本发明涉及一种板结构表面缺陷无损检测方法，属于超声无损检测技术领域。
背景技术：
随着我国工业化快速发展，工程应用中大量使用板结构，由于其在机械制造、石油化工、桥梁船舶等工业中具有极为广泛的应用，其质量关系到国民经济的安全。但由于板结构使用时间长、腐蚀、自然灾害、人为因素等原因，工作过程中极易形成表面缺陷，所以对其有效检测尤为重要。表面波由于其具有单模式、能量集中在结构表面、传播距离较远等特点，广泛应用于板结构的表面缺陷检测。但在某些特殊工况下，沿表面波传播方向，板结构表面存在多个缺陷，传感器接收到的回波信号中波包个数明显多于缺陷个数，此时已无法确定缺陷的具体位置，所以在这种情况下，使用单个传感器已无法满足检测需求。
为了解决单个表面波传感器无法满足表面波传播路径上存在多个缺陷的检测问题，根据缺陷对表面波传播的响应规律来检测板结构的表面缺陷。首先，由于表面波在板结构中传播时会产生散射、反射、透射等相当复杂的传播，因此需要特制一种表面波传感器使表面波入射时主声束符合几何声学的规律，保证缺陷有足够的反射面。其次，在检测时，需要对特制表面波传感器的使用设定一套检测方法。
技术实现要素：
针对单个表面波传感器无法满足表面波传播路径上存在多个缺陷的检测需求，本发明提供一种板结构表面缺陷无损检测方法。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于特制表面波传感器阵列的板结构表面缺陷检测方法，包括以下步骤:
步骤1)、将八个表面波传感器按线型阵列布置，并通过涂抹耦合剂安装在板结构表面指定区域。
步骤2)、使八个表面波传感器1号表面波传感器激励，全部八个传感器接收并获得8个回波信号。
步骤3)、依次使阵列中的各表面波传感器分别激励，重复上述采集过程并获得共六十四个回波信号。
步骤4)、将六十四个回波信号的回波数据上传至计算机，采用全聚焦成像算法对这六十四组回波数据进行处理，得到检测区域缺陷成像结果即可判断是否存在表面缺陷。
检测开始前，需根据板结构待检测区域的尺寸，设计用于检测的表面波传感器，确定晶片尺寸和频率，并制作传感器。
传感器阵列包括八个相同的梳状压电表面波传感器，检测范围覆盖全部待检测区域。
所述梳状压电表面波传感器，用于提供检测所需的表面波信号和接收回波信号。梳状压电表面波传感器包括：压电元件、阻尼层、保护层、环氧树脂框架、磁铁、正电极导线和负电极导线，环氧树脂框架的底部设置有保护层，磁铁对称安装在环氧树脂框架上；阻尼层设置在磁铁的中间，阻尼层的底部设有压电元件；正电极导线和负电极导线与压电元件连接。
阻尼层的作用是吸收晶片背面发出的超声波，降低表面波信号余振，提升传感器的声学衰减性能。采用3d打印技术制作环氧树脂材料框架，在传感器底面喷涂一层清漆作为保护层。
传感器采用双压电元件模式，压电元件尺寸宽度范围3～8mm，长度范围5～25mm，厚度范围1～5mm，两压电元件尺寸相同。
本发明所述传感器频率范围0.5mhz～1mhz。
表面波传感器阵列按线型布置，阵列间距范围5～25mm。
本发明具有以下优点：
1、本发明所述的板结构表面缺陷无损检测方法设计并制作了一种特制表面波传感器，建立了特制梳状表面波传感器阵列，并制定了独特的检测方法，实现了对板结构检测区域内多个缺陷的检测成像。
2、本发明所述方法可以准确的检测出板结构检测区域的表面缺陷，解决了在特殊工况下单个表面波传感器无法满足表面波传播路径上存在多个缺陷的检测需求。
3、本发明具有大范围检测能力，检测灵敏度高，无需移动传感器，节省大量人力和物力。
附图说明
图1检测系统整体框图。
图2板结构表面缺陷检测方法流程图。
图3特制表面波传感器结构图。
图4表面波传感器线型阵列示意图。
图5全聚焦成像算法示意图。
图6实验设置及全聚焦成像区域图。
图7全聚焦成像结果图。
图中：1、阻尼层，2、环氧树脂框架，3、磁铁，4、保护层，5、压电元件，6、正电极导线，7、负电极导线。
具体实施方式
参照附图说明，本发明具体实现方式如下：
图2为板结构表面缺陷检测方法流程图，具体步骤如下：
步骤1)、根据待测板结构的几何结构特点和尺寸，设计用于检测表面缺陷的传感器，确定晶片尺寸和频率，并制作传感器，传感器为梳状压电表面波传感器，结构如图3所示；
步骤2)、将八个表面波传感器按线型阵列布置，并通过涂抹耦合剂安装在板结构表面指定区域，如图4所示为表面波传感器线型阵列示意图，沿表面波传播方向存在三个共线的表面缺陷。
步骤3)、使1号表面波传感器激励，全部八个传感器接收并获得8个回波信号。
步骤4)、依次使阵列中的各表面波传感器分别激励，重复上述采集过程并获得共六十四个回波信号。
步骤5)、将六十四个回波信号的回波数据上传至计算机，采用全聚焦成像算法对这六十四组回波数据进行处理，得到检测区域缺陷成像结果。
步骤5.1)、根据阵列传感器与检测区域相对位置，建立如图5中所示的坐标系x-y。将阵列中的第i个传感器的坐标记做p(xi,yi)。则n个传感器的坐标分别为p(x1,y1)～p(xn,yn)。
步骤5.2)、根据成像精度的要求，将被检测区域离散为若干个虚拟聚焦点，这些聚焦点也作为成像时的像素点。
步骤5.3)、当传感器i激励、传感器j接收的信号sij时，对于成像区域内某个坐标为m(x0,y0)虚拟聚焦点，假设该虚拟聚焦点具有反射体，能够使传感器i激励的信号形成p(xi,yi)—m(x0,y0)—p(xj,yj)的传播路径，计算该传播路径的传播时间tij(x0,y0)，则信号sij在时间tij(x0,y0)处的幅值sij[tij(x0,y0)]作为点m(x0,y0)处的成像值。然后计算检测范围内所有虚拟聚焦点的成像值，就能得到由信号sij所计算出的图像矩阵[mij]。
步骤5.4)、利用步骤5.3的方法计算全出部n2个成像矩阵，则这些成像矩阵对应元素的累加值
实施例1
所用表面波传感器中心频率为0.5mhz，利用厚度振动模式下的压电陶瓷作为敏感元件，元件宽度为3mm，元件中心间距为6mm，元件长度为20mm，元件厚度为1mm。实验设置及全聚焦成像区域位置如图6所示，传感器沿x轴等间距排列，间距为20mm。三个缺陷均为表面裂纹缺陷，长度依次为1.5mm、2.5mm和3mm，宽度均为1mm，深度均为5mm。对包含3个缺陷的50mm×100mm的区域进行全聚焦成像。
图2-图7给出了本实施例对板结构表面缺陷的无损检测过程以及检测结果，可以看出，本方法能够准确检测板结构的表面缺陷，，解决了在特殊工况下单个表面波传感器无法满足表面波传播路径上存在多个缺陷的检测需求。