Page 98 - 无损检测2021年第三期

陈晓辉, 等:

金属表面缺陷的电涡流脉冲热成像检测

图 5 20# 钢平板试件的线性缺陷热响应信号特征与热响应趋势曲线
缺陷及附近区域温度上升明显, 上升较为缓慢; 加热
结束后, 由于缺陷及其他区域会散热, 所以边缘区域
温度继续上升到最高值, 直至基本保持不变, 因此表
现出了如图 5 ( d ) 所示的热响应趋势。
图 5 ( f ) 中, 对应的图 5 ( e ) 混叠向量 3 在开始加
热时以最大的上升速率迅速上升到最高点, 结束加
热后温度下降迅速, 至 250 帧左右缓慢下降直至平
图 6 平板型 Q345R 钢单孔缺陷试件中检测可视化结果
稳, 最后和开始加热前保持相近。可见混叠向量 3
强化的是激励线圈的区域特征。因为在加热阶段, 上述试验结果表明, 采用独立成分分析方法对
线圈作为热源一直处于加热状态, 上升最明显, 当加 试样的涡流热图像序列进行分析和处理, 可有效地
热结束时, 没有了热源激励, 温度立即开始下降, 表 识别出缺陷不同区域的热响应信号特征。重构后的
现出了如图 5 ( f ) 所示的热响应趋势。由于激励线 检测结果直观明了, 实现了金属构件表面线性缺陷

圈正下方的温度梯度大于其边缘区域的温度梯度, 和微小开孔缺陷的可视化检测。
温度下降速率也相对较高, 当下降一段时间后周围
温差减小, 下降速率减慢。混叠向量 3 应是接近线 5 结语
圈正下方区域的特征。 针对涡流热成像检测过程序列图像, 采用独立
图5 ( h ) 中, 对应的图5 () 混叠向量4 在加热阶 成分分析法识别出缺陷、 线圈、 缺陷及线圈附近、 试
g
段上升达到最大值, 随后在冷却阶段缓慢下降( 下降 件边缘等不同区域的热响应特征, 缺陷区域中热图
速率没有上升速率大), 且一直保持下降趋势。可见 像清晰。试验结果表明, 检测平台可有效检测出宽
混叠向量 4 强化的是试件线性缺陷附近区域。因为 度为 0.5 mm 、 深度为 1 mm 的金属表面线性缺陷

试件线性缺陷附近区域距离加热线圈和缺陷都比较 以及直径为 1 mm 、 深度为 1 mm 的金属表面开孔

近, 热量可以很快到达, 会快速上升; 加热结束后, 该 缺陷, 实现了金属构件表面线性缺陷和微小开孔的
区域会对周围的区域进行热传导, 同时会吸收缺陷 可视化检测。该技术成果不仅能为武器装备的动能
传来的热量, 所以曲线缓慢下降且保持下降趋势, 因 毁伤评估以及试验设备的运行维修保养等提供重要
此表现出了如图 5 ( h ) 所示的热响应趋势。 技术支撑, 在航天器防热材料快速检测、 超高速撞击
平板型 Q345R 钢单孔缺陷试件的红外检测可 试验评估等领域也具有重要意义。
视化结果( ICA 处理) 如图 6 所示。 ( 下转第 78 页)
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2021 年 第 43 卷 第 3 期

无损检测