Page 59 - 无损检测2023年第六期

吴 昊, 等:

基于三维成像的相控阵超声自动分析技术

确性, 筛选一批厚度为12~30mm 的对接焊缝试块 准确性。
数据, 对接焊缝试块实物如图11所示。由3名持Ⅱ 表3 缺陷参数测量偏差统计结果 mm
级及以上相控阵超声检测资质的人员使用专用分析 参数类别 起始位置 深度 长度 高度
软件分别进行判读, 将判读结果与软件自动分析的 最大偏差 7.01 3.15 10.73 2.45
最小偏差
结果对比。试验共分析 20 个数据文件, 其中单 V 0 0 0 0
坡口数据54个, X 坡口数据26个, 数据判读的准则 平均偏差 1.31 0.82 2.23 0.61
标准偏差 1.76 0.73 2.62 0.58
采用ISO19285-2017标准中所示的绝对灵敏度法
测长测高和“ 长度+高度” 的评级方式。
6 结语

对于焊缝超声检测数据三维可视化、 缺陷自动
提取及测量技术的相关算法进行了深入的研究。在
对 S扫图像进行重建的基础上, 采用直接体绘制算
法可直观显示焊缝检测数据的三维模型, 便于对数
据进行目视观察。同时, 在生成的三维模型中, 基于
空间密度聚类法进行相关显示信号的识别, 可有效

识别缺陷的提取及测量。
图11 对接焊缝试块实物
在数据识别率和测量精度方面, 试验结果表明,
5.2 试验结果
人工分析与原型程序自动分析在总耗时、 单个 软件自动分析效率约为人工分析效率的 3.5 倍, 且
不存在漏检现象, 更能有效识别出幅值较低、 尺寸较
数据平均分析时间、 单个缺陷平均分析时间方面的
小的相关显示信号。在相关显示信号的参数测量方
汇总结果如表1所示, 可以看出原型程序自动分析
面, 自动分析结果与专业检测人员判读结果的平均
的效率约为人工分析效率的3.5倍。
值之间的误差在合理的范围内, 验证了自动分析系
表1 人工与自动分析的分析时间汇总
统的有效性与准确性。
序号 项目 人工分析 自动分析
参考文献:
1 总耗时 / h 18 5
2 单个数据平均分析时间 -V 型坡口 / min 12 3
[ 1 ] 靳世久, 杨晓霞, 陈世利, 等. 超声相控阵检测技术的
3 单个数据平均分析时间 -X 型坡口 / min 18 5
发展及应用[ J ] . 电子测量与仪器学报, 2014 , 28 ( 9 ):
4 单个缺陷平均分析时间 / min 6 0.5
925-934.
人工分析与原型程序自动分析在标记出的相关 [ 2 ] 王凡. 三维超声成像技术在水电站压力管道灌浆检测
显示信号数量、 缺欠数量、 缺陷数量方面的汇总结果
中的应用[ J ] . 承德石油高等专科学校学报, 2019 , 21
如表2所示。试验结果表明自动分析过程未发生漏 ( 5 ): 43-47 , 81.
检现象, 即能够成功框选出所有的缺陷信号, 且比人 [ 3 ] 周曾明. 基于超声相控阵的低碳钢深度缺陷声场特征
工分析更能有效识别出幅值较低、 尺寸较小的相关 及三维可视化研究[ D ] . 成都: 西南交通大学, 2021.

显示信号, 即在标记出的相关显示信号数量方面, 自 [ 4 ] 高翌飞. 基于 MC算法的三维超声成像方法研究[ J ] .
动分析多于人工分析。 远东无损检测新技术论坛先进技术论文集.2016 ( 6 ):
表2 人工与自动分析的识别结果汇总 58-64.
[ 5 ] 王凯. 基于 Tensorflow 的超声相控阵图像缺陷识别
序号 项目 人工分析 自动分析
研究[ D ] . 上海: 上海工程技术大学, 2020.
1 标记出的相关显示信号数量 / 个 224 236
[ 6 ] 胡宏伟, 王泽湘, 王哲, 等. 基于迭代法及腐蚀算法的
缺欠数量 / 个
2 80 48
超声相控阵缺陷提取 [ J ] . 电子测量与仪器 学 报,
缺陷数量 / 个
3 144 188
2015 , 29 ( 12 ): 1765-1771.
缺陷参数测量方面的偏差统计结果如表 3 所 [ 7 ] 朱甜甜, 宋波, 毛捷, 等. 基于深度学习的焊缝 PAUT
数据智能化分析方法[ J ] . 北京航空航天大学学报,
示。在起始位置、 深度、 长度、 高度参数的测量方面,
所提自动分析方法与3名专业检测人员判读的平均 2022 , 48 ( 3 ): 504-513.
值之间的误差在合理范围内, 具有较高的稳定性与 ( 下转第31页)
5
2
2023年 第45卷 第6期
无损检测