X射線(xiàn)的無(wú)損檢測技術(shù)
一 . 前言
無(wú)損檢測方法是利用聲、光、電、熱、磁及射線(xiàn)等與被測物質(zhì)的相互作用,在不破壞和損傷被測物質(zhì)的結構和性能的前提下,檢測材料、構件或設備中存在的內外部缺陷,并能確定缺陷的大小、形狀和位置。
無(wú)損檢測的技術(shù)有很多,包括:染料滲透檢測法、超聲波檢測法、強型光學(xué)檢測法、滲透檢測法﹑聲發(fā)射檢測法,以及本文介紹的x射線(xiàn)檢測法。
X射線(xiàn)無(wú)損測試是工業(yè)無(wú)損檢測的主要方法之一,是保證焊接質(zhì)量的重要技術(shù),其檢測結果己作為焊縫缺陷分析和質(zhì)量評定的重要判定依據,應用十分廣泛。膠片照相法是早期X射線(xiàn)無(wú)損測試中常用的方法。X射線(xiàn)膠片的成像質(zhì)量較高,能夠準確地提供焊縫中缺陷真實(shí)信息,但是,該方法具有操作過(guò)程復雜、運行成本高、結果不易存放且查詢(xún)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(xiàn)無(wú)損檢測方法"X射線(xiàn)工業(yè)電視"已應運而生,并開(kāi)始應用到焊縫質(zhì)量的無(wú)損檢測當中。X射線(xiàn)工業(yè)電視己經(jīng)發(fā)展到由工業(yè)線(xiàn)陣X射線(xiàn)相機取代原始X射線(xiàn)無(wú)損測試中的膠片,并用監視器<工業(yè)電視>實(shí)時(shí)顯示測試圖像,這樣不僅可以節省大量的X射線(xiàn)膠片,而且還可以在線(xiàn)實(shí)時(shí)檢測,提高了X射線(xiàn)無(wú)損檢測的檢測效率。但現在的X射線(xiàn)工業(yè)電視大多還都采用人工方式進(jìn)行在線(xiàn)檢測與分析,而人工檢測本身存在幾個(gè)不可避免的缺點(diǎn),如主觀(guān)標準不一致、勞動(dòng)強度大、檢測效率低等等。
x射線(xiàn)無(wú)損測試計算機輔助評判系統的原理可以用兩個(gè)"轉換"來(lái)概述:首先X射線(xiàn)穿透金屬材料及焊縫區域后被圖像增強器所接收,圖像增強器把不可見(jiàn)的X射線(xiàn)檢測信息轉換為可視圖像,并被線(xiàn)陣X射線(xiàn)相機所攝取,這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為"光電轉換";就信息量的性質(zhì)而言,可視圖像是模擬量,它不能被計算機所識別,如果要輸入計算機進(jìn)行處理,則需要將模擬量轉換為數字量,進(jìn)行"模/數轉換",即經(jīng)過(guò)計算機處理后將可視圖像轉換為數字圖像。其方法是用高清晰度工業(yè)線(xiàn)陣X射線(xiàn)相機攝取可視圖像,輸入到視頻采集卡當中,并將其轉換為數字圖像,再經(jīng)過(guò)計算機處理后,在顯示器屏幕上顯示出材料內部缺陷的性質(zhì)、大小和位置等信息,再按照有關(guān)標準對檢測結果進(jìn)行等級評定,從而達到焊縫焊接質(zhì)量的檢測和分析。
二 . X射線(xiàn)無(wú)損檢測系統結構與原理
2.1.X射線(xiàn)的產(chǎn)生
用來(lái)產(chǎn)生X射線(xiàn)的裝置是X射線(xiàn)管。它由陰極、陽(yáng)極和真空玻璃(或金屬陶瓷)外殼組成,其簡(jiǎn)單結構和工作原理如圖1所示。陰極通以電流加熱至白熾狀態(tài)時(shí),其陽(yáng)極周?chē)纬呻娮釉?,當在?yáng)極與陰極間施加高壓時(shí),電子加速穿過(guò)真空空間,高速運動(dòng)的電子束集中轟擊陽(yáng)極靶子的一個(gè)面積(幾平方毫米左右、稱(chēng)實(shí)際焦點(diǎn)),電子被阻擋減速和吸收,其部分動(dòng)能(約1%)轉換為X射線(xiàn), 其余99%以上的能量變成熱能。
圖1 X射線(xiàn)的產(chǎn)生示意圖
2.2 X射線(xiàn)的主要性質(zhì)
(1)不可見(jiàn),以光速直線(xiàn)傳播。
(2)具有可穿透可見(jiàn)光不能穿透的物質(zhì)如骨骼、金屬等的能力,并且在物質(zhì)中有衰減的特性。
(3)可以使物質(zhì)電離,能使膠片感光,亦能使某些物質(zhì)產(chǎn)生熒光。
2.3 γ射線(xiàn)的產(chǎn)生及性質(zhì)
γ射線(xiàn)是由放射性物質(zhì)(Co、Ir等)內部原子核的衰變過(guò)程產(chǎn)生的。
γ射線(xiàn)的性質(zhì)與X射線(xiàn)相似,由于其波長(cháng)比X射線(xiàn)短,因而射線(xiàn)能量高,具有更大的穿透力。例如,目前廣泛使用的γ射線(xiàn)源Co,它可以檢查250mm厚的銅質(zhì)工件、350mm厚的鋁制工件和300mm厚的鋼制工件。
2.4. 射線(xiàn)
當射線(xiàn)穿透物質(zhì)時(shí),由于物質(zhì)對射線(xiàn)有吸收和散射作用,從而引起射線(xiàn)能量的衰減。
射線(xiàn)在物質(zhì)中的衰減是按照射線(xiàn)強度的衰減是呈負指數規律變化的,以強度為I的一束平行射線(xiàn)束穿過(guò)厚度為δ的物質(zhì)為例,穿過(guò)物質(zhì)后的射線(xiàn)強度為:
I=Ie
式中I—-射線(xiàn)透過(guò)厚度δ的物質(zhì)的射線(xiàn)強度;
I—-射線(xiàn)的初始強度;
e—-自然對數的底;
δ—-透過(guò)物質(zhì)的厚度;
μ—-衰減系數(㎝)。
射線(xiàn)無(wú)損測試缺陷自動(dòng)檢測系統的硬件組成與結構如圖1所示。系統主要由三個(gè)部分組成:信號轉換部分、圖像處理部分及缺陷位置的獲取與傳輸部分。
圖2 探測器外觀(guān)圖
圖3 檢測系統示意圖
信號轉換部分主要由X光光源、檢測樣品、傳送車(chē)、線(xiàn)陣相機組成,信號轉換部分的主要功能是完成從x射線(xiàn)到可見(jiàn)光的信息載體轉換以及可見(jiàn)光到可視圖像的光電轉換。樣品首先被放置到傳送車(chē)上,傳送車(chē)在承載樣品前進(jìn)的同時(shí),傳送帶的旋轉滾輪帶動(dòng)樣品前進(jìn),通過(guò)X射線(xiàn)檢測區域時(shí),線(xiàn)陣相機捕捉到穿透能量的變化,從而產(chǎn)生相應增益信息,通過(guò)模數轉換,數字采集卡傳輸到電腦成像,成像如下圖4. 可以清晰的看到內部的缺陷信息,作為產(chǎn)品質(zhì)量信息的中要依據。
圖4 X 射線(xiàn)成像信息
圖像處理部分中主要包括監視器<工業(yè)電視>,視頻采集卡,計算機,計算機顯示器等設備,圖像處理部分的功能主要包括采集、顯示、處理并存儲所采集到的測試圖像數據。由線(xiàn)陣X射線(xiàn)相機攝取到的測試圖像數據<模擬數據>首先被送入監視器,并在監視器上實(shí)時(shí)顯示,同時(shí)該測試圖像數據被輸入到視頻采集卡當中,經(jīng)過(guò)視頻采集卡進(jìn)行采樣、量化和編碼之后將其數字化。數字化后的測試圖像同樣以幀的形式送入到計算機當中,在計算機中通過(guò)下述基于模糊識別準則的模糊缺陷檢測算法來(lái)檢測每一幀測試圖像中是否存在缺陷<本文將在后續詳細介紹該模糊缺陷檢測算法>,并在計算機顯示器上實(shí)時(shí)顯示檢測結果,同時(shí)將檢測結果存儲到計算機的存儲器當中,以備后續的查找和驗證。
缺陷位置的獲取與傳輸部分主要由AT89C2051單片機、旋轉編碼器、Max232芯片、ADAM一4520模塊和傳輸線(xiàn)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、系統利用AT89C2051單片機并通過(guò)日本歐姆龍公司生產(chǎn)的旋轉編碼器將位移信號轉換為脈沖信號,通過(guò)脈沖信號的個(gè)數來(lái)一記錄傳送車(chē)的位移信號,再通過(guò)串行通信接口將位移信號傳送給計算機進(jìn)行處理,從而確定缺陷的位置信息。
三. 缺陷檢測流程
在本文設計并實(shí)現的X射線(xiàn)無(wú)損測試缺陷自動(dòng)檢測系統中,缺陷的自動(dòng)檢測與識別部分是系統的核心部分,該部分的程序流程可分為如下幾個(gè)步驟:
1. 程序初始化:完成程序開(kāi)始運行時(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(xiàn)測試圖像,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. 圖像預處理和獲取位置信息:完成一些必要的圖像預處理運算,從而保證模糊缺陷檢測算法的有效檢測;獲取樣品前進(jìn)的位置信息,以保證計算缺陷位置信息時(shí)使用:
4. 檢測缺陷:應用模糊缺陷檢測算法,檢測當前X射線(xiàn)測試圖像中是否有缺陷存在,并在測試圖像中標記檢測到的缺陷;
5. 缺陷的識別:計算缺陷的一些基本信息,如:大小、個(gè)數和位置等信息,并按照一定的標準,對檢測到的缺陷進(jìn)行統一的識別和判定;
6. 缺陷是否超標:判斷缺陷是否超出標準,如果超出標準,則發(fā)送噴標信號,在樣品上標記超出標準的缺陷;如果沒(méi)有缺陷超出標準,則程序返回到初始狀態(tài),準備下一幀X射線(xiàn)測試圖像的采集、檢測與識別。
我們后期會(huì )更新一些X射線(xiàn)檢測的算法,以及更多的應用介紹,請持續關(guān)注我們!
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