Defect localization based on ultrasonic TOFD B-scan image prediction
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摘要:
在超声衍射时差法(time of flight diffraction, TOFD)B扫描图像中，缺陷端部衍射波影像呈类抛物线形态，类抛物线的顶点在图像中的位置代表了缺陷端部在焊缝横截面中的位置. 当被检测焊缝存在焊缝余高时，跨越焊缝的B扫描无法实施，因此不能对缺陷进行准确定位，针对这一问题，提出一种基于超声TOFD法B扫描图像预测的缺陷端部定位方法，根据B扫描路径上超声探头与缺陷端部的动态位置关系，建立缺陷类抛物线影像的预测模型；通过采集B扫描路径上的两列A信号，利用模型，对缺陷端部类抛物线顶点坐标进行计算，并获得缺陷端部在焊缝横截面中的位置信息. 利用文中所提方法，对人工缺陷及焊接缺陷进行定位测量. 结果表明，所提方法利用两列A信号，可以有效克服焊缝余高限定检测可达性所带来的技术弊端，并获取缺陷端部在焊缝截面中的位置信息.
Abstract:In the B-scan image of the ultrasonic TOFD method, the diffraction wave image of defects appears in a parabola-like shape. In the coordinate system of the weld cross-section, the coordinates of the vertex of the parabola-like shape represent the position of the defect tip. When the inspected weld has a large reinforcement, the B-scan cannot be performed, thus failing to accurately locate the defect. To address this issue, a prediction model for the parabola-like image of defects is established based on the dynamic positional relationship between the ultrasonic probe and the defect end along the B-scan path. By collecting two A-signals from the B-scan inspection, the model is used to calculate the coordinates of the vertex of the parabola-like image of defects, thereby obtaining the position information of the defects. This forms a method for defect tip positioning based on the prediction of B-scan images in the ultrasonic TOFD method. The results of artificial and welding defect detection show that the proposed model and method can obtain the position information of defects in the weld cross-section using two A-signals, effectively overcoming the technical drawbacks caused by the limited accessibility of detection due to weld reinforcement.
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Keywords:
- ultrasonic TOFD /
- B-scan image /
- weld reinforcement /
- defect localization
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0. 序言
由于参数选择不合理及焊接过程工艺偏差等原因，熔焊焊缝中容易产生气孔、夹渣、裂纹、未熔合和未焊透等缺陷[1-3]，其中裂纹类面状缺陷在受力状态下，更易于扩展，对结构的安全性威胁最大，缺陷位置处极易发生裂纹萌生及扩展，造成结构失效. 因此，需要对缺陷在焊缝中的空间位置进行准确定位，对结构安全可靠性评价和剩余寿命预测提供依据. 超声波法具有检测形式灵活、检测灵敏度高、缺陷可定位等优点，被广泛应用于焊接结构缺陷检测. 其中，超声TOFD法是基于缺陷端部衍射波信号进行判断的无损检测方法，针对裂纹类危险缺陷的识别、测量和定位具有较高的可靠性. 超声TOFD法广泛应用于铁路、管道和桥梁等焊缝结构的缺陷定位检测中[4-6]. 针对超声TOFD法存在的技术弊端，薛峰[7]利用改进阈值函数提升了TOFD信号的信噪比；廖静瑜等人[8]提出频域稀疏盲卷积法提升TOFD盲区缺陷的检测效果；Zhu等人[9]利用超声波在奥氏体焊缝中的传播特性提升超声TOFD法检测的灵敏度；Chen等人[10]利用随机森林算法提升了模型对于近表面缺陷的识别率；Jin等人[11]利用模式转换波实现对管道焊缝B扫描图像的缺陷特征识别. 超声TOFD法B扫描可以在D扫描基础上，给出更准确的缺陷横向及深度位置信息. Chi等人[12]提出了一种基于合成孔径聚焦算法的超声TOFD法B扫描图像增强算法，能够自动提取B扫描图像中特征点，给出缺陷在焊缝中横向及深度位置信息. 当焊缝存在较大余高时，传统的超声TOFD方法B扫描无法实施，进而无法获取焊缝中缺陷横向位置及埋藏深度的准确信息. 针对这一问题，姜鸿鹏等人[13]提出了双椭圆法及纵横波复合法两种缺陷横向位置无损检测方法.
针对由于焊缝余高存在所导致的B扫描成像检测不可达的问题，提出一种基于超声TOFD法B扫描图像预测的缺陷定位方法，根据B扫描路径上探头对与缺陷的相对位置的动态变化关系，建立缺陷影像的类抛物线形态的数学预测模型，通过获取B扫描路径上的两列A信号，利用模型求解类抛物线影像顶点坐标，实现对缺陷位置信息的获取.
1. 超声TOFD原理
超声TOFD技术原理，如图1所示，典型的A扫描信号见图1(b)，1为侧向波，2为缺陷的上端衍射波，3为缺陷的下端衍射波，4为底面反射波. 除A信号以外，超声TOFD法还具有2种动态扫查方式，即D扫描和B扫描，其扫查方向见图1(a)，当两探头相向布置，相对位置保持不变且沿着焊缝长度方向做扫描—采样—扫描的同步运动时，检测所得为D扫描图像见图1(c). 当两探头相对位置不变且沿垂直焊缝长度方向作同步移动扫查时，检测所得为B扫描图像见图1(d). 缺陷端部的衍射波影像由一系列A信号组成，呈类抛物线的形态.
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图 1 超声TOFD技术原理Figure 1. Principle of TOFD technique. (a) placement of probes; (b) typical TOFD A-scan signal; (c) D-scan image; (d) B-scan image在B扫描成像检测中，通常需要利用缺陷衍射回波的类抛物线影像的最高点来计算缺陷的横向位置和深度，当被检测结构存在焊缝余高，B扫描检测不可达，针对此问题提出基于超声TOFD法B扫描图像预测的焊缝缺陷定位方法.
2. 缺陷定位模型建立
2.1 缺陷衍射波影像的数学推导
在焊缝横截面上，以工件上表面为x轴，焊缝中心线为y轴，建立平面直角坐标系，如图2所示. 发射探头A和接收探头B跨越焊缝布置，两探头声入射点的间距为2S；l表示缺陷端部到焊缝中心的横向距离；h表示缺陷端部到检测表面的距离；d表示探头对的中点到焊缝中心的横向距离.
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图 2 缺陷衍射波传播时间Figure 2. Schematic diagram of the propagation time of defect diffraction wave根据探头声入射点和缺陷端部的动态位置关系，可以计算出声波从发射探头A的声入射点到缺陷端部D的传播时间t1为
$$ {t}_{1} = \sqrt{(S + d-l{)}^{2} + {h}^{2}}/v $$ (1) 式中：v为材料纵波声速.
同理，声波从缺陷尖端D到接收探头B的声入射点传播时间t2为
$$ {t}_{2} = \sqrt{(S-d + l{)}^{2} + {h}^{2}}/v $$ (2) 式(1)和式(2)为声波的传播时间与声入射点的横向位置呈双曲线变化关系，将式(1)和式(2)相加，则可以得到声波在工件中的传播时间t为
$$ t = {t}_{1} + {t}_{2} $$ (3) 式(3)为B扫描图像中缺陷衍射波影像的数学表达，呈类抛物线形态.
建立与B扫描图像相同物理意义的坐标系，横轴x1表示B扫描过程中探头中心点距离焊缝中心的横向位置，纵轴y1表示超声A信号的传播时间，将式(1) ~ 式(3)的函数图像画入坐标系，如图3所示.
如图所示，曲线1和曲线2均为双曲线，曲线3为曲线1和曲线2之和，即为预测的缺陷类抛物线B扫描影像. 当焊缝缺陷端部的横向位置l和深度h一定时，曲线1和曲线2两双曲线方程确定，进而预测的缺陷类抛物线B扫描影像确定. 通过声波的传播路径分析可知，当声波传播时间最短时，缺陷端部对应的位置在类抛物线的顶点处，此时，探头对中心点位于缺陷端部的正上方，即可通过缺陷影像的顶点确定缺陷端部位置.
2.2 缺陷B扫描影像的预测模型
基于上述B扫描图像中缺陷端部影像的数学表达，在扫查参数确定时，缺陷类抛物线B扫描影像仅与焊缝缺陷端部的横向位置l和深度h有关. 可以利用B扫描路径上两列A信号建立二元多项式方程组，进而求解缺陷端部的横向位置l和深度h，从而实现缺陷端部在焊缝横截面中的定位，A信号获取及测量过程如图4所示.
移动探头对，选择合适位置记录缺陷衍射波的传播时间$ {\tau }_{1} $，并测量坐标系下发射探头的位置a1；移动探头对至下一测点，获得另一缺陷衍射波传播时间$ {\tau }_{2} $和发射探头位置a2.将获取的数据带入下式，即可得到缺陷尖端的位置信息.
$$ \left\{\begin{array}{c}\dfrac{\sqrt{{({a}_{1}-a)}^{2} + {h}^{2}} + \sqrt{{(2S-{a}_{1} + a)}^{2} + {h}^{2}}}{v} = {\tau }_{1}-{t}_{0}\\ \dfrac{\sqrt{{({a}_{2}-a)}^{2} + {h}^{2}} + \sqrt{{(2S-{a}_{2} + a)}^{2} + {h}^{2}}}{v} = {\tau }_{2}-{t}_{0}\end{array}\right. $$ (4) 式中：$ {t}_{0} $为系统延迟.
3. 人工缺陷检测
3.1 试块及实验参数
利用电火花技术在低碳钢板100 mm × 80 mm × 20 mm中加工窄槽，获得人工缺陷试块，试块及人工缺陷尺寸如图5所示. 超声TOFD法检测试验采用中心频率为5 MHz、晶片尺寸为$ {\phi } $6 mm的探头对，所用有机玻璃楔块钢中纵波折射角60°. 采用物理声学研究所C扫描成像系统(ultrasonics by physical acoustics，ULTRAPAC)的超声TOFD模块进行声学图像及信号采集，信号采样频率100 MHz，系统增益60 dB，B扫描分辨力0.2 mm.
3.2 人工缺陷B扫描影像预测
对缺陷1进行B扫描，获得缺陷端部的衍射影像. 在缺陷1的B扫描图像中，在包含缺陷衍射条纹影像的不同位置选取两列A信号，并记录下两列A信号的采集位置分别为1和2. 位置1和2分别对应两探头连线中点至缺陷的水平横向距离10 mm和5 mm处，获得的A信号如图6所示.
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图 6 B扫描图像中采集的A信号Figure 6. A signals extracted from B-scan image. (a) position1; (b) position2从采集到的A信号中，获取缺陷衍射波的传播时间. 将探头间距、两列A信号的采集位置和两列A信号的缺陷衍射波传播时间带入式(1) ~ 式(3)，得到预测缺陷B扫描影像. 将预测缺陷B扫描影像与实际B扫描结果画入同一坐标系下进行对比，如图7所示.
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图 7 缺陷B扫描影像与预测结果Figure 7. Comparison between defect B-scan image and prediction result横轴为两探头连线中点相较缺陷端部的横向位置，纵轴为超声信号的传播时间. 白线为所提模型预测的缺陷B扫描影像，覆盖于缺陷影像上. 在缺陷影像的中间区域，即横坐标−15～15范围内，预测结果与实际结果基本重合；而在缺陷影像两侧，预测结果与实际结果存在0.5 μs以内的偏差，所提的基于B扫描缺陷影像的预测模型成立.
3.3 人工缺陷定位模型计算结果
为了评估所提出模型缺陷定位的准确性，针对人工缺陷1和人工缺陷2，在探头间距一定的条件下，改变发射探头与缺陷端部的横向距离，获取多组超声TOFD法A信号. 每个人工缺陷采集6个A信号，按照排列组合的方式将6个A信号中的缺陷衍射波传播时间两两分组，带入所提模型进行计算，每个人工缺陷可获取15组缺陷端部横向位置和深度计算结果，如图8所示.
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图 8 人工缺陷的定位结果Figure 8. Measured results of the artificial defect tips on the cross-section. (a) defect1; (b) defect2统计缺陷1和缺陷2的模型计算误差，其中缺陷端部横向位置测量误差分析结果见表1，缺陷端部埋藏深度的误差分析结果见表2. 其中正负号表示计算结果偏移焊缝中心的方向，正数为偏右，负数为偏左. 结果表明，所提方法在人工缺陷的横向位置和深度定位方面误差较小，其中深度定位最大误差低于0.5 mm，证明所提方法可以有效定位缺陷端部在焊缝截面上的位置.
表 1 缺陷横向位置测量误差(mm)Table 1. Measured error analysis for lateral position of defects缺陷编号 均值M 中位数m0.5 标准差σ 1 0.31 −0.11 0.3 2 0.49 −0.38 0.4 表 2 缺陷埋藏深度测量误差(mm)Table 2. Measured error analysis for buried depth of defects缺陷编号 均值M 中位数m0.5 标准差σ 1 0.18 0.05 0.22 2 0.04 0.01 0.05 4. 焊接缺陷检测
对X80钢MIG环焊缝进行检测，焊缝厚度为20 mm，使用超声TOFD法D扫描沿环焊缝纵向进行扫查，获得3处缺陷，并按顺序编号为缺陷1，缺陷2和缺陷3，并记录下缺陷在焊缝长度方向的位置. 在焊接缺陷对应位置处，应用文中方法，获取每个缺陷的2个A信号数据，并记录下每次信号提取时发射探头到焊缝中心线的横向距离. 缺陷位置的金相显示结果和模型测量结果见表3. 采用文中所提方法，焊接缺陷横向位置的平均测量误差为1.5 mm，最大误差为2.1 mm；焊接缺陷埋藏深度的平均测量误差为1.0 mm，最大误差为1.4 mm.
表 3 焊接缺陷测量结果(mm)Table 3. Measured results of weld defects焊接缺陷
编号横向
位置x横向位置
测量结果埋藏
深度h埋藏深度
测量结果1 2.8 0.7 16.3 17.2 2 3.3 1.4 17.0 15.6 3 3.0 3.6 15.5 14.8 在焊缝中，不同区域受到焊接热循环的影响将产生不同金相组织并带来声速变化，用单一的材料声速进行缺陷定位计算必然产生误差. 因此，人工缺陷试块的组织成分相对均一，计算误差小，实际焊接缺陷的计算误差相对较大. 超声TOFD法是适合于中厚度板及大厚度板的缺陷检测方法，在超声TOFD法中，B扫描图像的分辨力随检测深度的增加而增大，因此，在一定的检测条件下，板材厚度越大，声波在工件中的传播距离越长，缺陷定位检测误差越小.
5. 结论
(1)根据超声TOFD法B扫描成像原理，利用成像过程中超声探头和缺陷端部的动态位置关系，建立了数学模型，利用模型并根据成像过程参数，实现了B扫描图像中缺陷端部衍射波形态的预测.
(2)利用两列超声TOFD法A信号，通过模型计算并获取了缺陷端部在焊缝截面中的位置信息，实现了非扫查式的缺陷定位，形成了一种基于超声TOFD法B扫描图像预测的缺陷端部定位方法.
(3)人工缺陷和焊接缺陷检测结果表明，所提方法可以克服焊缝余高带来检测不可达的问题，并能够给出缺陷在焊缝横截面上的位置信息.
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图 1 超声TOFD技术原理
Figure 1. Principle of TOFD technique. (a) placement of probes; (b) typical TOFD A-scan signal; (c) D-scan image; (d) B-scan image
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图 2 缺陷衍射波传播时间
Figure 2. Schematic diagram of the propagation time of defect diffraction wave
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图 6 B扫描图像中采集的A信号
Figure 6. A signals extracted from B-scan image. (a) position1; (b) position2
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图 7 缺陷B扫描影像与预测结果
Figure 7. Comparison between defect B-scan image and prediction result
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图 8 人工缺陷的定位结果
Figure 8. Measured results of the artificial defect tips on the cross-section. (a) defect1; (b) defect2
表 1 缺陷横向位置测量误差(mm)
Table 1 Measured error analysis for lateral position of defects
缺陷编号 均值M 中位数m0.5 标准差σ 1 0.31 −0.11 0.3 2 0.49 −0.38 0.4 
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表 2 缺陷埋藏深度测量误差(mm)
Table 2 Measured error analysis for buried depth of defects
缺陷编号 均值M 中位数m0.5 标准差σ 1 0.18 0.05 0.22 2 0.04 0.01 0.05
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表 3 焊接缺陷测量结果(mm)
Table 3 Measured results of weld defects
焊接缺陷
编号横向
位置x横向位置
测量结果埋藏
深度h埋藏深度
测量结果1 2.8 0.7 16.3 17.2 2 3.3 1.4 17.0 15.6 3 3.0 3.6 15.5 14.8
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[1] 迟大钊, 郭涛, 张闰琦, 等. 声阻法胶接结构缺陷实时成像检测[J]. 焊接学报, 2022, 43(11): 107 − 111. Chi Dazhao, Guo Tao, Zhang Runqi, et al. Study on real-time imaging detection of bonding defects by acoustic method[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2022, 43(11): 107 − 111.
[2] 刘强, 赵立彬, 迟大钊. 薄壁十字交叉激光焊结构缺陷超声Lamb波检测[J]. 焊接学报, 2021, 42(11): 40 − 43. Liu Qiang, Zhao Libin, Chi Dazhao. Ultrasonic lamb wave detection of defects in thin-walled cross welding structure[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2021, 42(11): 40 − 43.
[3] Qi J Y, Wu Y F. Strip steel surface defect detection algorithm based on improved Faster R-CNN[J]. China Welding, 2024, 33(2): 11 − 22.
[4] Benkhedda F, Bensaid I, Benmoussat A, et al. Corrosion of API 5L X60 pipeline steel in soil and surface defects detection by ultrasonic analysis[J]. Metals, 2024, 14(4): 388. doi: 10.3390/met14040388
[5] Wang G F, Ren G Q, Deng B, et al. Verification analysis of X70 type B sleeve for in-service pipeline repair[J]. Journal of Failure Analysis and Prevention, 2023, 23(3): 1137 − 1149.
[6] 陈振华, 张翀, 卢超, 等. 奥氏体不锈钢焊缝超声TOFD检测中声波传播特性分析及其应用[J]. 焊接学报, 2016, 37(8): 91 − 95. Chen Zhenhua, Zhang Chong, Lu Chao, et al. Application and analysis on wave propagation in ultrasonic TOFD test of austenitic stainless steel weld[J]. Transactions of the China Welding Institution, 2016, 37(8): 91 − 95.
[7] 薛峰. 基于改进阈值函数的TOFD图像小波去噪[J]. 无损检测, 2023, 45(8): 62 − 66. doi: 10.11973/wsjc202308012 Xue Feng. Wavelet denoising algorithm of TOFD image based on improved threshold function[J]. Nondestructive Testing, 2023, 45(8): 62 − 66. doi: 10.11973/wsjc202308012
[8] 廖静瑜, 孙旭, 刘梓昱, 等. 基于频域稀疏盲解卷积的奥氏体不锈钢TOFD盲区小缺陷定量检测[J]. 无损检测, 2023, 45(7): 70 − 75. Liao Jingyu, Sun Xu, Liu Ziyu, et al. Quantitative detection of small defects in TOFD dead zone of austenitic stainless steel based on frequency domain sparse blind deconvolution[J]. Nondestructive Testing, 2023, 45(7): 70 − 75.
[9] Zhu C X, Yuan H T, Ma G H. An active visual monitoring method for GMAW weld surface defects based on random forest model[J]. Materials Research Express, 2022, 9(3): 036503. doi: 10.1088/2053-1591/ac5a38
[10] Chen Z H, Zheng Z Y, Lu C. Analysis on wave propagation characters in austenitic stainless steel weld and application in ultrasonic time of flight testing[C]//International Conference on Advanced Materials and Energy Sustainability (AMES), 2016, 198 − 205.
[11] Jin S J, Sun X, Luo Z B, et al. Quantitative detection of shallow subsurface cracks in pipeline with time-of-flight diffraction technique[J]. Ndt & E International, 2021, 118: 102397.
[12] Chi D Z, Gang T. Shallower buried defect testing method based on ultrasonic TOFD[J]. Journal of Nondestructive Evaluation, 2013, 32(2): 164 − 171. doi: 10.1007/s10921-012-0169-1
[13] 姜鸿鹏, 陈辉刚, 张泽勇, 等. 基于超声TOFD法的焊接缺陷横向定位检测技术[J]. 焊接, 2023(5): 7 − 12. Jiang Hongpeng, Chen Huigang, Zhang Zeyong, et. al. Measurement method of weld defect transverse location based on ultrasonic TOFD technology[J]. Welding & Joining, 2023(5): 7 − 12.
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期刊类型引用(4)
1. 冀佳. 建筑电气设备铝合金壳体的焊接技术. 焊接技术. 2023(10): 92-95 . 
百度学术
2. 李洪林，金鑫，李勤，霍英妲，李褔宝. 不同激光焊接工艺对6005A-T6系铝合金焊接接头高应变速率性能的影响. 焊接. 2022(02): 11-17 . 百度学术
3. 蔡文龙，张永康，刘健航，黎嘉杰. 不同焊接方法对E690海工钢气孔规律的影响. 机械制造文摘(焊接分册). 2022(06): 1-9 . 百度学术
4. 蔡文龙，张永康，孙泽永，刘健航，吴寿桥，范运鹏. 海上风电结构钢电弧与激光锻造复合焊接修复工艺研究. 电加工与模具. 2021(06): 58-61 . 百度学术
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