基于希爾伯特變換的鋁/鋁膠接結(jié)構(gòu)缺陷尺寸的超聲測量

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(1.南昌航空大學(xué) 無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室，南昌 330063; 2.上海航天精密機械研究所，上海 201600)

基于希爾伯特變換的鋁/鋁膠接結(jié)構(gòu)缺陷尺寸的超聲測量

胡玉平1，高鴻波1，吳偉1，張士晶1，涂俊2，危荃2

(1.南昌航空大學(xué) 無損檢測技術(shù)教育部重點實驗室，南昌 330063; 2.上海航天精密機械研究所，上海 201600)

采用5 MHz和10 MHz的聚焦探頭對膠接鋁板進(jìn)行超聲水浸特征成像檢測，以及對掃查數(shù)據(jù)進(jìn)行Hilbert(希爾伯特)變換后的特征成像,測量了變換前后的人工脫粘缺陷尺寸，并比較了測量精度。試驗結(jié)果表明：10 MHz探頭檢測結(jié)果比5 MHz探頭的檢測結(jié)果更好；對粘接層下界面成像與底波成像以及粘接層上界面成像進(jìn)行對比，脫粘缺陷的檢出率更高；10 MHz掃查特征成像經(jīng)Hilbert變換可得到更好的成像結(jié)果，人工缺陷尺寸的測量精度進(jìn)一步提高，測量結(jié)果相比實際缺陷尺寸的誤差不大于5%。超聲特征成像對鋁板膠接層有很好的檢出效果。

膠接鋁板；聚焦探頭；超聲特征成像；希爾伯特變換；缺陷尺寸

鋁可采用熔焊、電阻焊、硬焊、軟焊、膠接以及鉚接、栓接等方法連接[1]。膠接技術(shù)是通過膠粘劑與被連接件之間的化學(xué)反應(yīng)或物理凝固等作用將材料連接在一起的技術(shù)[2]。膠接結(jié)構(gòu)輕質(zhì)高強，比強度高，還具有阻裂、減振、隔熱、隔音等特殊作用。一般來說用膠接代替鉚接可使質(zhì)量減輕25 %，強度比鉚接提高35%，而成本下降約20%。由于膠接是面積連接，能避免應(yīng)力集中，耐腐蝕性能也可大幅度提高[3]。粘接結(jié)構(gòu)具有比強度、比模量高等特點，被廣泛應(yīng)用于航空航天、軍工等重要零部件上，如火箭發(fā)動機非金屬包覆層、殼體粘接等[4]。由于粘接工藝的原因，如膠粘劑涂抹薄厚不均或固化工藝控制不當(dāng)時，容易在粘接界面上形成弱粘接、局部脫粘或者氣泡等缺陷[5]。另外，在制造過程中粘接界面上往往存在殘余應(yīng)力，加上粘接界面受疲勞、腐蝕、老化等影響，厚度尺寸很小的粘接界面在有微小缺陷的情況下也可能發(fā)生致命的破壞。研究表明：粘接結(jié)構(gòu)缺陷的存在破壞了粘接結(jié)構(gòu)的完整性，從而影響了其性能，有必要對粘接結(jié)構(gòu)界面進(jìn)行無損檢測或質(zhì)量評價[6]。常用膠接結(jié)構(gòu)的檢測方法有敲擊法、聲振檢測、超聲檢測、聲發(fā)射檢測、射線檢測、紅外線檢測及全息照相檢測[7]。超聲檢測能解決粘接質(zhì)量問題的關(guān)鍵在于超聲特征信號的檢出及信號的分析與處理。筆者應(yīng)用超聲檢測的優(yōu)點及特性，有效地提取和利用反映粘接界面缺陷的信息特征，對粘接層界面進(jìn)行檢測，對檢測信號進(jìn)行信號分析，得出粘接界面的質(zhì)量狀況。

超聲特征成像檢測一般都帶數(shù)據(jù)采集、存儲和處理等功能，方便操作人員對圖像結(jié)果進(jìn)行分析，完成對缺陷的定位、定性和定量的檢測[8-9]。其不僅有一般超聲檢測的功能，還能對檢測信號進(jìn)行頻譜分析和數(shù)字濾波。通過對各種特征量的提取和重構(gòu),可進(jìn)行超聲層析等，再應(yīng)用Hilbert變換對掃查數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并提取特征值成像，提高檢測效果[10]。

1 超聲特征成像檢測

1.1超聲特征成像檢測原理

特征掃描包括兩方面的特征：一是超聲波波形的特征,主要指波形上升時間、下降時間、脈沖周期和頻譜特性等;二是缺陷的特征,包括缺陷的類型、形狀和大小等。

超聲特征成像檢測除了傳統(tǒng)掃描功能外,還能對檢測信號進(jìn)行頻譜分析和數(shù)字濾波。其通過對各種特征量的提取和重構(gòu),可進(jìn)行超聲層析等檢測，所有檢測信息都能自動存儲在計算機中, 以供詳細(xì)分析和復(fù)查[11]。

超聲特征掃描的關(guān)鍵是待測工件缺陷特征的研究、提取和確定。需要使用專用換能器提取出檢測時的波形信息,再進(jìn)行檢測信號的全波列采集,并存儲在計算機里。通過計算機完成信號的處理,并以圖像方式顯示各種特征參量[12-13]。超聲特征掃描成像系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 超聲特征掃描成像系統(tǒng)

1.2檢測對象

研究的對象是鋁鋁膠接結(jié)構(gòu)板材，板材的尺寸(長×寬×厚)為200 mm×159 mm×8.18 mm。膠接層位置為3.97,0.24,3.97 mm的中間層位置，膠接層厚度為0.24 mm。膠接鋁板B面有人工孔，大孔徑為30.2 mm，小孔徑為10.1 mm。膠接鋁板外觀如圖2所示。

圖2 膠接鋁板外觀

圖3 超聲C掃描系統(tǒng)外觀

1.3檢測儀器

使用南昌航空大學(xué)自制的超聲C掃描系統(tǒng)，該系統(tǒng)能實現(xiàn)自動掃描、數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)特征成像，該系統(tǒng)外觀如圖3所示。試驗所采用的探頭型號是5 MHz和10 MHz的水浸點聚焦探頭，采樣率為125 MHz，掃查步進(jìn)間距為1 mm，掃查速度為6 000 mm·min-1。

2 試驗結(jié)果及分析

對鋁板進(jìn)行掃查，掃查方式的三維示意如圖4所示，其有孔朝上和孔朝下兩種掃查方向。

圖4 鋁板的掃查方式三維示意

對試件進(jìn)行同一探頭，同一增益下的粘接良好區(qū)和粘接不良區(qū)的A掃查波形進(jìn)行對比，結(jié)果如圖5所示。

圖5 同一探頭、同一增益下的鋁板A掃查波形

從圖5可以看出，在相同的增益下，脫粘區(qū)界面回波的幅值比粘接良好處的幅值高，對缺陷的定位就更明顯。

2.1超聲水浸特征掃查探頭參數(shù)比較

對鋁板粘接試塊采用5 MHz和10 MHz水浸聚焦探頭進(jìn)行掃查對比，將掃查后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征成像。

在5 MHz和10 MHz水浸聚焦探頭掃查試驗中，探頭是同一類型的，且水中的聚焦深度都是30 mm，掃查聚焦設(shè)為同一位置，掃查對象是同一試樣，掃查方式及參數(shù)相同，掃查速度都為6 000 mm·min-1，掃查間距為1 mm，存儲方式一樣。在這種條件下，通過變換探頭頻率掃查鋁/鋁粘接試塊，從而進(jìn)行檢測參數(shù)對比。

對鋁板A面朝上使用5 MHz和10 MHz水浸聚焦探頭進(jìn)行C掃成像，結(jié)果如圖6所示。

圖6 不同頻率探頭對鋁板A面入射掃查時的底波幅值成像

應(yīng)用ImageJ軟件對成像結(jié)果進(jìn)行信噪比分析，軟件讀取的缺陷邊界灰度分布如圖7所示。

圖7 軟件讀取的缺陷邊界灰度分布示意

C掃描成像質(zhì)量數(shù)據(jù)分析如表1所示，從掃查數(shù)據(jù)結(jié)果和成像分析得出， 10 MHz探頭掃查缺陷結(jié)果比5 MHz探頭掃查缺陷結(jié)果會更清晰，尺寸測量結(jié)果也更接近實際，誤差更小。但5 MHz的成像信噪比大于10 MHz的，由于頻率較小所造成的干擾較小，顯示出的信噪比也小。底波幅值成像中，衰減或表面凹凸不平會對成像結(jié)果影響較大。

表1 C掃描成像質(zhì)量數(shù)據(jù)分析

2.2鋁板粘接層超聲特征成像及數(shù)據(jù)處理

對10 MHz探頭掃查鋁板的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如下所述。

x(t)為實信號，其Hilibert變換定義為：

式(1)中，將實信號x(t)與1/(πt)作卷積得到(t)，(t)即為x(t)的Hilibert變換，(t)也可以被解讀為輸入是x(t)的“線性時不變系統(tǒng)”的輸出，而此系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)為1/(πt)，其反變換為：

可見x(t)與(t)互為Hilbert變換對。由式(2)的變換結(jié)果可得到實信號x(t)的解析信號(t)。

由Hilbert變換定義可知，Hilbert變換將時域?qū)嵭盘栟D(zhuǎn)換為時域解析信號。該解析信號是實部為實信號本身，虛部為其Hilbert變換的復(fù)信號。其幅值即為該實信號的包絡(luò)[14-15]。

對鋁板A面掃查數(shù)據(jù)進(jìn)行幅值成像及Hilbert變換成像，如圖8所示。

從圖8可知，粘接層下界面峰值特征成像檢測粘接層缺陷效果會比底波峰值特征成像和粘接層上表面峰值特征成像效果好。對比Hilbert變換前后的成像質(zhì)量，分析結(jié)果如表2所示。

圖8 水浸聚焦探頭掃查鋁板A面的特征成像結(jié)果

從表2數(shù)據(jù)可以得出，相比于直接特征成像質(zhì)量，經(jīng)過Hilbert變換后的成像質(zhì)量較好，信噪比較大；粘接層上界面的信噪比是分層成像中最大的，而粘接層下界面的信噪比是最小的。對比粘接層下表面Hilbert變換前后成像檢測缺陷大小，結(jié)果如表3所示。

由表3數(shù)據(jù)分析可得,經(jīng)過Hilbert變換后的特征掃描成像缺陷檢測尺寸更加接近實際缺陷尺寸，檢

表2 鋁板粘接試塊超聲特征成像與Hilbert變換后信噪比分析

表3 特征掃描成像人工缺陷孔徑大小測量

檢測精度更高，缺陷檢測最大誤差為4.95%；直接特征成像中人工缺陷尺寸測量誤差達(dá)到15.45%，誤差較大。通過ImageJ軟件對成像進(jìn)行二值化，測量脫粘缺陷占粘接層面積的二值圖如圖9所示，測得缺陷的面積為總粘接面的8.95%。

圖9 脫粘缺陷占粘接層面積的二值圖

由以上分析可得，超聲特征成像法可以有效地檢測鋁板粘接結(jié)構(gòu)，在對掃查數(shù)據(jù)經(jīng)Hilbert變換后特征成像的檢測效果更加好，不僅提高了檢測的精確度，還降低了測量缺陷尺寸的誤差。

3 結(jié)論

應(yīng)用超聲特征成像檢測法可以直接地檢測鋁板粘接結(jié)構(gòu)，對于厚度為3.97 mm、粘接層厚度為0.24 mm的粘接結(jié)構(gòu)選用10 MHz的水浸聚焦探頭時的檢測效果較好。對鋁板粘接結(jié)構(gòu)應(yīng)選用粘接層下界面特征成像，這種方法檢測出的脫粘缺陷率很高，試塊的脫粘缺陷占比為8.95%，通過Hilbert變換后的成像質(zhì)量更好，信噪比也更高，檢測出缺陷的尺寸誤差不大于5%。超聲特征成像法是一種有效應(yīng)用于粘接結(jié)構(gòu)檢測的無損檢測方法。

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UltrasonicTestingoftheFlawSizeintheAl/AlAdhesiveStructureBasedonHilbertTransform

HU Yuping1, GAO Hongbo1, WU Wei1, ZHANG Shijing1, TU Jun2, WEI Quan2

(1.Key Laboratory of Nondestructive Testing of Ministry of Education, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063,China;2.Shanghai Aerospace Precision Machinery Research Institute, Shanghai 201600, China)

The paper used 5 MHz and 10 MHz focusing probes to detect the adhesive aluminum plate by the method of ultrasonic water immersion feature imaging testing and imaged the feature after processing the data with Hilbert transform. The size of the artificial debonding defect in the characteristic imaging before and after transformation is measured, and the accuracy of measurement defect size is compared. The result showed that the testing quality of 10 MHz probe was better than that of 5 MHz probe,the detection rate of unglued flaw in the adhesive layer under the interface was the highest compared to the bottom wave imaging and upper interface imaging. Much better imaging result can be obtained by using 10 MHz probe and followed by processing the data with Hilbert transform. At the same time，the measurement accuracy of artificial defect size is also increased and the error is less than 5% compared with the actual flaw size. Ultrasonic feature imaging has a good detection effect on the aluminum plate adhesive layer.

adhesive aluminum plate; focusing probe; ultrasonic feature imaging; Hilbert transform; flaw size

2017-04-14

胡玉平(1990-)，男，碩士研究生，主要從事超聲檢測、無損評價工作

胡玉平，1262433470@qq.com

10.11973/wsjc201711009

TG115.28

A

1000-6656(2017)11-0039-05