王勇勇，孫全德，王恪典,3，原 鵬

（1.新疆大學機械工程學院，新疆 烏魯木齊 830047; 2.新疆維吾爾自治區(qū)特種設(shè)備檢驗研究院，新疆 烏魯木齊 830047;3.西安交通大學機械工程學院，陜西 西安 710049）

0 引 言

在壓力管道中，角焊縫作為一種基本的連接方式，能夠滿足復雜管道之間連接而被廣泛應用。且由于角焊縫連接對象呈一定角度，導致焊縫處的受力狀況復雜、焊接條件差，易出現(xiàn)裂紋、氣孔、未熔合等缺陷[1]，對企業(yè)的安全生產(chǎn)造成重大隱患，因此對于角焊縫的定期無損檢測至關(guān)重要。

目前常用的無損檢測方法有磁粉檢測、滲透檢測、超聲檢測和渦流檢測等。但由于角焊縫結(jié)構(gòu)相對復雜，導致常規(guī)無損檢測方法存在一定的局限性。電渦流脈沖熱成像技術(shù)（eddy current pulsed thermography,ECPT）是一種新型紅外熱成像無損檢測技術(shù)，其原理是基于電磁學中的渦流現(xiàn)象與焦耳熱現(xiàn)象，具有檢測速度快、非接觸、靈敏度高、缺陷信息直觀準確等優(yōu)點[2]。此前ECPT技術(shù)多用于鐵軌表面RCF裂紋、金屬腐蝕，以及復合材料裂紋、沖擊損傷等缺陷的檢測[3-7]。由于電渦流熱成像技術(shù)不受檢測試件幾何形狀影響，因此對角焊縫表面裂紋的檢測具有潛在的有效性。Yuan等[8]將ECPT用于監(jiān)測液壓系統(tǒng)堆焊構(gòu)件，通過對紅外熱圖像序列進行離散傅里葉變換得到相位圖像，實現(xiàn)對缺陷表征與定量。Martina等[9]通過焊縫缺陷區(qū)域與非缺陷區(qū)域的存在不同的冷卻速率，識別存在的缺陷，并提出一種等高線算法用來對于缺陷區(qū)域生成清晰的溫度輪廓，區(qū)分不同裂紋的形狀。位會娟等[10]通過數(shù)值模擬建立電磁激勵紅外熱像角焊縫的有限元模型，研究了內(nèi)部裂紋的位置和尺寸變化對其可檢測性的影響。陳怡帆等[11]采用ECPT檢測不銹鋼焊縫缺陷，并基于獨立成分分析（independent component analysis,ICA）算法重構(gòu)熱圖像序列，增強缺陷的特征。從當前研究現(xiàn)狀來看，對于焊縫檢測方面大多集中在常規(guī)對接焊縫表面缺陷的檢測，而對于角焊縫表面缺陷研究較少，特別是對于腐蝕金屬表面自然裂紋的檢測。

針對這一問題，本文采用渦流熱成像技術(shù)，研究帶腐蝕層角焊縫表面自然裂紋的檢測。并利用主成分分析（principal component analysis,PCA）圖像處理算法，提高ECPT檢測靈敏度，減小不均勻加熱的影響，增強原始熱圖像中缺陷的特征。

1 ECPT檢測技術(shù)

1.1 ECPT檢測技術(shù)原理

ECPT檢測原理如圖1所示，依據(jù)電磁感應定律，當線圈中通入交變電流時，在靠近線圈的導體會產(chǎn)生感應渦流，當試件中存在缺陷時，渦流將被迫繞過缺陷導致部分區(qū)域渦流密度出現(xiàn)差異，根據(jù)焦耳定律可知，導體產(chǎn)生的熱量將呈現(xiàn)出不均勻的分布，缺陷區(qū)域與周圍材料之間產(chǎn)生不同熱分布，利用紅外熱像儀觀察并記錄試件表面的溫度分布情況，通過分析表面溫度圖像觀察缺陷大小[12]。

圖1 渦流熱成像原理圖

1.2 感應加熱數(shù)學模型

在渦流脈沖熱成像檢測中，激勵電流在導體內(nèi)產(chǎn)生感應渦流存在趨膚效應，由下式計算：

其中，f為激勵電流的頻率；σ為被測件的電導率；μ為材料磁導率。

由于材料本身的電阻，導致渦流在導體的中產(chǎn)生焦耳熱[13]。依據(jù)焦耳定律可得出試件內(nèi)渦流產(chǎn)生的熱量Q：

其中，jc為線圈電流密度；E為電場強度。

受趨膚效應的影響熱量主要集中在試件表面，然后逐漸從試件表面局部高溫區(qū)向內(nèi)部低溫區(qū)擴散，以達到熱平衡，熱傳導方程可表示為：

其中，ρ為材料密度；Cp為材料比熱容；T為被測試件表面的溫度；k為材料的導熱系數(shù)。

由此可見，渦流熱成像檢測缺陷的能力與材料趨膚效應與熱透入深度相關(guān)，而趨膚深度與熱透入深度由材料的電導率、熱擴散系數(shù)等參數(shù)決定。例如，鐵磁性材料趨膚深度在頻率100 kHz時為0.04 mm，200 kHz為0.03 mm。對于鐵磁性材料而言，趨膚深度較小，加熱方式為近表面加熱。

2 PCA算法原理

PCA 法的基本原理為：利用對數(shù)據(jù)降維的方法，通過正交變化將原始 n維隨機向量轉(zhuǎn)換為新的線性無關(guān)的向量，從而使數(shù)據(jù)相互獨立，PCA算法的一般模型為[14]：

在實際問題中，通過PCA降維的方法減少變量個數(shù)，將圖像中缺陷信息的關(guān)鍵變量分離，利用一個或幾個互相獨立的變量信息，實現(xiàn)對缺陷信息概括，依據(jù)包含變量信息多少分為第一主成分到第n主成分。而在實際對焊縫表面裂紋的特征提取中，通常第一主成分信息包含缺陷大部分特征信息，可以提高缺陷對比度，更明顯識別出缺陷形狀特征，而第二、第三主成分則可以減小圖像中不均勻加熱的影響，提取裂紋尖端等局部高溫區(qū)域。由于前幾個主成分特征信息的方差較大，包含圖像的特征信息較多，因此需要提取前幾個主成分進行分析。

式中：yk——第k個主成分zk的貢獻率；

3 渦流熱成像實驗分析

3.1 實驗裝置

渦流熱成像實驗系統(tǒng)如圖2所示，激勵線圈采用感應加熱系統(tǒng)（Easyheat 224，Ambrell）。該系統(tǒng)最大激勵功率為2.4 kW，最大電流為400 A，激勵頻率范圍為150～400 kHz。實驗中采用FLIR紅外熱像儀記錄試件熱信號，分辨率為786×562，采樣頻率60 Hz，靈敏度為20 mK，試驗中使用的激勵線圈，由直徑為6.00 mm的空心銅管制成，為了抵消線圈的直接加熱，利用水冷卻裝置為激勵線圈循環(huán)冷卻。

圖2 渦流熱成像試驗系統(tǒng)

實驗采用的缺陷試件如圖3所示，缺陷試件為T型角焊縫，材質(zhì)為普通20#碳鋼，焊縫處存在兩道自然裂紋，由于焊縫表面有腐蝕層，焊縫缺陷的大小與位置不明顯，焊縫缺陷為自然缺陷，焊縫表面裂紋A和B的寬度近似相等。

圖3 裂紋缺陷試件

3.2 實驗結(jié)果的分析

根據(jù)加熱激勵開始和結(jié)束時間（160～300 ms），熱像儀采集的紅外圖像序列可以分為3個時間段：0～160 ms為加熱前階段；加熱階段為 160～300 ms，300～1 500 ms為冷卻階段（加熱后）。從熱圖像序列中的選擇不同時刻的熱圖像進行分析，如圖4所示為在加熱時間190，300，400 ms時3種典型的熱圖像。

如圖4（a）所示，在加熱初期階段，由于缺陷表面有腐蝕層的影響，僅有裂紋A的尖端被加熱，而裂紋其他區(qū)域與周圍無缺陷區(qū)域之間熱對比度較小，在原始熱圖像中腐蝕表面的裂紋特征不明顯。如圖4（b） 所示，在加熱階段裂紋的特征明顯增強，并與周圍無缺陷區(qū)域形成明顯的溫度差。而在冷卻階段，如圖4（c）所示，受橫向熱傳導的影響，裂紋A和裂紋B圖像特征逐漸變得模糊。由于焊縫表面腐蝕不均勻，導致裂紋的不同區(qū)域熱信號具有一定差異，因此難以定量檢測出裂縫的大小。

圖4 不同時刻缺陷的渦流熱圖像（單位：℃）

如圖5所示，提取圖中裂紋尖端區(qū)域在熱圖像序列的瞬態(tài)溫度信號，從圖6可以看出，裂紋A和裂紋B溫度信號在整個加熱過程中以相同的趨勢變化。首先，在加熱前階段，裂紋區(qū)域與周圍無缺陷區(qū)域溫度近似相等都為室內(nèi)環(huán)境溫度，然后在加熱階段，裂紋A和裂紋B溫度迅速增加達到最大峰值，如圖7所示加熱后期與無缺陷形成最大溫差。同時裂紋深度不同溫度上升速率與最大峰值溫度也不同，缺陷深度越深，溫度峰值也越大。最后，缺陷與無缺陷區(qū)域在冷卻階段逐漸趨于穩(wěn)定。

圖5 裂紋尖端位置（單位：℃）

圖6 裂紋與周圍區(qū)域的溫度信號

圖7 裂紋與周圍區(qū)域溫差

為進一步分析缺陷與周圍無缺陷區(qū)域之間的熱對度，提取圖 4（b）中 L1位置在 190 ms、300 ms、400 ms時熱信號。如圖8所示，從圖中可以看出L1線在裂縫A和B處有兩個更明顯的峰值，在加熱初期階段，裂紋與無缺陷區(qū)域熱對比度較小，隨著加熱激勵時間延長，裂紋區(qū)域聚集更多焦耳熱，與無缺陷區(qū)域之間的溫差逐漸增大，且裂紋A的峰值溫度略高于裂紋B。在冷卻階段，由于受橫向熱傳導影響，導致裂紋寬度增加，因此對于缺陷特征分析，在加熱后期最為合適。

圖8 不同時刻L1處溫度曲線

3.3 PCA圖像處理

從實驗得出原始紅外圖像和溫度信號分析可以看出，ECPT具有檢測帶腐蝕層角焊縫自然裂縫的能力。然而，如上所述，由于受加熱不均勻和表面腐蝕不均勻的影響，對焊縫表面裂紋檢測造成一定的影響，PCA可以提供一種有效的圖像增強方法，減小不均勻加熱影響，提高ECPT的檢測結(jié)果。

如圖9所示，提取加熱后期300 ms原始圖像進行主成分分析。從圖9（a）為第一主成分圖像，包含原始圖像中的大部分信息，從圖中可以看出裂紋的大小更加清晰，缺陷的特征明顯增強，但圖像中依然包含加熱不均勻產(chǎn)生的影響。而在第二與第三主成分分析圖像中，如圖9（a）、（b）所示，加熱不均勻的影響被消除，同時提取出裂紋局部高溫區(qū)域，顯著提高了ECPT檢測腐蝕表面自然裂紋的能力。

圖9 PCA圖像處理

4 結(jié)束語

通過電渦流熱成像技術(shù)對帶腐蝕層角焊縫自然裂紋的檢測研究，提取裂紋尖端區(qū)域在熱圖像序列的瞬態(tài)溫度信號，分析缺陷與無缺陷區(qū)域溫度變化趨勢。并從原始熱圖像中可以識別出T型角焊縫兩道表面裂紋，但由于受到加熱不均勻的影響，缺陷圖像特征不明顯，利用主成分分析（PCA）圖像處理算法增強缺陷特征，并通過圖像第二與第三主成分減小消除不均勻加熱的影響，驗證了在不去除表面腐蝕層的情況下，ECPT技術(shù)對角焊縫表面自然裂紋檢測的有效性。