专利名称：涡流检查方法及其系统的制作方法
技术领域：
本发明主要涉及一个检查系统，更确切地说涉及一个自动涡流非破坏性测试的方法和系统。
背景技术：
涡流检查是通常用于对飞行器引擎和其他工业部件进行非破坏性检查以查看是否有表面裂纹的技术。这种技术是基于电磁感应的原理，即一个载有交流电流的激励线圈会在被测试部件中感应出涡流。在测试样本有裂纹的情况下，例如一个裂缝或者不连续的表面，都会使测试样本中流动的涡流改变，其可以通过一个或多个感应线圈检测出来。检测的信号用于产生一涡流图像，我们可以进一步分析该图像以检测图像中裂纹的存在。
我们进行了一些尝试，来建立自动的涡流图像的裂纹检测进程。美国专利号5,345,514由Mahadavieh等人作出并且题为“Method for inspecting componentshaving complex geometric shapes(检查有复杂几何形状部件的方法)”，它公开了这样一种技术，即使用来自相邻的结构相似部分的参考图像来执行这个过程。通常，一个部件的表面可以用一个涡流探针扫描，在扫描中接收的涡流信号可以用来产生该扫描部分的二维图像。图像会被预处理，以便减少图像中由所有相似形状结构的部分所共有的背景噪声和几何特性所引起的与背景象素密度有关的任何信号。任何可疑的缺陷区域都从预处理图像中得到确定，而且为每一个可疑的缺陷区域确定缺陷表征参数。典型地，如果任一缺陷表征参数都超过了预定参考值，那么可疑的缺陷区域就会被排除。
上述描述的方法有一些特定的缺点，包括较低概率的检测，这个主要由于该系统得到的涡流图像中，裂纹图案并没有被有效包装(encapsulation)。上述过程的另一个缺点就是这样一个事实，即要求将从被检查部件的相邻结构部分得到的两幅参考图像输入到该过程中，以便抑制强的边沿信号，该边沿信号屏蔽(mask)底下的裂纹信号。而且，对于实时检查而言，这种参考图像难以获得。
因而，就有必要开发出另外一种更加精确的涡流检查方法，可以自动实时检测出缺陷，并表征该缺陷的尺寸。
发明内容
简而言之，根据这项发明的一种实施例，提出了一种对部件进行自动裂纹检测和表征的方法。这种方法包括接收部件图像。图像通过一个涡流检查系统产生，并且该图像包括一些象素。该方法进一步包含了预处理图像以提升图像质量，以及对图像进行处理以识别显示裂纹图案的区域，并为所识别区域计算缺陷表征参数。缺陷表征参数是识别区域的能量(energy)、识别区域的熵(entropy)或其任意组合的一个函数。
在另一个例子中，提供了一个检查部件的涡流检查系统。这个系统包括能感测部件内感应涡流并产生感测信号的涡流探针，和一个模/数转换器，配置用来来把感测信号转化为数字信号。这个系统进一步包括了一个处理器，配置用来从该数字信号中产生涡流图像，和为了提升图像品质对图像进行预处理。通过计算所识别区域的缺陷表征参数，这个处理器可以进一步被用来识别显示裂纹图案的区域。缺陷表征参数可以基于所识别区域的能量、所识别区域的熵或其任意组合计算出来。
参考附图阅读下面的详细描述，本发明的这些和其他特征、方面和优点将变得更好理解，图中相同的标记代表相同的部分。其中图1是一个示例性自动涡流裂纹检测系统的示意图；图2是一个流程图，描述了涡流裂纹检测系统所执行的预处理步骤的细节；图3是一个流程图，描述了涡流裂纹检测系统的处理步骤的细节；图4图示了一个示例性图像，具有背景区域和识别为包含裂纹的区域；图5图示了另一个示例性图像，具有真裂纹区域和假裂纹区域；图6图示了另一个具有标记(label)的真裂纹区域和标记的假裂纹区域的图像。
具体实施例方式
图1是自动涡流裂纹检测系统5的一个实施例的方框图。该系统包括一个自动涡流表面裂纹检测设备10来检查部件12。这个部件的例子包括涡轮叶片、齿轮的轮齿、和燃气轮机盘的鸠尾槽。尽管本领域普通技术人员可以理解，这项发明同等适用于其他的部件，但为了方便起见，图1还是描述了检查燃气轮机盘12的鸠尾槽14。
如这里使用的，“适用于”，“配置”等等都指的是系统中的装置以允许系统的各个元件彼此协作来产生所述的效果；这些述语也用来指电气和光学元件的操作能力，例如模拟或数字计算机或专用装置(例如专用集成电路(ASIC))，可编程用来响应给定输入信号提供一个输出的放大器等等，还指用于将部件光学或电气耦合在一起的机械装置。
对图1的示例实施例而言，涡轮盘12被安装在涡流检测设备10的固定设备(fixture)16上以便在检查期间将该盘12保持在正确的位置。设备10还包括了一个涡流线圈/探针18。涡流探针18被安装到一个探针操作器20上，该探针操作器20在鸠尾槽14里移动探针18以便在检查期间充分完全地扫描槽14的内部。
对图1的示例实施例而言，涡流探针18通过数据链路24电连接到涡流仪器22。在探针18对槽的扫描过程中，涡流仪器22响应于在鸠尾槽14的表面感应出的涡流产生电信号。
由涡流仪器22产生的电信号通过数据通信链路28被一个模/数(A/D)转换器26接收。A/D转换器26配置用来把模拟的涡流信号转换为数字信号，数字信号就可以被储存并被处理器30所处理，从而产生鸠尾槽14的二维涡流图像。
通过通信链路32，数字信号从A/D转换器26传送到处理器30。涡流图像可以显示在一个视频监视器34上。处理器30同时也通过通信链路36和探针操作器20互连，从而控制对鸠尾槽14的扫描。提供键盘38以方便对盘12的检查的操作员控制，而打印机40则可以被提供以产生图像的硬拷贝。
处理器30被配置来检测和表征部件中的裂纹。配置处理器30来检测和表征裂纹的方法包括预处理步骤和处理步骤。预处理步骤我们将参考图2的流程图作详细的描述。每一步都会在下文进行进一步详细说明。
预处理步骤是为了提升如步骤42所示从模/数转换器接收的涡流图像的质量而执行的。在步骤44，一个滤波器用在了涡流图像中，来减少图像边沿的可变性。所用的滤波技术是基于得到给定图像中值的平均值。通过应用滤波器，涡流图像的边沿效应就会变得光滑，在接下的步骤中就可以轻易移除。在一时实施例中，采用7乘7象素移动平均滤波器。因而，可以看出来在预处理步骤中不需要参考图像。在步骤46，产生了一幅被提升了图像质量的预处理图像。
进一步处理预处理的图像以识别图像中显现与众不同图案的区域。而这些可以包括或不包括裂纹图案。这些区域会被称为所识别的区域。我们将参考图3所示的流程图详细说明处理步骤。每一步接下来都会详细说明。
在步骤48，图像首先会被规格化来提升图像的对比度。在一个实施例中，通过计算图像中象素的中值来进行规格化。然后从图像的每个象素中会减去该中值。规格化后的生成图像提升了对比度，因而可以在接下来的步骤中使得更容易检测到裂纹。通过运用滤波器，边沿效应被充分地从图像中移除。
在步骤52，图像的背景区域被识别和抑制。背景区域对应于在图像中基本上没有裂纹的区域。在一个实施例中，背景区域可以通过计算图像中值的平均数和标准方差识别出来。带通滤波器，陷波滤波器，信噪比(SNR)，区域邻近度和适应阈值都可以被用来除去背景噪声。
图4显示了一幅二进制图像61，该图像是步骤52的结果。图像61包括背景区域62和识别区域64。识别区域是在预处理步骤中已经被识别出来的区域。在所述实施例中，背景区域用灰度值0代表，而识别区域用灰度值1代表。
在步骤54中，以64标识的两个或更多的识别区域通过一种称为缝隙填充的技术基于很少的准则被组合作为一个识别区域。在一个实施例中，如果两个或更多的识别区域之间的距离小于一个门限值，就会进行缝隙填充。缝隙填充是这样一种技术，它把在两个识别区域64之间的背景区域62的灰度值从0变为1。
步骤56中，识别区域被标记并被调整维度。识别区域中包括真的裂纹区域和假的裂纹区域，真的裂纹区域即显示裂纹图案的区域。识别区域的维度接近于一个封闭形状。在一实施例中，这个封闭形状是一个矩形。对识别区域的标记和维度调整可以同时进行。图5中描述了一个示例图像61，包括假的裂纹区域66和真的裂纹区域68。
步骤58中，当真的裂纹区域显示出一种表示裂纹的独特特征的裂纹图案时，它们就会被识别出来。在一个实施例中，裂纹图案是检验板效应(CheckerBoard Effect)。假的裂纹区域域因此就被抑制了。图6描述了一个示意图像，图像中真的裂纹区域被识别出来，而图6的假的裂纹区域66也被抑制了。对图6的这种示意实施例而言，真的裂纹区域已经近似于一个步骤56所描述的矩形形状。真的裂纹区域被标记为77。在一个实施例中，给每个真的裂纹区域用一个独一无二的灰度值来标记。
在步骤60中，真的裂纹区域的特征通过计算缺陷表征参数被提取出来。这种特征或是一维的，或是二维的，它基于封闭形状的信号特征和维度。在一个实施例中，封闭形状的维度可以用来抑制假裂纹区域。使用上述特征的A-hat值可以用来表征裂纹。在一个实施例中，缺陷表征参数用像能量和熵之类的特征来代表。这时，Ahat值可以基于识别区域的能量、识别区域的熵或其组合计算出来。
根据一个示例性实施例，A-hat值可以用下面任一种方程式计算出来Ahat＝(Energy×Entropy)方程式(1)Ahat＝(Mean Energy×Entropy)方程式(2)，以及Ahat=e(Energy1/16×Entropy1/16)]]>方程式(3)上面描述的方法没有用参考图像来检测和表征这些裂纹。因此，这种方法会显著减少检查时间，而且更适合实时应用。这方法也能被用作检测尺寸范围大约从10密耳(mils)到204密耳的裂纹。这种方法也减少了假裂纹出现的机会，因为假裂纹图案会被识别出来并被抑制。
尽管本发明的一些特征已经在这里说明和描述了，但是对本领域技术人员而言，还会出现许多修正和变化。因此，可以理解，所附的权利要求书涵盖落入本发明真实精神范围内的所有的修正和变化。
元件列表5 涡流裂纹检测系统10 涡流表面裂纹检测设备12 部件14 鸠尾槽16 固定设备18 探针20 探针操作器22 涡流仪器24 数据链路26 模/数转换器28 数据通信链路30 处理器32 通信链路34 监视器36 通信链路38 键盘40 打印机61 图象62 背景区域64 识别区域66 假裂纹区域68 真裂纹区域71 真裂纹区域
权利要求
1.一种对部件(12)执行自动裂纹检测和表征的方法，该方法包括接收该部件的图像(61)，其中该图像由一个涡流检查系统(10)产生并且包括多个像素；预处理图像以提升图像的至少一项品质；以及处理图像来检测和表征部件中的裂纹，其中所述处理包括识别出显示各自独特图案的区域，以及计算出显示该裂纹图案的区域的缺陷表征参数，其中该缺陷表征参数是识别区域的能量、识别区域的熵或其组合中至少一个的函数。
2.权利要求1中的方法，其中，所述处理步骤进一步包括规格化图像；其中，规格化包括计算落在图像的规定标准方差中的中值的平均值以及从图像的每个象素中减去该平均值。
3.权利要求1中的方法，其中，所述处理步骤包括识别和抑制图像中的多个背景区域(62)，其中背景区域对应图像中实质上没有裂纹的区域；缝隙填充；产生该图像的二进制掩码；标记识别区域(64)并且调整该识别区域的维度，其中识别区域包括多个真裂纹区域域(68)和假裂纹区域域(66)，真裂纹区域显示出裂纹图案；抑制假裂纹区域；以及使每个裂纹区域接近于一个封闭形状。
4.权利要求4中的方法，其中，所述处理包括从接近封闭形状的真裂纹区域(77)中提取出多个特征；其中这些特征包括真裂纹区域的能量、真裂纹区域的熵，以及该封闭形状的维度。
5.权利要求1中的方法，其中，缺陷表征参数通过使用下面的方程式确定A-hat值来计算Ahat＝(Energy x Entropy)1/4。
6.权利要求1中的方法，其中，缺陷表征参数通过使用下面的方程式确定A-hat值来计算Ahat＝(Mean Energy x Entropy)1/4。
7.权利要求1中的方法，其中，缺陷表征参数通过使用下面的方程式确定A-hat值来计算Ahat=e(Energy1/16xEntropy1/16).]]>
8.一个涡流检查系统(5)，用来检查部件(12)，这个系统包括一个涡流探针(18)，配置用来感测部件中感应的多个涡流，并且产生多个感测信号；一个模/数转换器(26)，配置用来将感测信号转化为各自多个数字信号；一个处理器(30)，配置用于从该数字信号中产生图像(61)；预处理该图像来提升图像的品质；规格化图像；以及通过计算出识别区域的缺陷表征参数来识别多个显示各自的多个裂纹图案的区域，其中该缺陷表征参数基于识别区域的能量、识别区域的熵或其任意组合中的至少一个来计算。
9.权利要求8中的系统，其中，所述处理器进一步被配置用来产生该图像的二进制掩码，且识别和抑制图像中的多个背景区域(62)，其中背景区域对应图像中实质上没有裂纹的区域。
10.权利要求9中的系统，其中，所述处理器进一步被配置用来对识别区域执行缝隙填充操作；标记识别区域并调整识别区域的维度，其中识别区域包括多个真裂纹区域(68)和假裂纹区域(66)，并且真裂纹区域显示出裂纹图案；抑制假裂纹区域；通过使每一个真裂纹区域接近于封闭形状来调整维度；从真裂纹区域中提取出多个特征，其中该特征包括真裂纹区域的能量、真裂纹区域的熵，以及封闭形状的维度。
全文摘要
本文提供了一个对部件(12)进行检查的涡流检查的系统(5)和方法。这个系统包括一个用于从部件中感测涡流的涡流探针(18)，还有一个将涡流转换为数字信号的模/数转换器(26)。这个系统还包括一个处理器(30)，被配置用于从该数字信号中产生涡流图像(61)，并且预处理该图像进而提升图像质量。这个处理器被配置用来识别显示裂纹图案的区域并且计算出识别区域的缺陷表征参数。
文档编号G01N27/90GK1869677SQ200610082039
公开日2006年11月29日 申请日期2006年4月6日 优先权日2005年4月6日
发明者P·皮苏帕蒂, G·O·加姆布雷尔, M·什亚姆孙德尔, A·杜塔 申请人:通用电气公司