X射線的無損檢測(cè)技術(shù)

1、X 射線的無損檢測(cè)技術(shù)前言 無損檢測(cè)方法是利用聲、光、電、熱、磁及射線等與被測(cè)物質(zhì)的相互作用 ,在不破壞和損傷被測(cè)物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和性能的前提下,檢測(cè) 材料、構(gòu)件或設(shè)備中存在的內(nèi)外部缺陷 ,并能確定缺陷的大小、形狀和位置。無損檢測(cè)的技術(shù)有很多， 包括：染料滲透檢測(cè)法、超聲波檢測(cè)法、強(qiáng)型光學(xué)檢測(cè)法、滲透檢測(cè)法、聲發(fā)射檢測(cè)法，以及本文介紹的x 射線檢測(cè)法。X 射線無損探傷是工業(yè)無損檢測(cè)的主要方法之一,是保證焊接質(zhì)量的重要技術(shù) ,其檢測(cè)結(jié)果己作為焊縫缺陷分析和質(zhì)量評(píng)定的重 要判定依據(jù) ,應(yīng)用十分廣泛。膠片照相法是早期 X 射線無損探傷 中常用的方法。X射線膠片的成像質(zhì)量較高，能夠準(zhǔn)確地提供焊 縫中缺陷真實(shí)

2、信息 ,但是,該方法具有操作過程復(fù)雜、 運(yùn)行成本高、 結(jié)果不易存放且查詢攜帶不方便等缺點(diǎn)。由于電子技術(shù)的飛速發(fā)展 ,一種新型的 X 射線無損檢測(cè)方法“ X 射線工業(yè)電視”已應(yīng)運(yùn)而生 ,并開始應(yīng)用到焊縫質(zhì)量的無損檢測(cè) 當(dāng)中。X射線工業(yè)電視己經(jīng)發(fā)展到由工業(yè) CCD攝像機(jī)取代原始X射線無損探傷中的膠片，并用監(jiān)視器（工業(yè)電視）實(shí)時(shí)顯示探傷圖 像，這樣不僅可以節(jié)省大量的 X射線膠片，而且還可以在線實(shí)時(shí)檢測(cè),提高了 X射線無損檢測(cè)的檢測(cè)效率。但現(xiàn)在的X射線工業(yè)電視大多還都采用人工方式進(jìn)行在線檢測(cè)與分析,而人工檢測(cè)本身存在幾個(gè)不可避免的缺點(diǎn) ,如主觀標(biāo)準(zhǔn)不一致、勞動(dòng)強(qiáng)度大、檢 測(cè)效率低等等。x 射線無損探傷

3、計(jì)算機(jī)輔助評(píng)判系統(tǒng)的原理可以用兩個(gè)“轉(zhuǎn)換” 來概述:首先 X 射線穿透金屬材料及焊縫區(qū)域后被圖像增強(qiáng)器所 接收,圖像增強(qiáng)器把不可見的 X 射線檢測(cè)信息轉(zhuǎn)換為可視圖像 ,并 被 CCD 攝像機(jī)所攝取 ,這個(gè)過程稱為“光電轉(zhuǎn)換” ; 就信息量 的性質(zhì)而言 ,可視圖像是模擬量 ,它不能被計(jì)算機(jī)所識(shí)別 ,如果要 輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理 ,則需要將模擬量轉(zhuǎn)換為數(shù)字量 ,進(jìn)行“模 / 數(shù)轉(zhuǎn)換” ,即經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理后將可視圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。其集卡當(dāng)方法是用高清晰度工業(yè) CCD 攝像機(jī)攝取可視圖像 ,輸入到視頻采 中 ,并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像 ,再經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理后 , 在顯示,再按器屏幕上顯示出材料內(nèi)部缺陷的性質(zhì)

4、、大小和位置等信息 照有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行等級(jí)評(píng)定 ,從而達(dá)到焊縫焊接質(zhì)量的 檢測(cè)和分析。X 射線無損檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與原理射線無損探傷缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件組成與結(jié)構(gòu)如圖1 所示。系統(tǒng)主要由三個(gè)部分組成 :信號(hào)轉(zhuǎn)換部分、圖像處理部分及缺陷 位置的獲取與傳輸部分。信號(hào)轉(zhuǎn)換部分主要由X光光源、螺旋鋼管、傳送車、圖像增強(qiáng)器、反射器以及CCD攝像機(jī)組成，信號(hào)轉(zhuǎn)換部分的主要功能是完成從 x射線到可見光的信息載體轉(zhuǎn)換以及可見光到可視圖像的光電轉(zhuǎn) 換。螺旋鋼管首先被放置到傳送車上，傳送車在承載螺旋鋼管前進(jìn)的同時(shí)，車上的旋轉(zhuǎn)滾輪帶動(dòng)螺旋鋼管旋轉(zhuǎn)，這樣可以保證螺旋 鋼管的螺旋焊縫始終保持在 CCD攝像機(jī)的正下方

5、,CCD攝像機(jī)就可以始終攝取到螺旋焊縫的探傷圖像。由X光光源發(fā)出的X 射線穿透螺旋鋼管及焊縫區(qū)域后，被圖像增強(qiáng)器接收，圖像增強(qiáng)器 將不可見的X射線探傷信息轉(zhuǎn)換為可見光探傷信息，再通過反射 鏡反射到CCD攝像機(jī)當(dāng)中,CCD攝像機(jī)再將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)（模擬數(shù)據(jù)）,完成光電轉(zhuǎn)換，并將探傷圖像送入圖像處理部分。 在信號(hào)轉(zhuǎn)換部分中,CCD攝像機(jī)將攝取到的探傷圖像以幀的形式送入圖像處理部分的視頻采集卡當(dāng)中,同時(shí)在圖像處理部分中的監(jiān)視器 （工業(yè)電視 ）上實(shí)時(shí)顯示這幀原始探傷圖像 （模擬圖像 ）。如果在焊縫區(qū)域中存在氣孔、夾渣或未焊透等缺陷時(shí),由于與背景區(qū) 域（焊縫區(qū)域 ）相比較 ,缺陷區(qū)域透過的 X 射線

6、較多 ,所以在監(jiān)視器 （工業(yè)電視 ）上顯示的探傷圖像中就會(huì)形成一個(gè)亮點(diǎn)或者一條亮線 圖像處理部分也正是利用這個(gè)特點(diǎn)來檢測(cè)每一幀探傷圖像中是 否存在缺陷的。圖像處理部分中主要包括監(jiān)視器 （工業(yè)電視 ）,視頻采集卡 ,計(jì)算機(jī) , 計(jì)算機(jī)顯示器等設(shè)備 ,圖像處理部分的功能主要包括采集、顯示、 處理并存儲(chǔ)所采集到的探傷圖像數(shù)據(jù)。由 CCD 攝像機(jī)攝取到的探傷圖像數(shù)據(jù) （模擬數(shù)據(jù) ）首先被送入監(jiān)視器 ,并在監(jiān)視器上實(shí)時(shí)顯示 ,同時(shí)該探傷圖像數(shù)據(jù)被輸入到視頻采集卡當(dāng)中,經(jīng)過視頻采集卡進(jìn)行采樣、 量化和編碼之后將其數(shù)字化。 數(shù)字化后的探傷圖 像同樣以幀的形式送入到計(jì)算機(jī)當(dāng)中 ,在計(jì)算機(jī)中通過下述基于 模糊識(shí)

7、別準(zhǔn)則的模糊缺陷檢測(cè)算法來檢測(cè)每一幀探傷圖像中是否存在缺陷 （本文將在后續(xù)詳細(xì)介紹該模糊缺陷檢測(cè)算法）,并在計(jì)算機(jī)顯示器上實(shí)時(shí)顯示檢測(cè)結(jié)果 ,同時(shí)將檢測(cè)結(jié)果存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)器當(dāng)中,以備后續(xù)的查找和驗(yàn)證。缺陷位置的獲取與傳輸部分主要由AT89C2051 單片機(jī)、 旋轉(zhuǎn)編碼器、 Max232 芯片、 ADAM 一 4520 模塊和傳輸線等組成 ,缺 陷位置的獲取與傳輸部分的主要功能是獲取并傳輸缺陷的位置 信息、系統(tǒng)利用 AT89C2051 單片機(jī)并通過日本歐姆龍公司生產(chǎn) 的旋轉(zhuǎn)編碼器將位移信號(hào)轉(zhuǎn)換為脈沖信號(hào) ,通過脈沖信號(hào)的個(gè)數(shù) 來一記錄傳送車的位移信號(hào) ,再通過串行通信接口將位移信號(hào)傳 送給計(jì)

8、算機(jī)進(jìn)行處理 ,從而確定缺陷的位置信息。缺陷檢測(cè)流程 在本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)的 X 射線無損探傷缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中 ,缺陷 的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別部分是系統(tǒng)的核心部分 ,該部分的程序流程可 分為如下幾個(gè)步驟 :l) 程序初始化 :完成程序開始運(yùn)行時(shí) ,一些變量的定義和賦值以及 視頻采集卡的初始化工作 ;2) 圖像采集和串行通信接口初始化 :利用視頻采集卡采集 X 射線 探傷圖像 ,并同時(shí)初始化串行通信接口 , 完成串行通信的初始連 接;3) 圖像預(yù)處理和獲取位置信息 :完成一些必要的圖像預(yù)處理運(yùn)算 從而保證模糊缺陷檢測(cè)算法的有效檢測(cè) ;獲取螺旋鋼管前進(jìn)的位 置信息 ,以保證計(jì)算缺陷位置信息時(shí)使用4) 檢測(cè)

9、缺陷 :應(yīng)用模糊缺陷檢測(cè)算法 ,檢測(cè)當(dāng)前 X 射線探傷圖像中 是否有缺陷存在 ,并在探傷圖像中標(biāo)記檢測(cè)到的缺陷5) 缺陷的識(shí)別 :計(jì)算缺陷的一些基本信息 ,如:大小、個(gè)數(shù)和位置等 信息 ,并按照一定的標(biāo)準(zhǔn) ,對(duì)檢測(cè)到的缺陷進(jìn)行統(tǒng)一的識(shí)別和判 定;6) 缺陷是否超標(biāo) :判斷缺陷是否超出標(biāo)準(zhǔn) ,如果超出標(biāo)準(zhǔn) ,則發(fā)送噴 標(biāo)信號(hào) ,在螺旋鋼管上標(biāo)記超出標(biāo)準(zhǔn)的缺陷 ;如果沒有缺陷超出標(biāo)準(zhǔn)，則程序返回到初始狀態(tài)，準(zhǔn)備下一幀X射線探傷圖像的采集、檢測(cè)與識(shí)別。缺陷自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別部分的程序流程框圖如圖2所示。圖三缺陷檢測(cè)流程圖四缺陷檢測(cè)算法原理若在焊縫區(qū)域中存在氣孔、夾渣以及未焊透等缺陷時(shí)，因?yàn)槿毕?區(qū)域穿透

10、的X射線較多，而相對(duì)來說周圍背景區(qū)域 X射線的透射量較少，所以在探傷圖像中，缺陷區(qū)域就會(huì)形成一個(gè)亮點(diǎn)或者一條亮線。這樣在視覺上就可以根據(jù)探傷圖像中，某一個(gè)區(qū)域是否比其周圍背景區(qū)域更加明亮來判斷該區(qū)域是否是缺陷區(qū)域,而從圖像處理的角度來看 ,可以根據(jù)探傷圖像中像素灰度值的大小來判 斷一個(gè)區(qū)域是否是缺陷區(qū)域。首先從人類視覺的角度出發(fā) ,觀察一下缺陷檢測(cè)人員是如何判斷 一個(gè)區(qū)域是否是缺陷區(qū)域。如果一個(gè)區(qū)域比周圍背景區(qū)域明亮 檢測(cè)人員會(huì)認(rèn)為這個(gè)區(qū)域可能是缺陷區(qū)域 ,隨著耐區(qū)域亮度差的 繼續(xù)加大 ,檢測(cè)人員會(huì)一認(rèn)為這個(gè)區(qū)域是缺陷區(qū)域的可能性較大 甚至認(rèn)為這個(gè)區(qū)域一定是缺陷區(qū)域。反之 ,如果一個(gè)區(qū)域與周圍

11、 背景區(qū)域的亮度差不多 ,那么檢測(cè)人員就會(huì)認(rèn)為這個(gè)區(qū)域不是缺 陷區(qū)域 ,而是背景區(qū)域。在這里應(yīng)該注意一個(gè)問題 ,人類視覺中的亮度代或者說是“明亮程度” ,不僅僅是指區(qū)域中像素的灰度平均值 ,而且還與區(qū)域中像素的空間方差特性 （一定區(qū)域內(nèi)像素灰 度值變化的劇烈程度 ）有關(guān)。也就是說僅僅有著較高的灰度平均 值還不夠 ,或者說還不足以使缺陷檢測(cè)人員確信這個(gè)區(qū)域就是缺 陷區(qū)域。舉一個(gè)特殊的例子 ,如果一個(gè)區(qū)域內(nèi)有幾個(gè)灰度值極大的點(diǎn) （實(shí)際上就是幾個(gè)惡性的隨機(jī)噪聲）,它們?nèi)匀粫?huì)使整個(gè)區(qū)域 的灰度平均值較高 ,但這個(gè)區(qū)域卻不是缺陷 ,看起來也不比其周圍 背景區(qū)域“明亮” ,因?yàn)檫@個(gè)區(qū)域只是包含了幾個(gè)惡性隨

12、機(jī)噪聲 的背景區(qū)域 ,而并非是缺陷區(qū)域。所以人類視覺中的“亮度”指 的是,除了有著較高的空間對(duì)比度 （即灰度平均值 ）之外 ,還需要有 著較低的空間方差特性 ,也就是說 ,看起來還要“亮”得比較“均勻”。在 X 射線探傷圖像中,當(dāng)缺陷區(qū)域和噪聲區(qū)域呈現(xiàn)相同的空間對(duì)比度特性時(shí) （區(qū)域的平均灰度值相同 ）,缺陷區(qū)域的方差特性顯然 要比噪聲區(qū)域的空間方差特性低 （區(qū)域的灰度值變化程度小 ）;而當(dāng)缺陷區(qū)域和噪聲區(qū)域呈現(xiàn)相同的空間方差特性時(shí),缺陷區(qū)域的空間對(duì)比度又必然要比噪聲區(qū)域的空間對(duì)比度高。 所以在本文所采用的模糊缺陷檢測(cè)算法中,對(duì)于具有相同空間對(duì)比度特性的區(qū)域來說 ,它的空間方差特性越小 ,就越有

13、理由相信這個(gè)區(qū)域是缺陷 區(qū)域 ,其模糊隸屬度的值就越高 ,反之就越低 ;而對(duì)于具有相同空 間方差特性的區(qū)域來說 ,它的空間對(duì)比度特性越低 ,這個(gè)區(qū)域是缺 陷區(qū)域的可能性就越小 ,其模糊隸屬度的值就越低 ,反之也就越高 , 這就是模糊缺陷檢測(cè)算法的基本原理 ,模糊缺陷檢測(cè)算法中采用的模糊規(guī)則就是基于此而形成的。在本文采用的模糊缺陷檢測(cè)算法中,一個(gè)重要的參數(shù)是空間對(duì)比度參數(shù)中兩個(gè)對(duì)比區(qū)域 （檢測(cè)區(qū)域和比較區(qū)域 ）之間的距離。距離的大小對(duì)空間對(duì)比度參數(shù)的可靠性影響很大,無論過大或過小均 無法正確反映所要比較兩個(gè)區(qū)域真實(shí)的空間對(duì)比度特性。 一方面 , 當(dāng)檢測(cè)區(qū)域與比較區(qū)域之間的距離過小時(shí) ,對(duì)于較大的

14、缺陷來說 ,其反映的可能是缺陷區(qū)域內(nèi)部之間的空間對(duì)比度特性,并不是所希望得到的缺陷區(qū)域與周圍背景區(qū)域的空間對(duì)比度特性;另一方 面,當(dāng)檢測(cè)區(qū)域與比較區(qū)域之間的距離過大又會(huì)失去缺陷區(qū)域與周圍”背景區(qū)域比較的意義 ,距離越大 ,兩個(gè)區(qū)域之間的相關(guān)性就越小 ,空間對(duì)比度特性的意義也就越小。所以檢測(cè)區(qū)域與比較區(qū)域之間的距離大小應(yīng)當(dāng)適中,不易過大也不易過小 ,既要能準(zhǔn)確反映出缺陷區(qū)域與其周圍背景區(qū)域之間的對(duì)比度特性，又要能跳 出較大的缺陷區(qū)域防止缺陷區(qū)域內(nèi)部之間的空間對(duì)比度的比較 具體情況如圖4所示，其中,D為檢測(cè)區(qū)域,E為比較區(qū)域,d為它們 之間的距離。在程序?qū)崿F(xiàn)方面上 ，本文在遠(yuǎn)區(qū)域和近區(qū)域各選取 了

15、一個(gè)比較區(qū)域 將遠(yuǎn)、近兩個(gè)比較區(qū)域計(jì)算出來的灰度平均值相加后再平均，即取遠(yuǎn)、近兩個(gè)比較區(qū)域的平均值，這樣在一定程度上就可以減少上述現(xiàn)象的發(fā)生。D缺陷' 區(qū)域圖4距離對(duì)檢測(cè)效果的影響在本文所介紹的X射線無損探傷缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中，采用的模糊缺陷檢測(cè)算法就是基于上述介紹的模糊準(zhǔn)則而實(shí)現(xiàn)的，即通過模糊理論來判斷焊縫區(qū)域中是否有缺陷存在。所有需要檢測(cè)的灰 度探傷圖像均是由 CCD攝像機(jī)攝取，并由視頻采集卡數(shù)字化，再 經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理之后，將結(jié)果保存在計(jì)算機(jī)的硬盤中。的灰度級(jí)為256,大小為768x576個(gè)像素。所得的灰度探傷圖像 首先經(jīng)焊縫提取方法，將焊縫區(qū)域大致確定出來，然后在大致確定出來的焊

16、縫區(qū)域中以過濾的形式應(yīng)用模糊缺陷檢測(cè)算法,便可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出焊縫區(qū)域中的缺陷及其具體位置所在。由于各個(gè) X射線探傷系統(tǒng)的成像質(zhì)量不盡相同 ,同時(shí)不同直徑鋼管的成像情 況也有差別 ,所以產(chǎn)生的 X 射線探傷圖像的質(zhì)量差別比較大。 X射線探傷圖像的質(zhì)量主要可以分為兩大類:大噪聲情況和小噪聲情況。大噪聲時(shí)探傷圖像的成像質(zhì)量比較差,噪聲較大 ,這時(shí)為了 防止將較大的噪聲錯(cuò)判斷為缺陷 ,檢測(cè)區(qū)域的大小應(yīng)該適當(dāng)放大相反 ,小噪聲時(shí)探傷圖像的成像質(zhì)量比較好,噪聲較小 ,這時(shí)就可 以將檢測(cè)區(qū)域的大小適當(dāng)縮小。5 缺陷信息的獲取 5.1 缺陷尺寸測(cè)量對(duì)于每一幀包含缺陷的探傷圖像來說,系統(tǒng)需要知道其中缺陷的個(gè)數(shù)、

17、缺陷的尺寸以及缺陷的位置信息,從而可以按照一定的標(biāo) 準(zhǔn)判定其中的缺陷是否超出標(biāo)準(zhǔn)。 本文采用灰度累積的方法來計(jì),只算得到缺陷個(gè)數(shù)、尺寸以及位置信息。該方法簡(jiǎn)單而且有效 需要將缺陷像素的個(gè)數(shù)累積到橫軸上即可。 灰度累積方法的具體 步驟是在檢測(cè)區(qū)域的水平方向上 （即橫軸上 ）累積每一列中黑點(diǎn)像 素的個(gè)數(shù) （黑點(diǎn)像素是前述模糊缺陷檢測(cè)算法檢測(cè)出來的缺陷像 素）。示意圖如圖 5 所示 ,橫軸表示黑點(diǎn)像素的位置 ,縱軸表示X1、Xr水平方向上黑點(diǎn)像素累積的個(gè)數(shù)。 在將每列黑點(diǎn)像素的個(gè)數(shù)累積 到橫軸后 ,通過判斷黑點(diǎn)像素個(gè)數(shù)的起始坐標(biāo)和結(jié)止坐標(biāo) 以及黑點(diǎn)像素個(gè)數(shù)的最高值 y,就可以確定缺陷的寬度、高度以及

18、缺陷在屏幕上的位移。它們是: 缺陷的寬度:Xr X1缺陷的高度:Y;Xr X1缺陷在屏幕上的位移:2。為了確保缺陷尺寸計(jì)算的準(zhǔn)確性，將缺陷的寬度與高度平均，進(jìn)而可以得到缺陷的尺寸為Xr X1 Y2水平盲向令xl圖5灰度累積示意圖5.2缺陷位置的獲取每一幀探傷圖像中缺陷的位置信息、由兩部分組成。一部分是缺 陷在屏幕上的位移；另一部分是承載鋼管的傳送車前進(jìn)的距離，兩 者“相加”得到的距離才是缺陷真正的位置信息。而兩個(gè)距離之 間的關(guān)系并不是簡(jiǎn)單的直接算術(shù)相加，本文后續(xù)將介紹一個(gè)特定的“換算關(guān)系”，通過這個(gè)特定的“換算關(guān)系”之后，兩個(gè)距離相加得到的數(shù)據(jù)才是缺陷的正確位置信息。 缺陷在屏幕上的位移可以通過上述缺陷個(gè)數(shù)與尺寸測(cè)量的方法直接獲得，即 竺產(chǎn)，而傳送車