超声检查铸坯夹杂的影响因素和信号分析

讨论了超声波检查铸坯内部夹杂物的影响因素和相应的检测样品制备、检查系统信号处理条件和要求等。并针对缺陷信号的非稳态特点，讨论了适用于处理非稳态信号的能够提高信噪比的小波分析方法。最后采用超声波直接在钢坯样品上进行夹杂检查试验，原始信号经过小波在５个尺度上多分辨率分析重构以后，缺陷波分布集中在d3、d4、d5三个尺度上，噪声信号和缺陷反射信号明显得到分离。

1、影响因素和处理分析

1.1 灵敏度分析

检测灵敏度与检测频率有着直接的关系，而检测频率的选择又决定着衰减速度的大小和稳定性、重复性的好坏，所以在检测灵敏度一定的条件下，合理选择检测频率至关重要。实际上许多因素同时制约着灵敏度，如：

（１）待检目标自身状态的差别；

（２）待检目标与其所处介质的声阻抗不同产生的影响；

（３）试块的散射；

（４）测试探头实际频率与标称频率的差别；

（５）检测设备对极微弱的反向散射波的响应能力。

一般认为缺陷检出的界限尺寸为被检材料声波波长的一半，根据待检目标尺寸d(代表最佳灵敏度)与波长λ（间接代表检测频率的选取）的关系考虑灵敏度的确定与检测频率的选取。当传播介质中存在尺寸非常接近或小于波长的夹杂时，几何声学中的阴影概念不再适用，分3种情况：

（１）当夹杂相对于波长较大时，几何声学理论完全适用，夹杂反射能量强度的极大值仅出现在与入射波传播方向相反的方向上，夹杂后面有阴影。

（２）当夹杂接近波长时，散射变得越来越重要。夹杂反射能量的强度在各个方向上的分布极为复杂，有一个或多个极大值，其方向并不与入射波的反方向相同，而且在一定的临界尺寸条件下，在这个方向上还可能出现一个极小值，阴影的表现形式也很复杂，还可能不出现。这时，将影响横向分辨力。

（３）当夹杂相比波长进一步减小时，无论夹杂的形状如何以及其尺寸多少，总能够向各个方向散射能量，因而也必然向入射波的反方向散射能量，反射的散射能量的幅度与入射能量相比可能很低。

1.2　超声检测信号系统设定和样品要求

采用超声脉冲反射法用于钢板内部细小夹杂（渣）的检测过程，产生的信号x(n)来自脉冲从射入钢板开始到从钢板底面反射出的时间段，在信号x(n)中有待分析信息。与确定性信号相比，信号序列x(n)在任何时间的取值是不能先验确定的随机变量，但这些取值却可以用概率分布特性统计地表示为随机信号(过程)。超声波检测系统采用的对信号的变换过程是具有线性和移不变性的离散时间系统（LSI系统）。以周期信号α(t)的抽样α（nTs）来分析抽样频率的设定及频率分辨率的选定，若α(t)的周期为Ｔ，每周期取样Ｎ点，即Ｔ＝nTs，将α(t)展成Fourier级数：

α(ｋΩ0）是α(t)的Fourier系数，所以是离散的，ｋ＝０，±１，…，±∞，Ω０＝２π/Ｔ ＝２π/NTs。对α(t)抽样，则有：

离散信号的频谱应是周期的，周期为Ωs，故而 α(ｋΩ0）应为周期的，由于Ωs＝２π/Ｔs＝２πＮ/Ｔ＝ＮΩ0。Ω0是α(t)基波频率，α（nTs）内包含有基波至Ｎ次谐波的成分，是Ｎ 点的周期序列。此为借助于计算用于在待建的离散时间系统中进行信号处理的基础，通过对信号由时域到频域空间的转变，然后施加信号处理，可以分析夹杂缺陷信号存在与否的信息。通过计算机处理信号，要求信号在时域及频域都是离散的，而且长度有限。

从检测目标及实际检测过程出发，可以对钢板内部夹杂（渣）进行检查的超声检测系统有关信号的一些主要技术参数和样品的要求做出一般分析，如果要实现对钢板最小尺寸为100μｍ 的夹杂（渣）进行检测，若按照一般灵敏度为传播波长一半来估计，近似取声波在钢中的速度为6ｍｍ／μs，超声检测中心频率可以定在30MHZ左右，由抽样定理、数据采集频率fs按照10倍频率选取为300MHZ，由频率分辨率为2π/NTs，考虑中心频率为30ＭＨZ，若取5MHZ频率分辨率，则N大概为377点，按照钢铸坯中的声速估计，被检样品厚度可以加工为４ｍｍ左右为宜。

1.3　非稳态信号的小波分析处理

从信号的统计特性来看，对于非稳态信号，信号的全局变换处理手段是不合适的，信号的局部性能分析必须使用局部变换的处理方法。小波分析是采用局域化的核函数与信号的全局作内积变换处理的一种，它在时域及频域中都具有良好的分析能力，是一种理想的非稳态信号的分析手段，可以对指定频带及时间段内的信号成分进行分析，可以对频率成分采用逐渐精细的时域取样步长，从而聚焦到信号的任意细节。平方可积函数s(t)的连续小波变换定义为：

2、超声检测铸坯样品内部夹杂的试验

2.1　试验系统配置

检测系统构成示意图如图1(ａ)，采用了如下设备来采集检测信号，超声波换能器采用20MHZ(PANAMETRICS,V116-RM,3mm）超声纵波直探头，200MHZ采样频率HP54622A 数字示波器，泛美5900PR超声分析仪以及台式电脑。被检样品直接取自铸坯，其金相组织见图1(ｂ)，可以看出铸态晶粒非常粗大。试样表面经过研磨后的表面粗糙度可以达到1.6μｍ。试样是在浸入水中的状态下进行检测的，其目的是为了避开换能器近场区。因为换能器的近场长度已经超过了试样的厚度。检测结果以Ａ型显示，系统经过校准后，显示长度为3个底面回波。

2.2　检测结果的小波包多分辨率分析处理

图2(a)为检测到的有夹杂缺陷处的原始信号，图2(b)为经过小波滤波分析后，5个尺度的多分辨率分析重构以后的结果。对重构后的各个尺度的细节信息（d1～d5）以及第五个尺度的粗糙像（a5）分析，看到噪声信号和缺陷的反射信号得到了分离，噪声信号主要分布在d1、d2两个尺度上，而缺陷波分布集中在d3、d4、d5三个尺度上，相对来说，在较低频率的尺度上信号波形上的差异要比较高频率尺度上的明显。

结论

分析和试验结果表明，使用聚焦超声检查试块内部清洁度情况的灵敏度受到许多因素的影响，并且该灵敏度在试块内部的厚度方向上也存在差异，所以检测前的试样制备和检测条件的调整很关键。对用于钢板细小夹杂（渣）检测的超声波检测系统的信号进行处理的过程中，夹杂（渣）的大小对样品有厚度方面的要求。铸坯清洁度检查需要必要的样品制备，对于超高频超声波在连铸坯材料上的NDT评价，经过处理后的材料显示比较理想的超声波检测特性。对于原始检测信号的小波包多分辨率分解和重构结果表明，多分辨率分析技术有助于提高检测结果的信噪比，有利于夹杂缺陷的识别，并且小波包多分辨率分析可以方便夹杂缺陷的特征提取，有利于后续的分析处理。