杨 博，范 弘

（钢铁研究总院，北京 100081）

无损检测技术是保证钢管产品品质与性能、稳定生产工艺的重要手段。如今，我国主要无缝钢管生产企业为保证产品质量，大都配备了无损检测设备，实现与生产同步实施的各种钢管缺陷的检测。在诸多无缝钢管自动无损检测技术中，超声波检测是应用最多的一种检测方法，特别对那些使用条件苛刻、质量要求高的无缝钢管，超声波检测更是一项必不可少且首选实施的无损检测方法［1］。

在利用超声波技术对无缝钢管进行探伤检验时，如果钢管（如某些热轧钢管、锻轧钢管和在役使用后钢管）表面的粗糙度较高，则超声波束在入射钢管表面时会发生漫散射，从而造成较大的声能损失和使回波伴随大量噪声信号，降低了超声波探伤的灵敏度和信噪比，影响对缺陷信号的判别以及定性、定量分析［2］。由此可见，开展对表面粗糙钢管超声波检测的去噪处理，改善信号质量和提高信噪比，进而提高钢管超声波检测的准确性和可靠性，具有非常重要的实际意义。

1 试验对象与试验装置

1.1 试验对象

试验选取一根φ73mm×6mm 在役使用后的石油无缝钢管作为试验对象。由于钢管是经过一段时间使用后从油井中取出，所以钢管表面分布着一些小腐蚀坑，经测定钢管表面的粗糙度Ra在25～50μm的范围。在利用超声波对钢管进行检测时，声束入射面的粗糙度以Ra不大于6.3μm 为宜［3］，当钢管表面粗糙度大于此数值时，回波信号中的噪声即会明显显现出来，而且表面粗糙度越高，超声波检测的信噪比越差。可见，选取表面粗糙度Ra不小于25μm的钢管作为试验对象，可以充分体现钢管恶劣表面状态对超声波探伤的影响。

为了考察表面粗糙度对钢管超声波探伤的影响及消除噪声和提高信噪比，按照GB／T 5777—2008《无缝钢管超声波探伤检验方法》标准的规定，在上述钢管的内表面制作L2 级当量人工缺陷，即25mm×0.2mm×0.3mm（长×宽×深）纵向V 型槽口，如图1所示。

图1 被检钢管及人工缺陷

1.2 试验装置

基于LabVIEW 开发的虚拟超声波检测的降噪处理方法，首先搭建了虚拟超声波检测系统平台。如图2所示，它主要包括超声波探头、超声波发射装置、接收放大装置、数据采集卡、计算机以及超声波检测信号分析处理系统软件等。

图2 虚拟超声检测系统构成

试验采用的超声探头为频率2.5MHz、直径12mm的单晶线聚焦直探头。探头采用水浸耦合方式，声束以介于第一和第二临界角之间的角度倾斜于钢管表面入射，通过在钢管表面折射产生的横波对管壁人工缺陷进行检测［4］。为了确保固定的入射角度、消除探头移动时的振动给检测带来的影响，将探头安装在一个专用探头架上，探头架与被检钢管表面接触并保持随动跟踪，如图3所示。

图3 超声波探头和探头架

超声波发射单元用于产生高频脉冲电压并馈电给探头晶片使之发射超声波声束；信号放大接收单元用于接收回波信号并经过放大送给数据采集卡进行A／D 转换。试验中采用RC 谐振电路产生高频脉冲电压实现超声波的发射，采用DA603集成芯片组成的放大器实现对回波信号的接收放大。

数据采集卡实现对检测信号的A／D转换，并将数据存入板载高速缓存，等待计算机读取。采用Hantek公司的8位DSO-2150数据采集卡，其最大采样率为150MS／s、模拟带宽60MHz、采样深度64K。

2 虚拟仪器的软件设计

虚拟仪器的软件部分是在Windows操作系统下，通过LabVIEW 开发软件自行设计的虚拟超声检测信号处理平台。通过该软件系统实现对数据采集卡的控制，并利用USB总线读取数据采集卡高速缓存中的数据，以及完成对超声检测信号的分析处理工作。

2.1 数据采集卡的驱动

基于LabVIEW 开发的虚拟超声检测信号处理平台需要调用数据采集卡的驱动程序，才能通过USB串口总线实现对数据采集卡的控制和数据的读取［5］。然而LabVIEW 不能直接调用DSO -2150数据采集卡的驱动程序，需在VC＋＋6.0编程环境下将驱动程序改写为动态链接库。动态链接库提供导出函数，再在LabVIEW 开发平台下调用动态链接库，使用其导出函数来实现与驱动程序的链接，从而访问数据采集卡上的I／O 端口和板载缓存，实现对数据采集卡的控制和数据的读取。

2.2 虚拟超声检测信号处理平台的设计

虚拟超声检测信号处理平台包含的主要功能有：数据采集卡的参数设置、信号的频谱分析和FIR滤波、信号的时频分析和小波去噪。数据采集卡的参数设置主要用来设置数据采集卡的工作状态、采样延迟和触发方式等参数；信号的频谱分析和FIR滤波实现对表面粗糙钢管超声波检测信号的快速傅里叶变换（FFT）和FIR 滤波处理，通过FFT 把时域信号变换到频域，在频域内对信号进行分析，并根据频谱分析的结果，设计FIR 带通滤波器对信号进行滤波处理。信号的时频分析和小波去噪主要通过对表面粗糙钢管的超声检测信号做小波变换，得到小波变换的时频图，再采用软阈值法对表面粗糙钢管的超声检测信号进行去噪处理。虚拟超声检测信号处理平台显示与控制界面如图4所示。

图4 虚拟超声检测信号处理平台显示与控制界面

3 表面粗糙钢管超声波检测信号处理

利用上述自行搭建的虚拟超声检测信号处理系统完成对表面粗糙钢管的超声波探伤的信号分析和处理。图5为由1.1节所述石油钢管获得的超声波检测射频信号，图6为对这一射频信号做FFT变换后的频谱信号。从图6可以看出，信号的频率成分主要集中在探头的中心频率2.5MHz左右，但除了2.5 MHz频率外，还存在有大量其他频率成份，这些频率成份中有来自探头自身产生的低频干扰信号，但大多是因为钢管表面粗糙导致在检测信号中混入了不同的高频噪声。

图5 表面粗糙钢管的超声检测射频信号

图6 表面粗糙钢管的超声检测频谱信号

根据上述频谱分析，利用FIR 加窗带通滤波器对表面粗糙钢管的超声波检测信号进行滤波处理。试验中，选用主瓣宽度最小的矩形窗FIR 带通滤波器，并将滤波器的中心频率设为2.5 MHz，低截止频率设为2.0 MHz，高截止频率设为3.0MHz。图7（a）为 经滤波后的时域信号，图7（b）为滤波后的频域信号。由时域信号可以看出，经过FIR 矩形窗带通滤波器的滤波处理后，信号的衰减很大，而且仍然存在微弱的噪声信号，这是因为对于非平稳信号而言，傅里叶变换无法区分有用信号和噪声信号的频率叠加成分，所以在滤波时把部分有用信号也滤除掉了，从而导致信号的衰减失真。

图7 FIR 滤波后的超声检测信号

对表面粗糙钢管的超声波检测信号做小波变换。小波变换是将时域信号f（t）变换为时间频率谱。要实现小波变换，首先应将时域信号变换到成时间尺度平面上，再将尺度值变换为频率值，然后以频率值为纵坐标、采样序列为横坐标作图即可得到小波变换的时间频率谱。尺度a与频率ν的关系为：

式中：νf（t）为信号f（t）的频率；νψ（t）为小波 母函数ψ（t）的频率。

在对表面粗糙钢管的超声波检测信号进行时频分析时，为了节省计算机内存、缩短信号处理时间，小波母函数选择最简单的Haar小波函数。利用Haar小波函数对检测信号做连续小波变换，小波变换的尺度个数设置为128，时间步长设置为－1，通过公式（1）得到小波变换的时频图，如图8所示。在时频图中，时域内某一时刻信号所对应的频率成分被很清楚地显示出来，颜色深度决定于信号的幅值大小。在图8中，钢管超声波检测的始脉冲和界面波的幅值大，其时频图的颜色较深，人工缺陷（纵向V 型槽口）的信号次之，表面腐蚀坑的幅值较小，颜色较浅。从图8可以明显观察到，时频图的背景很“不干净”，这是由于钢管表面腐蚀坑和其他干扰引起的噪声所致。

图8 超声检测信号小波变换时频图

根据上述时频分析，利用小波变换对表面粗糙钢管的超声波检测信号进行去噪处理。试验中，选择对称性好、适于信号多分辨分解的Sym8小波函数，并将多分辨分解层数设为6层。去噪处理选用软阈值去噪法，采用极大值极小值（Minimax）原理来估计阈值，并对每一层小波变换系数中噪声信号的标准偏差均进行评估。图9（a）所示为小波去噪后的时域信号，图9（b）为去噪后信号的时频图。将图9（b）与图8作对比可以看出，经过小波去噪后的时频图背景变得非常“干净”，说明检测信号中的噪声被基本滤除干净，而且将图9（a）与图5作对比可以看出，经过小波去噪后，有用信号保留得非常完整，衰减很小。

4 试验结果

图9 小波去噪后的超声检测信号

表1 表面粗糙钢管超声检测信号处理前后的对比

针对表面粗糙钢管的超声波检测噪声高、信噪比低的问题，利用自行搭建的虚拟超声检测信号处理系统，对检测信号分别进行基于传统傅里叶变换的FIR加窗带通滤波和基于小波变换的软阈值法去噪。处理前后，人工缺陷（纵向V 型槽口）的超声波检测信噪比（SNR）及均方根误差（RMSE）如表1所示。由表中可以明显看出，在利用超声探伤技术对表面状况达不到标准规定要求的钢管进行检测时，如果不进行任何降噪处理，由于检测信噪比较低，很难实现缺陷的可靠检出（工业探伤的信噪比一般应达到6～8dB以上）；而通过对检测信号进行适当的滤波或去噪处理后，检测信噪比得到了明显的改善。但是传统的基于傅里叶变换的FIR滤波技术，在消除噪声的同时会把大量的有用信号也滤除掉，导致波形的失真；而基于小波变换的信号去噪处理，几乎不会造成有用信号的损失，而且可以有效保持缺陷信号的特征形貌，达到更为理想的效果。

［1］李光海，沈功田，李鹤年.工业管道无损检测技术［J］.无损检测，2006，28（2）：89－93.

［2］刘贵民，张昭光.超声检测中表面粗糙度引起的声衰减补偿［J］.无损检测，2007，9（4）：206－207.

［3］JB／T 4730—2005.承压设备无损检测（JB／T 4730.3《超声检测》）［S］.

［4］聂向晖，谭依，王秀梅.小口径无缝钢管超声波探伤［J］.无损探伤，2002（4）：17－18.

［5］陈敏，汤晓安.LabVIEW 的虚拟仪器数据接口设计与实现［J］.中国测试技术，2004，30（5）：52－54.