檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置。方法包括：采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生所述工件表面的熱成像數據；對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷。本發(fā)明實施例有效解決了現有技術無法快速直觀地檢測金屬材料近表面缺陷的技術問題。
【專利說明】檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及探傷【技術領域】，尤其涉及一種檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置。
【背景技術】
[0002]金屬材料作為我國很多工業(yè)的主要原材料，其質量對其衍生的產品的質量影響至關重要。金屬材料在生產過程、使用過程中由于受到原材料、軋制工藝、使用環(huán)境等諸多技術因素的影響，會產生如裂紋，夾雜等缺陷，使材料的質量降低。因此，及時有效的對金屬材料進行缺陷檢測就顯得尤為重要。
[0003]現有技術中，采用一種渦流檢測方法，即載有交流電的線圈會在靠近它的金屬材料中感應出渦流，感應的渦流反過來會影響檢測線圈周圍原有的磁場分布，從而導致檢測線圈的測量阻抗發(fā)生變化，由于渦流中攜帶了試件的厚度、缺陷以及電導率等信息，故通過測量因渦流引起的線圈阻抗變化，便可推知金屬塊的相關物理參數，進而獲知其缺陷情況。
[0004]但是，渦流因趨膚效應的限制，其一般只適用于金屬材料表面以及埋藏深度較淺的近表面缺陷的測量，對于埋藏深度較深的近表面缺陷該方法很難檢測到，而這些近表面的缺陷往往會誘發(fā)材料的表面缺陷，具有潛在危險性。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明提供一種檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置，用以解決現有技術無法檢測金屬材料近表面缺陷的技術問題。
[0006]—方面，本發(fā)明實施例提供一種檢測金屬材料近表面缺陷的方法，包括:
[0007]采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；
[0008]在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生所述工件表面的熱成像數據；
[0009]對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷。
[0010]另一方面，本發(fā)明實施例提供一種檢測金屬材料近表面缺陷的裝置，包括:加熱模塊、熱成像模塊和處理模塊；
[0011]所述加熱模塊，用于采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；
[0012]所述熱成像模塊，用于在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生所述工件表面的熱成像數據；
[0013]所述處理模塊，用于對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷。
[0014]本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法和裝置，通過采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；對該熱成像數據在該固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定該工件的近表面缺陷；該方法實現了對金屬材料近表面缺陷的檢測，避免了由近表面缺陷引發(fā)的潛在危險。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法一個實施例的流程圖；
[0016]圖2為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法另一個實施例的流程圖；
[0017]圖3為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置一個實施例的結構示意圖；
[0018]圖4為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置另一個實施例的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0019]圖1為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法一個實施例的流程圖。如圖1所示，該方法具體包括:
[0020]S101，采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；
[0021]該電磁激勵的信號可以是高頻調制的脈沖、階躍、周期波等電信號，其中調制波的頻率可為IkHz-1OOkHz之間。將電磁激勵信號加載到加熱線圈上，使靠近加熱線圈的工件的近表面產生感應電動勢，進而在以金屬材料制成的工件的近表面產生感應電流。該感應電動勢和感應電流可轉換成熱功率，從而實現對工件的近表面的加熱處理。為使工件產生的熱功率能到達較深的近表面，且產生的溫度較高，可將電磁激勵信號的頻率保持在較低水平來保證加熱深度，同時對電磁激勵信號的功率進行放大處理來保證較高的加熱溫度，從而實現更好的加熱效果。
[0022]S102，在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；
[0023]在對工件的近表面進行加熱處理一段時間后，停止外加激勵對工件的加熱，并采用如紅外熱成像技術，對停止外加激勵的工件表面進行固定時長的熱成像處理，以產生工件表面在這一固定時長的時間內的熱成像數據，該熱成像數據反映了工件表面各坐標點上的溫度，具體可通過溫度曲面圖或熱分布云圖表示出來。
[0024]S103，對熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定工件的近表面缺陷；
[0025]在工件較深的近表面區(qū)域的溫度會根據材料本身的熱傳導特性傳遞到工件表面，而在傳遞的過程如果傳熱介質發(fā)生改變(傳熱介質發(fā)生改變表明材料中存在缺陷，如夾雜了其他材料的介質、或出現空洞等)會導致工件表面的熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化而出現異常變化，如在某一區(qū)域內溫度隨時間變化可能會出現抖動或下降突然變緩慢等異常變化特點。通過對上述熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化曲線或熱分布云圖中出現異常變化的區(qū)域進行分析，識別這些區(qū)域中溫度隨時間變化的具體特點，并根據這些特點所對應的缺陷位置、缺陷類型等信息，來確定該工件的近表面上的缺陷情況。
[0026]本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法，通過采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；對該熱成像數據在該固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定該工件的近表面缺陷；該方法實現了對金屬材料近表面缺陷的檢測，避免了由近表面缺陷引發(fā)的潛在危險。
[0027]圖2為本發(fā)明提供的網絡流量預測方法另一個實施例的流程圖，是如圖1所示實施例的一種具體的實現方式。如圖2所示，所述方法具體包括:
[0028]S201，采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；該步驟具體執(zhí)行過程可參見步驟101的相應內容。
[0029]S202，在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；該步驟具體執(zhí)行過程可參見步驟102的相應內容。
[0030]在實際熱成像處理過程中，還可以在實時采集熱成像數據時，對采樣頻率及采集區(qū)域進行調節(jié)，在選定區(qū)域內還可進行圖像增強放大操作，以便找出溫度異常的區(qū)域。
[0031]在獲得上述熱成像數據后，就可以執(zhí)行如步驟103的內容:對這些熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，來確定工件的近表面缺陷。而針對步驟103，本實施例給出了一種具體實現方式，步驟如下(步驟203?205)。
[0032]S203，對熱成像數據進行壓縮處理；
[0033]在熱成像處理過程中，受采樣時長、采樣的頻率和采樣像素的影響，實際產生的熱成像數據其數據量會很大。為減小對數據處理的工作量，可分別對獲得的熱成像數據在時間和空間上進行壓縮處理，例如在單位時間或空間上減少數據點的個數。
[0034]S204，將壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的區(qū)域，確定為工件的缺陷區(qū)域；
[0035]通過分析工件上各點對應的熱成像數據在上述固定時間段內隨時間的變化特點，確定產生異常變化的區(qū)域，該區(qū)域即為缺陷所在區(qū)域，具體包括水平位置和距離工件表面的深度。
[0036]例如，可先通過分析以工件上各點對應的熱成像數據形成的曲面隨時間的變化所呈現的整體變化特點，確定缺陷區(qū)域的水平位置。也可以通過分析不同時間下的溫度云圖來確定缺陷區(qū)域的水平位置。
[0037]在確定了缺陷區(qū)域的水平位置后，可以對該區(qū)域的水平位置上的熱成像數據隨時間的變化值進行提取，并對提取的隨時間變化的熱成像數據進行非線性擬合(一般是多項式擬合)，根據擬合曲線上產生異常曲線部分對應的時間，以及熱量在工件上的熱導率、熱擴散系數等，判斷該缺陷區(qū)域距離工件表面的深度。
[0038]S205，根據缺陷區(qū)域對應的壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，確定該缺陷區(qū)域的缺陷類型；
[0039]現有的金屬材料的缺陷類型主要包括:裂紋缺陷、孔洞缺陷、夾雜缺陷和例如包含油漆層、保溫層的材料或復合材料的分離缺陷，其中:
[0040]分離缺陷是指不同材料的接觸面銜接不緊密，出現分離而構成的缺陷。其他上述缺陷均為常見缺陷，在此不 描述。
[0041]每一種類型的缺陷在對應包含該類型缺陷的工件進行熱傳導時，其相應區(qū)域的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生的變化趨勢通常是相對固定的，該變化趨勢可以通過繪制熱成像數據的曲面圖得到，或是直接通過觀察熱像圖來得到。因此，在本方案中，可以預先將各類型缺陷對應的包含該類型缺陷的區(qū)域的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生的變化趨勢進行一一對應，通過判斷當前已確定的缺陷區(qū)域對應的壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，即變化趨勢，再根據該變化趨勢對應的缺陷類型，來確定該缺陷區(qū)域的缺陷類型。
[0042]例如，對于裂紋缺陷，在對應包含該類型缺陷的工件進行熱傳導時，其相應區(qū)域的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生的變化趨勢(變化類型)為等溫線呈長條環(huán)形。在電磁激勵加熱階段，由于裂紋處無感應電流，因此溫度明顯低于周圍溫度。在電磁激勵結束后，由于電磁激勵加熱的不均勻性，造成溫度按照一定的規(guī)律分布，并沿著溫度梯度方向進行熱傳導。裂紋處起到阻熱作用，造成溫度分布不連續(xù)(反應出的熱像圖呈長條環(huán)形)。
[0043]S206，將確定的工件的近表面缺陷進行結果顯示；
[0044]在經過上述方法步驟確定工件近表面缺陷后，可將這些缺陷通過文字或圖像的形式進行結果顯示，具體可以是數據圖表，溫度云圖等形式。
[0045]本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的方法，通過采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；對該熱成像數據在該固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定該工件的近表面缺陷；該方法實現了對金屬材料近表面缺陷的檢測，避免了由近表面缺陷引發(fā)的潛在危險。
[0046]本領域普通技術人員可以理解:實現上述各方法實施例的全部或部分步驟可以通過程序指令相關的硬件來完成。前述的程序可以存儲于一計算機可讀取存儲介質中。該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述各方法實施例的步驟；而前述的存儲介質包括:R0M、RAM、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質。
[0047]圖3為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置一個實施例的結構示意圖。該結構示意圖可以執(zhí)行如圖1實施例中的檢測金屬材料近表面缺陷的方法的步驟。如圖3所示，該檢測金屬材料近表面缺陷的裝置包括:加熱模塊31、熱成像模塊32和處理模塊33，其中:
[0048]加熱模塊31，用于采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；
[0049]熱成像模塊32，用于在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；
[0050]處理模塊33，用于對熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定工件的近表面缺陷。
[0051]具體地，本實施例所示裝置實現檢測金屬材料近表面缺陷的過程如下。
[0052]加熱模塊31采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；該加熱過程具體可參見步驟101的相應內容。
[0053]熱成像模塊32在固定時間段內對加熱模塊31加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；該過程具體可參見步驟102的相應內容。
[0054]處理模塊33對熱成像模塊32產生的熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定工件的近表面缺陷；該過程具體可參見步驟103的相應內容。
[0055]本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置，通過采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；對該熱成像數據在該固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定該工件的近表面缺陷；該方法實現了對金屬材料近表面缺陷的檢測，避免了由近表面缺陷引發(fā)的潛在危險。
[0056]圖4為本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置另一個實施例的結構示意圖。該結構示意圖是如圖3所示實施例的一種具體的實現方式，可以執(zhí)行如圖2所示的檢測金屬材料近表面缺陷的方法的步驟。如圖4所示，該檢測金屬材料近表面缺陷的裝置在如圖3所示裝置的結構和功能的基礎上還包括:顯示模塊34，其中:
[0057]處理模塊33，還用于對熱成像數據進行壓縮處理；將壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的區(qū)域，確定為工件的缺陷區(qū)域；根據缺陷區(qū)域對應的壓縮處理后的述熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，確定該缺陷區(qū)域的缺陷類型；
[0058]顯示模塊34，用于將確定的工件的近表面缺陷進行結果顯示。
[0059]具體地，本實施例所示裝置實現檢測金屬材料近表面缺陷的過程如下。
[0060]加熱模塊31采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；該加熱過程具體可參見步驟201的相應內容。
[0061]熱成像模塊32在固定時間段內對加熱模塊31加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；該過程具體可參見步驟202的相應內容。
[0062]處理模塊33對熱成像模塊32產生的熱成像數據在固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定工件的近表面缺陷；具體地，處理模塊33先對熱成像數據進行壓縮處理，然后，將壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的區(qū)域，確定為工件的缺陷區(qū)域，最后，根據缺陷區(qū)域對應的壓縮處理后的熱成像數據在固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，確定該缺陷區(qū)域的缺陷類型；該過程具體可參見步驟103和步驟203?205的相應內容。
[0063]最后，顯示模塊34對處理模塊33確定的工件的近表面缺陷進行結果顯示，具體方式可采用數據圖表，溫度云圖等形式。
[0064]本發(fā)明提供的檢測金屬材料近表面缺陷的裝置，通過采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理；在固定時間段內對加熱處理后的工件表面進行熱成像，以產生工件表面的熱成像數據；對該熱成像數據在該固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定該工件的近表面缺陷；該方法實現了對金屬材料近表面缺陷的檢測，避免了由近表面缺陷引發(fā)的潛在危險。
[0065]最后應說明的是:以上各實施例僅用以說明本發(fā)明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述各實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解:其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或者全部技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發(fā)明各實施例技術方案的范圍。
【權利要求】
1.一種檢測金屬材料近表面缺陷的方法，其特征在于，包括: 采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理； 在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生所述工件表面的熱成像數據； 對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷包括: 對所述熱成像數據進行壓縮處理； 將所述壓縮處理后的所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間產生異常變化的區(qū)域，確定為所述工件的缺陷區(qū)域； 根據所述缺陷區(qū)域對應的所述壓縮處理后的所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，確定所述缺陷區(qū)域的缺陷類型。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷類型包括:裂紋缺陷、孔洞缺陷、夾雜缺陷和分尚缺陷。
4.根據權利要求1至3任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷之后，還包括:將確定的所述工件的近表面缺陷進行結果顯示。
5.一種檢測金屬材料近表面缺陷的裝置，其特征在于，包括:加熱模塊、熱成像模塊和處理模塊； 所述加熱模塊，用于采用電磁激勵外加熱源的方式對工件的近表面進行加熱處理； 所述熱成像模塊，用于在固定時間段內對加熱處理后的所述工件表面進行熱成像，以產生所述工件表面的熱成像數據； 所述處理模塊，用于對所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間的變化情況進行分析處理，確定所述工件的近表面缺陷。
6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊具體用于， 對所述熱成像數據進行壓縮處理； 將所述壓縮處理后的所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間產生異常變化的區(qū)域，確定為所述工件的缺陷區(qū)域； 根據所述缺陷區(qū)域對應的所述壓縮處理后的所述熱成像數據在所述固定時間段內隨時間產生異常變化的異常變化類型，確定所述缺陷區(qū)域的缺陷類型。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述缺陷類型包括:裂紋缺陷、孔洞缺陷、夾雜缺陷和分尚缺陷。
8.根據權利要求5至7任一項所述的裝置，其特征在于，還包括顯示模塊，用于將確定的所述工件的近表面缺陷進行結果顯示。
【文檔編號】G01N21/88GK103512890SQ201310314399
【公開日】2014年1月15日 申請日期:2013年7月24日 優(yōu)先權日:2013年7月12日
【發(fā)明者】俞躍 申請人:中國特種設備檢測研究院