報 2013年5期
      關(guān)鍵詞:矩形框漏磁掃查

      宋小春, 文海燕, 許正望

      (1. 湖北工業(yè)大學機械工程學院,湖北 武漢 430068;2. 湖北省現(xiàn)代制造質(zhì)量工程重點實驗室,湖北 武漢 430068)

      儲罐底板漏磁檢測缺陷整體分布圖自動生成方法

      宋小春1,2, 文海燕1,2, 許正望2

      (1. 湖北工業(yè)大學機械工程學院,湖北 武漢 430068;2. 湖北省現(xiàn)代制造質(zhì)量工程重點實驗室,湖北 武漢 430068)

      針對現(xiàn)有檢測系統(tǒng)需要借助CAD商業(yè)軟件和人工標識相結(jié)合,才能繪制儲罐底板缺陷分布圖的不足,研究了基于漏磁檢測技術(shù)的儲罐底板缺陷整體分布圖自動生成方法。首先,選擇漏磁探頭首通道傳感器的掃查起始位置為基點,通過傳感器通道數(shù)和采樣間隔定義單次掃查區(qū)域;然后,根據(jù)缺陷信號所跨越的傳感器通道數(shù)以及起、止采樣點數(shù),計算出矩形框?qū)蔷€上兩個頂點的坐標,并依此繪制矩形框以表征缺陷大小,進而得到單次掃查缺陷分布圖;再在統(tǒng)一的坐標系下,對單次掃查缺陷分布圖進行歸一化處理,并對相鄰兩次掃查檢測到的同一缺陷進行合并運算;最后,通過多次掃查圖拼接,得到儲罐底板缺陷的整體分布圖。檢測試驗證明,該方法能實現(xiàn)儲罐底板缺陷整體分布圖的直觀顯示,自動生成可視化缺陷檢測報告,提高了儲罐底板漏磁檢測系統(tǒng)的檢測效率、實用性和可靠性。

      儲罐底板;缺陷分布圖;坐標歸一化;漏磁

      漏磁檢測技術(shù)因其具有檢測靈敏度高、檢測速度快、不受檢測對象表面油污限制等優(yōu)點,因此,其在儲罐底板等鐵磁性構(gòu)件無損檢測方面表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢[1-3],相應的漏磁檢測裝備已在儲罐底板質(zhì)量檢測工程中取得了較好的應用效果[4],英國的 Silveriving公司的 Floormap 2000系統(tǒng)是該領域內(nèi)的代表產(chǎn)品。然而,由于現(xiàn)有檢測系統(tǒng)往往需要借助CAD軟件和人工輔助標識相結(jié)合,才能繪制出儲罐底板的整體缺陷分布圖,進而提供檢測報告[5],因此,在目前我國儲罐數(shù)量和容量不斷增加的情況下,這種方法很難滿足儲罐底板快速、高效的檢測需求。為此,研究儲罐底板缺陷漏磁檢測數(shù)據(jù)的可視化方法及整體缺陷分布圖的自動拼接算法,進而開發(fā)相應檢測數(shù)據(jù)分析處理軟件,對于提高儲罐底板漏磁檢測效率、增強檢測裝備的實用性和可靠性具有重要意義。

      1 單次掃查缺陷分布圖

      儲罐底板一般由中幅板和極邊板按一定的排列形式焊接而成[5]。由于受到漏磁檢測裝置的尺寸限制,因此,對一座儲罐的底板進行檢測時,往往需要漏磁探頭沿一定的路徑對罐底板進行多次掃查,而每次掃查區(qū)域缺陷檢測數(shù)據(jù)的可視化則是繪制儲罐底板缺陷整體分布圖的基礎。

      1.1 單次掃查圖

      繪制單次掃查缺陷分布圖時,需要確定掃查區(qū)域的長度和寬度、罐底板的厚度以及掃查基點坐標等參數(shù)。其中,掃查長度和寬度可以在繪圖時確定掃查區(qū)域大小,厚度影響缺陷深度量化,而基點坐標則是缺陷定位的重要參數(shù)。掃查長度由光電編碼器確定,與采樣點數(shù)和采樣間隔有關(guān);掃查寬度則由探頭(如圖1所示)通道數(shù)和相鄰兩個傳感器的間隔決定;而掃查基點則由每次掃查時探頭首通道傳感器的起始位置來確定。在圖2所示掃查坐標系XOiY中,掃查基點Oi為檢測探頭首通道傳感器的起始位置,X軸與掃查方向平行,Y軸與漏磁探頭上傳感器的排列方向平行。根據(jù)檢測過程中檢測裝置掃查基點相對被檢測板塊的位置不同,基點Oi可分別選擇“左上角”、“左下角”、“右上角”、“右下角”中的任一個。而根據(jù)掃查方向不同,繪制單次掃查缺陷分布圖時,掃查方向可選擇X軸正向或反方向。

      圖1 儲罐底板漏磁檢測探頭

      圖2 新建掃查的基點設置

      1.2 缺陷檢測數(shù)據(jù)可視化

      如果在某次掃查中檢測到缺陷,根據(jù)缺陷信號所跨越的傳感器通道數(shù)以及起始采樣點與結(jié)束采樣點,即可定義一個矩形框(Block)來表征缺陷區(qū)域,記為:

      其中, XS為起始采樣點, XE為結(jié)束采樣點,YS為缺陷起始采樣通道, YE為缺陷結(jié)束采樣通道,N為缺陷量化深度,以不同顏色灰度值來表示。在繪制該矩形框時,其起始角點坐標如圖3所示,圖3(a)主要根據(jù)其與該次掃查基點Oi( xi0,yi0)的相對位置來確定

      式(1)中,i表示掃查次數(shù),j表示缺陷(Block)個數(shù),d1表示采樣間隔,d2表示相鄰通道傳感器的間距,α為掃查方向與X軸正向的夾角,β為傳感器排列方向與Y軸正向的夾角。當掃查基點位于掃查區(qū)域的“左上角”時,掃查方向沿X軸正向,因此;掃查基點 Oi為探頭首通道傳感器的位置,傳感器排列則沿Y軸負方向,所以β=180°。

      矩形框的長度和寬度可分別根據(jù)缺陷區(qū)域所在的起止采樣點及其所跨越的傳感器通道數(shù)來確定,即

      圖3(b)為漏磁探頭在對儲罐底板進行單次掃查時得到的缺陷信號。根據(jù)上述方法,繪制得到的缺陷矩形框如圖3(c)所示。

      圖3 單次掃查缺陷數(shù)據(jù)可視化

      2 繪制儲罐底板整體缺陷分布圖

      2.1 坐標歸一化

      按規(guī)定路徑對儲罐底板進行掃查時,每次掃查都可能會檢測到缺陷,為此,有必要在同一個坐標系下,對所有單次掃查檢測出來的缺陷分布圖Block進行坐標歸一化處理,以便完成儲罐底板檢測之后,系統(tǒng)能自動生成罐底板缺陷整體分布圖,并提供檢測報告。因此,在儲罐底板檢測坐標系XOY下,如果要對某次掃查繪制的Block進行歸一化處理,則應首先給出相對于罐底板原點的坐標,并使所有掃查區(qū)域位于坐標系 XOY的第一象限內(nèi)。如果設在坐標系XOY下的歸一化坐標為,則

      相應地,缺陷矩形框的另一個角點在坐標系XOY下的歸一化坐標也可以根據(jù)及式(2)、式(3)來確定。

      2.2 缺陷合并

      當連續(xù)兩次掃查都檢測到同一個缺陷時,如果根據(jù)各自的掃查基點坐標,直接將處于不同掃查的兩個缺陷矩形框角點坐標進行歸一化處理,則兩個矩形框在檢測坐標系 XOY上就會相交,且如果兩個缺陷量化的深度不一樣,則填充矩形框的顏色灰度值也會不同,其很容易被理解為兩個缺陷。為此,需對這樣的兩個Block進行合并處理,使其成為一個Block。

      如圖4所示,可以根據(jù)式(5)來判斷第i次掃查的某個Block和第i+1次掃查的某個Block是否相交

      若滿足式(5),說明二者存在相交部分,即可將兩個Block合并為一個新的Block(XS,XE,YS, YE,N),其相關(guān)參數(shù)按以下4式確定:

      合并之后的缺陷,其量化深度以兩個缺陷中深度較大者來重新定義。

      圖4 相交Block判斷

      圖5所示為相鄰兩次掃查中相交Block合并前、后的示意圖。從圖中可以看到,兩個相交Block合并后成為一個大的缺陷矩形框,其包含了前面的兩個相交Block所代表的缺陷區(qū)域,且缺陷深度用較大的量化深度進行統(tǒng)一表征。

      2.3 掃查拼接

      要繪制儲罐底板缺陷的整體分布圖,還需將儲罐底板的所有單次掃查圖進行拼接。而在實際檢測過程中,為了避免漏檢,一般每相鄰兩次掃查區(qū)域沿掃查方向需設置有一定的重疊區(qū)域。為此,我們首先根據(jù)掃查區(qū)域的長度和寬度值繪制出單次掃查區(qū)域,然后根據(jù)掃查基點 Oi(xi0, yi0)在罐底板檢測坐標系 XOY下的歸一化坐標Opi(xpi0, ypi0),繪制每一幅單次掃查圖,最后對其拼接,形成一幅儲罐底板缺陷整體分布圖。由于每次掃查的起始坐標都是相對于儲罐底板坐標原點O(x0, y0)定義的,因此,每次掃查之前,都需在XOY坐標系下,首先對該次掃查首通道的起始點坐標進行歸一化處理,得到其相對于O(x0, y0)的歸一化坐標Opi(xpi0, ypi0),其中i代表掃查次數(shù),然后再根據(jù)掃查方向、總采樣點數(shù)、掃查傳感器寬度分別繪制出所有n次掃查及其缺陷分布圖,如圖6所示。

      圖5 相交缺陷Block合并示意圖

      圖6 多次掃查拼接

      這樣,當完成儲罐底板整體掃查后,可在坐標系 XOY下首先對各單次掃查的參考點坐標進行歸一化處理,然后判斷連續(xù)兩次掃查是否檢測到同一缺陷,并對矩形框相交的同一缺陷進行合并處理,再根據(jù)缺陷的量化深度值,分別將與其對應的Block填充上相應的顏色灰度值,最后完成罐底板缺陷分布圖的整體拼接,如圖7所示。

      圖7 儲罐底板缺陷整體分布圖

      3 結(jié) 論

      根據(jù)儲罐底板漏磁檢測原理及傳感器結(jié)構(gòu)特征,研究了單次掃查圖及缺陷矩形框的自動生成方法,通過掃查基點坐標歸一化、連續(xù)兩次掃查相交矩形框合并處理以及所有單次掃查圖的拼接,研究了一種儲罐底板缺陷整體分布圖的自動生成算法。檢測試驗證明,該方法能有效克服現(xiàn)有漏磁檢測系統(tǒng)需借助CAD軟件才能繪制出整個儲罐底板缺陷分布圖的局限性,保證了檢測結(jié)果的直觀性,提高了檢測系統(tǒng)的檢測效率、可靠性以及操作方便性。

      [1] Al-Naemi F I, Hall J P, Moses A J. FEM modelling techniques of magnetic flux leakage-type NDT for ferromagnetic plate inspections [J]. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 2006, 304: 790-793.

      [2] 劉志平. 基于有限元分析的儲罐底板磁性檢測與評價方法研究[D]. 武漢: 華中科技大學, 2003.

      [3] Kathirmani S, Saha S, Mukhopadhyay S. Online data compression of MFL signals for pipeline inspection[J]. NDT&E International, 2012, 50: 1-9.

      [4] 宋小春, 黃松嶺, 趙 偉. 高清晰度儲罐底板漏磁檢測器的研制[J]. 化工自動化及儀表, 2007, 34(1): 77-80.

      [5] 王 珅, 黃松嶺, 趙 偉. 儲罐底板腐蝕檢測數(shù)據(jù)采集和分析軟件的開發(fā)[J]. 清華大學學報(自然科學版), 2008, 48(1): 20-23.

      An Auto-generating Method of Defect Distribution Mapping for Tank Floor Inspection Based on Magnetic Flux Leakage

      Song Xiaochun1,2, Wen Haiyan1,2, Xu Zhengwang2
      ( 1. School of mechanical engineering, Hubei University of Technology, Wuhan Hubei 430068, China; 2. Key Lab of MMQE of Hubei Province, Wuhan Hubei 430068, China )

      In order to solve the problem in defect distribution mapping for the current tank floor testing system, a method is developed based on the magnetic flux leakage (MFL) technique for generating defect distribution maps automatically for floor inspection. Firstly, the initial scanning position of the first channel sensor in MFL detector is chosen as reference point, and the single scanning region can be defined by sensor channel numbers and sampling interval; then the vertex coordinates of rectangle block diagonal are calculated by the sensor channels and sampling points of defect signals involved, a block can be drawn to characterize the defect and the single defect distribution map is generated. And after the reference point coordinates are normalized under an unified coordinate system, blocks characterized the same defect, which are drawn in two adjacent scanning, are merged into a new one by combing operation. Finally, the map to show defects distributed on the whole tank floor are joined by single defect distribution maps. The experimental results indicate that the proposed methods can generate the defect distribution map of tank floor automatically, provide defect reports for tank floor inspection intuitively, and improve the efficiency, practicality and reliability of the tank floor inspection system.

      tank floor; defect distribution map; coordinates normalized; magnetic flux leakage

      TE 878

      A

      2095-302X (2013)05-0016-04

      2012-12-05;定稿日期:2013-02-27

      國家自然科學基金資助項目(50875077);教育部科學技術(shù)重點研究資助項目(211110);湖北省優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團隊計劃資助項目(T201105)

      宋小春(1972-),男,湖北應城人,教授,博士,主要研究方向為油氣儲運設備質(zhì)量無損檢測方法與裝備。

      E-mail:songxc@mail.hbut.edu.cn

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