超声相控阵技术检测蜂窝复合材料案例

随着蜂窝复合材料在航空航天领域的广泛应用,其无损检测的要求也越来越高。常规超声检测技术不仅速度慢而且分析困难。超声相控阵技术采用电子扫查,检测速度大大提升,再配合C扫描视图,可以使缺陷的分析变得简单。文章介绍了采用超声相控阵技术检测碳纤维蒙皮铝蜂窝工件、带涂层以及不带涂层的碳纤维蒙皮纸蜂窝工件的三个检测案例。从检测结果．-j-~得出,超声相控阵技术可以有效检测蜂窝复合材料的内部脱粘缺陷,具有很好的应用价值。     

复合材料分层损伤激光散斑检测的有限元分析

分层损伤是复合材料在使用过程中常见的损伤形式之一.为研究真空加载激光散斑检测技术在分层损伤检测中的应用,本文以T300/QY8911碳纤维增强复合材料为例,采用ANSYS软件建立了含分层损伤复合材料的三维有限元模型,研究了真空载荷、铺层顺序、损伤尺寸和损伤位置对试件表面离面位移及离面位移导数的影响规律.结果表明,在真空...     

红外热像检测技术应用于蜂窝结构复合材料的检测能力评价

通过对人工缺陷样件进行设计和试验,研究了红外热像技术对玻璃纤维蒙皮、纸蜂窝夹层结构件的检测能力。通过试验得出了以下结论：闪光灯激励的红外热像检测技术目前可以检测出玻璃纤维蒙皮内部埋深2mm、直径6mm和直径10mm的分层缺陷。对于玻璃纤维蒙皮厚度为1mm的蜂窝夹芯结构件,应用红外热像检测技术可以检测出蒙皮与蜂窝芯间直径为6mm的脱粘缺陷。对于玻璃纤维蒙皮厚度为2mm的蜂窝夹芯结构件,应用红外热像检fjn4技术可以检测出蒙皮与蜂窝芯间直径为10mm的脱粘缺陷。     

大密度金属钎焊蜂窝构件超声检测与缺陷识别技术的研究

利用射频超声技术检测大密度金属钎焊蜂窝构件及缺陷识别技术。     

铝蜂窝胶接缺陷的红外热波无损检测

蒙皮与蜂窝之间的脱粘缺陷使铝蜂窝夹心复合板的强度大大降低，严重影响金属蜂窝胶接产品的应用，必须对其进行严格的无损检测。用红外热波技术对铝蜂窝夹层胶接结构进行检测，结果表明，该技术可对试件夹层胶接质量和蜂窝结构作快速有效直观的检测。     

铝蒙皮蜂窝夹层结构的各种无损检测方法

介绍了脉冲红外热波成像检测方法、锁相调制红外热波成像检测方法、激光剪切散斑检测方法和超声C扫描检测方法针对铝蒙皮蜂窝夹层结构进行检测的过程及结果。通过对比,说明不同方法对其进行检测的适用范围和局限性。     

复合材料胶接缺陷的数字成像检测研究

采用激光数字剪切散斑和红外热像两种数字成像无损检测方法对碳／环氧板蒙皮与泡沫夹芯结构复合材料的胶接缺陷进行了初步研究。结果表明，两种数字成像无损检测方法检测此类缺陷是可行的，检测结果便于存储和后处理，而且红外热像无损检测方法效率高、缺陷显示更加直观，判读能力强。     

基于X射线图像处理的单搭接焊缝缺陷识别

钢板单搭接焊缝区厚度的变化,使其对应的X射线图像灰度连续变化。这给基于图像阈值分割处理的缺陷识别带来困难。为了解决这一问题,文中给出一种基于X射线图像背景去除的缺陷识别方法。首先对待处理的X射线数字化图像进行噪声抑制,并利用模拟图像背景获得前景图像;然后对前景图像进行基于迭代阈值法的图像分割,提取缺陷目标;最后采用数学形态学处理,实现缺陷自动识别。结果表明所提方法能有效识别钢板单搭接焊缝中的气孔缺陷。     

基于超声杂波抑制的缺陷检测

超声TOFD(time of flight diffraction,衍射时差)法检测的D扫描图像中,作为背景杂波的侧向波与近表面缺陷波会发生混叠,致使近表面缺陷不易于检测. 针对这一问题,提出一种基于杂波抑制的缺陷检测方法. 该方法通过图像能量分布统计,确定背景杂波分量并予以去除,从而分离出与其混叠的缺陷信号,实现近表面缺陷的检测. 建立了的超声TOFD法检测信号的数学模型,阐明了基于图像能量分布的杂波抑制原理. 制作了人工缺陷试块及实际焊缝试块,并对其检测获取的图像进行了杂波抑制处理. 结果表明,提出的方法可有效去除图像中的非缺陷目标、提取近表面缺陷波,从而提高系统的有效检测范围.     

Boundary detection of internal defect based on discontinuity of second-order gradient of out-of-plane displacement in phase-shifting digital speckle pattern interferometry

A new method for detecting the boundary of an internal defect is proposed in this paper. The proposed method can be used in phase-shifting digital speckle pattern interferometry to detect accurately the boundary of an internal defect based on discontinuity of the second-order gradient of out-of-plane displacement in the direction perpendicular to the defect boundary. Both theoretical analysis and experimental result are presented in this paper.     

基于二维信息熵图像分割的缺陷识别方法

为了提高无损检测的工作效率及可靠性,研究超声图像中缺陷目标的自动识别方法.根据超声D扫描图像的特征,在背景杂波抑制及噪声抑制的基础上,采用基于KSW二维信息熵的阈值分割方法对图像进行二值化处理.结果表明,由于不能兼顾图像各处的细节信息,基于二维信息熵的全局阈值图像二值化方法会产生欠分割.当图像尺寸较大时,全局阈值方法会丢失许多像元数目不多的集群,造成小目标的漏检.基于二维信息熵的局部阈值法充分考虑了图像的局部区域特征,能有效地识别图像中的缺陷目标,从而提高缺陷检出率.     

Defect detection method based on 2D entropy image segmentation

In order to improve the work efficiency of non-destructive testing(NDT)and the reliability of NDT results,an automatic method to detect defects in the ultrasonic image was researched.According to the characterization of ultrasonic D-scan image,clutter wave suppression and de-noising were presented firstly.Then,the image is processed by binaryzation using KSW 2 D entropy based on image segmentation method.The results showed that,the global threshold based segmentation method was somewhat ineffective for D-scan image because of under-segmentation.Especially,when the image is big in size,small targets which are composed by a small amount of pixels are often undetected.Whereas,local threshold based image segmentation method is effective in recognizing small defects because it takes local image character into account.     

基于机器学习的连铸坯低倍缺陷检测

针对连铸坯低倍缺陷评级问题,建立了一种基于深度学习框架的系统解决方案。基于显著目标提取的深度网络模型进行了连铸坯区域提取和几何校正;基于YOLO V4的缺陷目标检测算法,进行了检测类缺陷的检测与识别,以标准的平均正确率AP(Average Precision)指标作为评价指标,“中心缩孔”、“中心疏松”、“非金属夹杂”、“皮下气泡”和“中心偏析”五类缺陷检测的AP分别达到了82.19%、97.63%、54.27%、66.20%和29.29%;基于MASK RCNN的缺陷实例分割算法,进行了分割类缺陷的检测与识别,以标准的AP(0.5-0.95)作为评价指标,“中心裂纹”、“角部裂纹”、“中间裂纹”和“皮下裂纹”4类缺陷检测和分割的AP(0.5-0.95)达到了0.78,特别地,以生产应用角度出发,AP(0.5)达到了0.96,可以较好地满足缺陷检测需要。     

Quantitative detection of size and centroid of internal defect based on Radon transform and morphological operation in phase-shifting digital speckle pattern interferometry

This paper proposes a new method for detecting the size and centroid of an internal defect based on the Radon transform and morphological operation. This method proposed in the paper can be used in phase-shifting digital speckle pattern interferometry to measure quantitatively the size of the internal defect and to determine accurately the centroid of the internal defect. Theoretical analysis, experimental result, and error calculation are presented in this paper.     

X射线焊缝图像的缺陷检测与识别技术

针对目前无损检测主要采用人工方式存在的主观不一致、检测效率低、操作复杂等问题,设计了一套焊缝缺陷自动检测系统。提出基于Otsu双阈值分割的缺陷区域自动提取、图像的降噪和灰度增强的图像预处理方法;通过SUSAN算法检测焊缝缺陷目标,并结合形态学孔洞填充算法修正缺陷目标;计算焊缝缺陷目标特征参数,并结合所设计的深度为4的二叉树分类识别逻辑流程,实现了较好的焊缝缺陷的检测结果。     

基于激光视觉的焊缝特征提取算法研究

随着工业技术的发展,基于视觉传感器的焊缝跟踪得到了广泛应用和快速发展。实现焊缝跟踪,其中最关键的步骤是要实现焊缝的自动识别。基于视觉传感的焊缝识别需要用到图像处理技术,图像处理的复杂性、多样性等特点促使对焊缝的识别成为研究热点。视觉传感器得到的是一段包含焊缝轮廓信息的条纹图像,文中主要针对的是激光条纹中心线及焊缝坡口特征点提取的研究现状进行了论述。     

焊接坡口激光检测图像处理及跟踪信息的提取

利用CCD摄像头,摄取了各种条件下的焊接坡口激光反射图像,其中包括夜间无其它照明光源图像、日光灯照明下的图像、室内自然光下的图像及阳光直射条件下的图像。试验结果表明,夜间无照明光源的图像具有较小的干扰,其它图像均存在较明显的相应照明光源的反射光干扰。通过加装窄带滤光片和适当的去噪预处理,可完全排除各种照明光源反射光的影响。采用复合形优化方法,提取出了坡口宽度、间隙宽度及间隙中心位置等信息,其误差绝对值不超过0．125mm,完全满足焊接跟踪的要求。