一种基于波速修正的增材制造激光超声检测数据处理方法与流程

本发明属于增材制造技术领域，具体涉及一种基于波速修正的增材制造激光超声检测数据处理方法。

背景技术：

增材制造技术目前在航空、航天、医疗、工程机械等领域已经开展了一定的应用，并且具有广阔的应用前景和商业化价值。然而，增材制件不可避免的存在气孔、夹杂、未熔合等内部缺陷，制约着增材制件的广泛工程化应用，因此亟需开发有效的增材制件无损检测技术。

增材制件可实现复杂结构的一体化成形，能够制造出具有复杂表面形状和内部结构的大尺寸、高密度制件，给传统无损检测检测技术(超声、射线、涡流、渗透等)带来了严重的挑战。近年来，增材制造过程在线检测技术得到了一定的发展，通过对新成形层的逐层检测来完成制件整体内部缺陷的检测，能够有效避免制件完成后复杂结构带来的检测难题。

激光超声检测技术作为一种非接触检测手段，已经被引入到增材制造过程在线检测中，并且具有较高的检测分辨率。然而增材制造过程中，制件处于热态并且具有明显的温度梯度，且检测过程中存在振动和电磁干扰，严重影响制件内部缺陷的识别和检测结果的准确性。因此需要研究针对性的数据处理方法，提高激光超声波信号的信噪比，从而提高缺陷识别的准确性。

(1)专利号cn106475558a——《使用原位激光超声测试的自适应增材制造过程》公开了一种利用激光超声对增材制造沉积层进行检测并根据检测结果来改善沉积层质量的自适应增材制造过程。该增材制造过程在完成某层沉积层厚，执行激光超声检测过程并确定残余应力，如果残余应力小于阈值则进行下一层沉积；如果大于阈值，则执行残余应力减少过程并对后续层的工艺参数进行调整。

该过程能够对增材制造过程中的残余应力检测、抑制和控制，能够提高增材制件的质量。但其对增材制造过程中激光超声检测数据的处理方法提及较少，更未考虑增材制造过程中干扰因素对激光超声波信号的干扰，难以对制件内部缺陷进行准确定位。

(2)专利号cn106018288a——《激光超声在线无损检测增材制造零件的方法》公开了一种利用激光激励超声表面波幅度的变化，检测增材制造过程产生的冶金缺陷的方法。通过将检测装置安装在增材制造设备的高能束发生装置上，实现了增材制造过程中对零件缺陷的同步检测，提高了增材制造零件的可靠性。

该方法能够及时检测出增材制造过程中的缺陷，避免了零件制造完成后因复杂结构带来的检测盲区，具有极强的实用性和推广价值。但该方法仅给出了通用的超声数据处理方法，未考虑增材制造过程中制件温度、表面粗糙度、环境振动等干扰因素对激光超声检测信号的影响。尤其是制件温度，会影响超声波在制件中的传播波速，从而影响缺陷定位的准确性。

技术实现要素：

为了解决背景技术中的问题，本发明提出了一种基于波速修正的增材制造激光超声检测数据处理方法，该方法能够有效抑制增材制造过程中的温度、振动、电磁干扰等因素对检测结果准确性的影响。

本发明的具体技术方案是：

本发明提供了一种基于波速修正的增材制造激光超声检测数据处理方法，包括以下步骤：

【1】对超声波信号进行归一化、去趋势项、滤波预处理；

【2】超声波信号的波速修正；

【2.1】离线环境标定超声波信号的“温度-波速”曲线；

【2.2】实时采集检测点温度数据；

【2.3】将每一个检测点的a扫信号通过所述“温度-波速”曲线转化成“距离-幅值”表示；

【2.4】对“距离-幅值”表示的a扫信号进行升采样；

【3】特征增强与数据成像；

【3.1】采用希尔伯特包络算法对a扫信号进行特征增强；

【3.2】对特征增强后的a扫信号沿一扫查方向进行重组得到b扫图像，所述b扫图像能够识别新成形层任一纵截面的缺陷；

【3.3】取每一个a扫信号的峰值或者有效值，按照扫查位置数据进行重新排布，得到新成形层的c扫图像，所述c扫图像能够直观地识别新成形层内部缺陷的位置、大小以及深度；

【4】缺陷识别与反馈处理。

进一步地，上述步骤【2.1】的具体步骤是：

【2.1.1】在离线环境下用高温加热炉将增材制造样件加热到一定温度，测试不同温度下增材制件中超声波纵波、表面波的波速，得到一系列温度和相应波型的波速数据；

【2.1.2】采用多项式拟合方法对同种波型的温度、波速数据进行拟合，得到“温度-波速”曲线。

进一步地，上述步骤【2.3】的具体步骤是：

将每个a扫信号的时间轴乘以该信号采集点温度对应的超声波波速，将a扫信号转换为“距离-幅值”表示。

进一步地，上述步骤【2.4】的具体步骤是：

设常温t0下采集得到的信号点数为n0，在一温度tx下通过波速修正得到的信号点数为nx，则升采样系数k1＝n0/nx，通过升采样处理后，温度tx下的a扫信号点数也成为n0。

进一步地，上述步骤【1】的具体步骤是：

【1.1】将超声波信号波形除以超声波信号的强度值，进行归一化处理；

【1.2】采用多项式拟合的方法去除超声波信号的趋势项；

【1.3】采用带通滤波器对超声波信号进行滤波，得到超声表面波或纵波对应的频率范围内的信号。

进一步地，上述步骤【4】的具体步骤是：

对b扫图像和c扫图像进行判断：

当新成形层中存在明显可见缺陷且难以修复时，终止增材制造过程并采用减材工艺去除新成形层材料，然后再继续进行增材制造；

当新成形层存在较小缺陷或者熔合不良时，采用重熔等方式，修复已有缺陷；

当新成形层中存在微小缺陷时，实时调整增材制造工艺参数，优化新成形层质量；

若新成形层未见缺陷或者缺陷尺寸和数量满足许用值时，继续下一层的增材制造及检测。

本发明的优点在于：

1、本发明的方法采用归一化、去趋势项等预处理分析方法，能够有效抑制新成形层表面粗糙度、材料颜色、外界光线造成的信号幅值波动和环境振动、电磁干扰造成的信号趋势项，提高激光超声数据的信噪比和一致性，为后续的数据处理与缺陷识别提供可靠的数据源。

2、本发明的方法利用采集到的检测点温度数据和离线环境下标定好的“温度-波速”曲线，对每个检测点得到的a扫信号的波速进行修正，从而有效地抑制了在线检测过程中新成形层温度梯度对缺陷定位和定量的干扰。

3、本发明的方法通过升采样使各个a扫信号的长度相同且底波(以及缺陷波)位置对应，使得b扫和c扫成像的数据重组能够顺利进行，并且底波和缺陷波出现位置的准确性和一致性得到提高，从而提高了缺陷识别的准确性。

4、本发明的方法采用希尔伯特包络算法对经过预处理和波速修正的超声波a扫数据进行处理，提高了表面波、纵波等波型的底波和缺陷波出现位置(波峰)的准确性，从而提高了缺陷定位的准确性。

附图说明

图1为本发明方法的流程框图。

图2为超声波信号的波速修正的流程框图。

图3为316l不锈钢增材制件的“温度-波速”曲线。

图4为未进行修正时不同温度下增材制件中的激光超声信号图。

图5为进行修正后不同温度下增材制件中的激光超声信号图。。

具体实施方式

下面结合附图本发明提出的一种基于波速修正的增材制造激光超声检测数据处理方法进行详细介绍：

如图1所示，步骤1：激光激励得到的超声波具有宽频带的特征，并且信号受到表面粗糙度、环境振动、电磁干扰等因素的影响，信号中存在较多的干扰成分，对超声波信号进行归一化、去趋势项、滤波等预处理分析，得到高信噪比超声波信号。

步骤1.1：将得到的激光超声波信号波形除以信号的强度值(该强度值为激光超声接收器直流输出)，减弱由于表面粗糙度、材料颜色、外界光线等因素的干扰造成的信号幅值波动；

步骤1.2：针对环境振动、电磁干扰等因素造成的信号趋势项和漂移干扰，采用多项式拟合的方法去除信号的趋势项；

步骤1.3：采用带通滤波器对信号进行滤波，得到超声表面波或纵波对应的频率范围内的信号，抑制随机噪声和其他波型的干扰。

由于在增材制造过程中，增材制造样件的温度处于变化中且存在较大的温度梯度，因此会影响超声波在增材制造样件中的传播速度，从而导致超声检测缺陷的定位准确性下降，甚至会对缺陷进行误判。因此，需要实时监测在线检测过程中的温度，并依据事先标定好的“温度-波速”曲线，对热态下增材制件中超声波信号的波速进行修正。

如图2所示，步骤2：超声波信号的波速修正

步骤2.1：离线环境标定超声波信号的“温度-波速”曲线；

步骤2.1.1：在离线环境下用高温加热炉将增材制造样件加热到一定温度，测试不同温度下增材制件中超声波纵波、表面波的波速，得到一系列温度和相应波型的波速数据。

步骤2.1.2：采用多项式拟合方法对同种波型的温度、波速数据进行拟合，得到“温度-波速”曲线，从而能够通过温度查找对应的超声波波速。图3为316l不锈钢增材制件的“温度-波速”曲线，由不同温度下测得的波速数据点拟合得到。针对不同材料、不同工艺增材制件开展离线波速测量实验，标定不同材料、工艺增材制件的“温度-波速”曲线。

步骤2.2：在线过程中，采用红外测温仪对检测点的温度数据进行实时采集；

步骤2.3：将每一个检测点的a扫信号(即为超声波信号)通过所述“温度-波速”曲线转化成“距离-幅值”表示；

步骤2.4：对“距离-幅值”表示的超声波a扫信号进行升采样；对于一定厚度的增材制件，超声波以不同波速(受温度影响)在制件中传播，其底波(以及缺陷波)出现的时间不同，在一定的采样频率下，a扫信号的采样点数不同，无法直接进行b扫成像、c扫成像；另一方面，由于底波出现位置不同(距离相等但采样点数不同)，也会影响b扫和c扫成像的准确性。因此，需要对上述“距离-幅值”表示的a扫信号进行升采样，使各个a扫信号的长度一致。设常温t0下采集得到的信号点数为n0，在某一温度tx下通过波速修正得到的信号点数为nx，则升采样系数k1＝n0/nx，通过升采样处理后，温度tx下的a扫信号点数也成为n0。对每一个检测点的温度进行波速修正和升采样，相当于将其归一化为常温下采集得到的a扫信号，也能够进行后续的b扫和c扫处理，从而消除了新成形层温度对缺陷定位和尺寸分析的影响，能够保证后续成像和缺陷识别结果的准确性。

每个检测点得到的信号为a扫波形，经过预处理和波速修正后，根据回波出现的位置和持续的时间，能够确定增材制件中缺陷的位置和大小。为了提高缺陷识别和定位的准确性，需进行进一步的特征增强与成像技术。

图4表示在未进行波速修正时，温度分别为35°和280°时采集得到的超声波信号(横轴为时间，纵轴为幅值)，从图中虚线框可以看出由于波速不同，相同界面的回波出现的时间不同。如图5所示，在进行波速修正后，温度分别为35°和280°时采集得到的超声波信号(横轴为时间，纵轴为幅值)，同一界面的超声波回波位于同一位置。通过对比可以看出，进行波速修正能够更加准确的反映缺陷回波的实际位置，从而提高缺陷的定位准确性。

步骤3：特征增强与数据成像；

步骤3.1：采用希尔伯特包络算法对a扫信号进行特征增强，能够平滑信号中的微小波动和毛刺，从而增强表面波、纵波的底波以及缺陷回波，能够提高缺陷定位的准确性。

步骤3.2：对特征增强后的信号沿某一扫查方向进行重组得到b扫图像，能够识别新成形层任一纵截面的缺陷；

步骤3.3：将新成形层扫查得到的所有信号(经过预处理、波速修正和特征增强)进行重组，取每一个a扫信号的峰值或者有效值，按照扫查位置数据进行重新排布，得到新成形层的c扫图像，能够更加直观地识别新成形层内部缺陷的位置、大小以及深度。

步骤4：缺陷识别与反馈处理

当新成形层内部没有缺陷或者缺陷尺寸小于超声波半波长时，检测得到超声波信号中能够看到明显的表面波、纵波及其他模式转换波；当新成形层中存在缺陷(尺寸大于超声波半波长)时，激光超声波在传播路径中遇到缺陷，会产生反射、散射等现象，在得到的超声波信号中表现为声时、幅值和频率的变化。将在线采集得到的超声波信号特征值(声时、幅值、频率)与采用对比试块得到的信号特征值进行比对，即可确定新成形层内部的缺陷的当量大小、空间位置，从而对新成形层的质量进行评价。

根据激光超声检测得到的缺陷大小和位置情况，采取相应的措施，具体处理措施为：

当新成形层中存在明显可见缺陷且难以修复时，终止增材制造过程并采用减材工艺去除新成形层材料，然后再继续进行增材制造；

当新成形层存在较小缺陷或者熔合不良时，采用重熔等方式，修复已有缺陷；

当新成形层中存在微小缺陷时，实时调整增材制造工艺参数，优化新成形层质量；

当新成形层未见缺陷或者缺陷尺寸和数量满足许用值时，继续下一层的增材制造及检测。借助所述的激光超声在线检测装备，能够及时发现新成形层中的缺陷并对增材制造过程进行反馈控制，从而有效保证增材制件的质量。