陈振华，谢飞鸣，卢 超，章 庆

(1. 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学)， 南昌 330063;2.方大特钢科技股份有限公司， 南昌 330012)

基于虚拟仪器的扁钢内部缺陷超声三维成像方法研究

陈振华1,2，谢飞鸣2，卢 超1，章 庆2

(1. 无损检测技术教育部重点实验室(南昌航空大学)， 南昌 330063;2.方大特钢科技股份有限公司， 南昌 330012)

超声三维成像技术因其能够提供人体结构的立体信息，而被广泛的应用于医学诊断领域；然而，由于计算量大、成本高、速度慢，工业构件的超声三维成像技术却鲜见报道；弹簧扁钢是国民经济建设的重要钢材品种之一，通过超声三维成像技术测量扁钢内部缺陷的三维分布对于提高扁钢质量控制能力具有重要作用；为提高三维成像效率及降低成像系统的研发周期，提出高效的数据采集及三维图像重构方法，并基于虚拟仪器技术开发了三维图像重构软件；研究结果显示，基于超声水浸聚焦分层C扫描的数据提取方法能够满足三维成像的要求，所提出的数据重构方法及基于虚拟仪器的三维成像软件能够准确重构扁钢内部层片状缺陷的三维分布，是弹簧扁钢内部缺陷评价的有效方法。

超声三维技术；三维图像虚构

0 引言

合金弹簧钢广泛的应用于汽车、铁路、重型机械、军工，等各个领域，是国民经济建设的重要钢材品种之一[1]。夹杂物是影响扁钢力学性能的主要因素，准确测定夹杂物分布对于提高产品质量、促进工艺革新具有重要作用[2-4]。三维超声成像能提供丰富的立体结构信息, 在医学领域已得到了广泛的应用[5-9]。理论上，可通过超声三维成像技术测量弹簧扁钢内部的缺陷三维分布。然而，由于三维数据的获取、处理、重建与可视化的计算量较大、成本高，工业构件的超声三维成像技术及应用却鲜见报道。

虚拟仪器是基于计算机为核心的硬件平台，由用户设计并由软件实现仪器功能的计算机仪器系统，具有开发周期短、界面美观、使用灵活、扩展性强、接口众多等优点[10-12]。为降低三维成像系统的开发周期和研发成本，本研究基于虚拟仪器技术开发了针对于弹簧扁钢内部层片状缺陷的三维成像软件，并提出了相关数据的采集与重构。研究结果显示，利用水浸聚焦声束的能量分布特征特征，分层超声水浸聚焦C扫描法可高效、准确的采集扁钢内部层片状夹杂物的三维成像数据；提出的数据重构方法及基于虚拟仪器技术开发的三维成像软件可准确显示缺陷的三维分布及不同深度的层析C扫描图像，为弹簧扁钢层片状夹杂缺陷的三维分布测量提供了有效的解决方案。

1 试样制备

试样为应用最广泛的硅锰弹簧钢60Si2Mn弹簧扁钢。试验中采用平底孔人工缺陷试样和自然缺陷试样，截面厚度均为16 mm。其中，人工缺陷试样用于验证数据采集方法及三维成像软件的可行性，自然缺陷试块用于分析缺陷三维成像技术对自然缺陷的检测能力。人工缺陷试样尺寸为20*35*16 mm，垂直于截面加工直径2 mm、深度分别为：4 mm、5.5 mm、9 mm的平底孔(图1a)；含自然缺陷的检测试样尺寸为22*22*16 mm(图1b)。

图1 检测试样及对比试块(mm)

2 层片状缺陷三维成像数据采集方法

2.1 基于超声水浸聚焦的三维数据采集

超声水浸聚焦法可使探头在检测对象上方自由移动并保持均一良好的声耦合性能，是自动数据采集的主要方式。本研究采用水浸聚焦法对试块进行分层C扫描提取三维成像数据。图2显示：设分层扫描间隔为d，当探头位于位置1、2、3时，聚焦区域分别覆盖检测对象的a层区域、b层区域以及c层区域；探头分别在位置1、2、3做C扫描运动并逐点采集数据，即可实现对检测对象的完全覆盖。由于扁钢中夹杂的形状一般为平行于扁钢表面层片状缺陷，因此通过该方法采集夹杂的三维成像数据是可行的。分层间隔d是三维数据采集的关键参数，间隔过大则易导致漏检、过小则导致效率过低。

图2 三维数据采集方法

2.2 分层扫描间隔的确定

受声束干涉和声透镜球差的影响，聚焦声束能量并非聚焦于一点，而是在焦点附近形成能量较高的聚焦区域，在该聚焦区域内可保持较好的检测精度和检测灵敏度。本研究通过试验方法测量聚焦区域的声压分布，并据此设置层析C扫描间隔d。如图3所示，调整探头高度使底面反射波最高，此时声束焦点位于试样底面，据式(1)可计算探头的实际水中焦距。

(1)

式中，F为探头在水中的焦距、L为声束焦点至检测对象上表面的距离、C1为水中纵波声速 、C2为试样中的纵波声速。实测C1=1 480m/s、C2=5 959m/s、水中焦距F=87mm。

上下调节探头，聚焦区域的上下端部与底面相交并反射声波，定义聚焦区域的端部反射波幅度下降为最高幅度的a%。调整探头向下移动，当反射波幅度降低为最高幅度的a%时，焦区上端与底面相交，此时焦点位置为LU；调整探头向上移动，当反射波幅度下降为最高幅度的a%时，焦区下端与底面相交，记录焦点位置LL；则，焦区高度可表示为LU-LL。即：分层间隔d=LU-LL。

图3 试验示意图

按上述方法测得的底面反射波幅度随水距的变化，并可按式(1)计算底面反射波幅度随焦点位置(焦点距试样上表面的距离)的变化。图4显示，按检测信号幅度下降程度定义聚焦区，则若按最高幅度下降至95%定义聚焦区，则焦点在试块中上下移动范围为14.07～17.8 mm，有效聚焦区范围为3.7 mm，即：在聚焦区3.7 mm范围内底面反射波能够达到95%的最高幅度。

图4 底面反射波幅值分布

同理，按其它幅度下降条件可测量相应的焦区高度，如表1所示。表1显示：聚焦区内允许的反射波幅度衰减越大，则焦区范围越大。然而，允许的衰减过大，必然导致该聚焦区域的检测灵敏度下降。需通过试验方法进一步确定聚焦区域的测量条件。

表1 各种测量条件下的焦柱高度 (底面反射波最高幅值记为A)

采用人工平底孔试块进行超声C扫描成像，分析能够保持良好检测效果的焦区高度。调整水距，将焦点位置调整至试块6.5 mm深时，焦点距4 mm深孔2.5 mm、距5.5 mm深孔1 mm，两孔分别在95%条件和90%A条件下测得的聚焦区域内(3.7 mm和5.9 mm)；而对于9 mm平底孔，焦点距其3.5 mm，该孔位于0.85A条件下测得的聚焦区域内。图5a显示，4 mm深孔和5.5 mm深孔均可获得较高的图像分辨率，而9 mm深孔的扫描图像明显变形。因此，按95%A和90%A幅度测量条件测得的焦柱区域可满足检测灵敏度的要求，而按0.85A测量的焦柱范围内会引起图像的变形。将焦点调整至9 mm深处进行C扫描成像，9 mm深横孔可获得最高的分辨率。然而，由于4 mm和5.5 mm深孔分别距焦点5 mm和3.5 mm，这两孔分别位于85%A和80%A测量条件的聚焦区域内且检测图像严重变形。因此，按85%A和80%A测量的焦区范围内无法保持高的分辨率，如图5b所示。综上，可确定以端部反射为最高幅度的90%定义的焦区高度可作为三维成像数据采集的分层扫描间隔。

图5 不同聚焦深度下检测试样的C扫描图

3 三维数据重构及编程实现

3.1 三维数据重构方法

三维数据重构是从分层C扫描采集的全波形数据中搜索缺陷特征信号、计算特征信号(缺陷)的空间坐标，进而重构为缺陷的三维分布图像。由于每层扫描数据中仅聚焦区域内(厚度为d的分层范围内)的反射脉冲有效。因此，在各层C扫描数据的A信号上设置一成像窗口，窗口位置及宽度与该层聚焦区域一致、窗口高度设定为略高于噪声幅度以滤除噪声。仅对幅度高于窗口高度、时域范围在窗口宽度内的检测信号进行脉冲波峰搜索，即：对缺陷的反射波脉冲进行搜索。据脉冲波峰的到达时间计算缺陷深度(z轴坐标)，据扫描参数计算此时探头在C扫描平面内的位置(x、y坐标)；则，缺陷的空间坐标为：(x，y，z)。将所有脉冲波峰(缺陷反射脉冲)的空间坐标组成三维数组，并投射在三维坐标空间中便形成了缺陷的三维空间分布，三维数据重构过程参见图6。

图6 三维数据重构流程图

3.2 软件界面及功能简介

图7为三维成像软件的操作面板，分为4个主要功能区，包括：数据导入与窗口设置区、扫描参数设置区、三维成像区、分层二维C扫描成像区，各区功能及设置方式详述如下：

1) 数据导入与窗口设置区，包括：数据导入(存放)路径设置、基准波显示及窗口设置。波形显示窗口显示基准波形，通过基准波上的红色和黄色基准线设置窗口位置、宽度，窗口高度则通过输入相应幅度进行设置。

2) 扫描参数设置区用于设置扫描信息(步进长度及采样间隔)、信号采样率、材料声速。通过扫描信息可计算缺陷在x-y平面(扫描平面)的位置坐标，z方向的位置则由信号采样率及材料声速计算。

3) 缺陷三维成像区用于显示缺陷的三维分布图像，三维坐标设置如下：x-y平面为C扫描平面，z方向为检测对象的深度(厚度)方向。此外，设置各种视角及投影，以便全方位观察内部缺陷。

4) 分层二维C扫描成像区用于显示不同深度的缺陷分布，实际上为特定深度的缺陷C扫描图像，通过该图像能够精确的测量缺陷在x-y平面的尺寸。

图7 三维成像软件前面板

3.3 软件测试

对含3个平底孔的弹簧扁钢试样进行三维成像以测试软件功能。分别将声束焦点调整至试样中9 mm、5.5 mm、4 mm深平底孔表面，通过分层水浸超声C扫描方法采集三维成像数据。通过设置软件的成像窗口可在三维图中仅显示某一聚焦深度(单孔)的三维分布(图8a～c)，以及全厚度层析扫描的缺陷三维分布图(图8d)。为便于观察缺陷位置，三维图像上还设置了各缺陷在平面上的投影。

图8 对比试块的三维成像图

4 弹簧扁钢超声三维成像

对尺寸为16*22*22 mm的弹簧扁钢试样进行三维超声成像检测。按90%A的焦区测量条件测得聚区长度5.9 mm，据此设置扫描层析间隔为5.9 mm。因此，对于16 mm厚度试样，只需将焦点分别设置在距离试样上表面3 mm、9 mm、15 mm处进行三次C扫描即可实现全厚度检测信号的采集。

将检测数据导入成像软件进行三维成像，如图9所示。将图9a三维图像中几个主要的缺陷标示为a～h，各缺陷深度如表2所示。图9a中还显示了缺陷在x-y平面的投影，从x-y平面的投影图上可清晰的显示g缺陷由g1、g2等几个不连续的小缺陷构成；图9b为7 mm深的层析C扫描图，可清晰显示缺陷f的C扫描图像，按图中白色切割线测量缺陷尺寸为1.2 mm(从缺陷图像的蓝色边界测量)；由于缺陷c深度为7.5 mm，离层析深度很近，因此图9b中也能模糊显示该缺陷。此外，为进一步分析层析C扫描精度，按图9b中白线切割试样做金相观察如图8c所示；金相图显示缺陷f为长度为1.15 mm的扁平缺陷，与层析C扫描图像的测量结果具有较好的一致性。

表2 各缺陷深度 (mm)

图9 自然缺陷试样的三维成像效果

5 结论

1) 基于虚拟仪器开发环境设计三维成像软件，准确重构扁钢内部夹杂的三维分布；该软件可进行缺陷的投影显示、层析C扫描显示以及各种视角的缺陷观察，为弹簧扁钢内部缺陷的分布情况提供了重要的综合评价手段。

2) 提出三维成像的数据采集及层析扫描间隔的设置方法。针对聚焦声束特点，提出通过试样底部测量聚焦区域声压分布的方法，并据此设置层析间隔以保证高效、准确的采集三维成像数据。

3) 对含自然缺陷的弹簧扁钢进行超声三维成像，三维图像能直观观察自然缺陷的三维分布，三维图像的测量结果与金

相试验具有较高的一致性。

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Ultrasonic Three Dimensional Imaging Method for Inner Defect of Spring Flat Steel Sheet Based on Virtual Instrument Technology

Chen Zhenhua1,2, Xie Feiming2, Lu Chao1, Zhang Qing2

(1.Ministerial Key Laboratory of Nondestructive Testing, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063，China; 2. Fangda Special Steel and Technology Co., Ltd., Nanchang 330012，China)

Ultrasonic three-dimensional imaging technology which can be used to obtain three dimension information of the inner structure is widely used in medical diagnosis. However, the three dimensional imaging for testing the industrial components is rarely reported, because of large calculation, high cost and long testing time. The spring flat steel sheet is one of the most important steel products for national economic construction. Quality control ability must be enhanced through three dimension imaging on the spring flat steel sheet. Ultrasonic three dimensional imaging is adopted to test the distribution of lamellar defects in spring flat steel, and the data abstraction and data rebuilding method are proposed. Moreover, the software for three dimension imaging with virtual instrument technology is also developed to implement algorithm of data rebuilding. The results indicate that the data extracted by the divided layer scanning of ultrasonic water immersion focusing method is applicable to three dimensional imaging, the data rebuilding method and related functional software can be used to show the three dimension distribution of lamellar defects in spring flat steel.

Ultrasonic three-dimensional imaging technology three-dimensional image reconstruction

2016-08-11；

2016-09-13。

江西省博士后基金资助项目(2015KY01);国家自然科学基金资助项目(11104129)。

陈振华(1982-)，男，江西余干人，博士，讲师，主要从事测控技术与仪器，无损检测方向的研究。

1671-4598(2017)01-0181-04

10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.01.051

TG115.28

A