无损检测的方法及图像处理的研究与探索

1、    无损检测的方法及图像处理的研究与探索    陈会斌赵静张沙沙摘 要：天然气管道在铺设过程中，需考虑管道的温度、压力，以及管线所在地区地形的复杂性，所以安全是重中之重，一旦发生事故，会给国家和社会造成重大的损失和巨大的负面影响。因此无论是对管道的现场焊接，还是对焊接人员和管理人员提出了更高的要求。所以对管道焊缝缺陷的检测及管道焊缝的质量作出了更严格的要求。管道无损检测技术随着科技日新月异的发展，在不断发展完善，对国家的的可持续发展，具有十分重要的战略意义。关键词：手工电弧焊;管道焊缝;无损检测;图像处理;战略意义世界无损检测技术的发展历史可以大致上

2、以第二次世界大战为重要的转折点：二战前已经起步并开始得到少量的初步应用，在二战期间由于医学和军事的需要得到迅速发展，在二战后随着工业生产技术的迅猛发展，特别是近代和现代机械制造、电子技术、计算机技术的迅猛发展，现代无损检测技术已经发展到很高的水平。1 无损检测的定义及分类1.1 无损检测的定义无损检测 ndt（non-destructive testing），就是利用声、光、磁和电等特性，在不损害或不影响被检对象使用性能的前提下，检测被检对象中是否存在 缺陷或不均匀性，给出缺陷的大小、位置、性质和数量等信息，进而判定被检对象所处技术状态（如合格与否、剩余寿命等）的所有技术手段的总称。1.2 无

3、损检测的分类及应用1.2.1射线检测：利用x射线或射线在穿透被检物各部分时强度衰减的不同，检测被检物的缺陷。若将受到不同程度吸收的射线投射到x射线胶片上，经显影后可得到显示物体厚度变化和内部缺陷情况的照片。如用荧光屏代替胶片，可直接观察被检物体的内部情况。1.2.2超声检测：利用物体自身或缺陷的声学特性对超声波传播的影响，来检测物体的缺陷或某些物理特性。在超声检测中常用的超声频率为0.55兆赫（mhz）。最常用的超声检测是脉冲探伤。超声检测主要应用于对金属板材、管材和棒材，铸件、锻件和焊缝以及桥梁、房屋建筑等混凝土构建的检测。1.2.3声发射检测：材料在外部因素作用下产生的声发射，被声传感器接

4、收转换成电信号，经放大后送至信号处理器，从而测量出声发射信号的各种特征参数。目前，声发射检测主要应用于锅炉、压力容器、焊缝等试件中的裂纹检测;隧道、涵洞、桥梁、大坝、边坡房屋建筑等的在役检查。1.2.4渗透检测：利用某些液体对狭窄缝隙的渗透性来探测表面缺陷。常用的渗透液为含有有色染料或熒光的液体。1.2.5磁粉检测：通过磁粉在物体缺陷附近漏磁场中的堆积来检测物体表面或近表面处的缺陷，被检测物体必须具有铁磁性。此外，中子射线照相法、激光全息照相法、超声全息照相法、红外检测、微波检测等无损测试新技术也得到了发展和应用。1.2.6涡流检测：涡流受激励磁场（电流强度、频率）、导体的电导率和磁导率、缺陷

5、（性质、大小、位置等）等许多因素的影响，并反作用于原激励磁场，使其阻抗等特性参数发生改变，从而指示缺陷的存在与否1.2.7红外线检测：用红外点温仪、红外热像仪等设备，测取目标物体表面的红外辐射能，并将其转变为直观形象的温度场，通过观察该温度场的均匀与否，来推断目标物体表面或内部是否有缺陷。1.3 无损检测的特点1.3.1具有非破坏性，因为它在做检测时不会损害被检测对象的使用性能。1.3.2具有全面性，由于检测是非破坏性，因此必要时可对被检测对象进行100%的全面检测，这是破坏性检测办不到的。1.3.3不仅可对制造用原材料，各中间工艺环节、直至最终产成品进行全程检测，也可对服役中的设备进行检测。

6、2 图像处理2.1 x射线数字成像工作原理x射线数字成像是一项新兴的无损检测技术。八十年代后期，英、美等工业发达的国家开始研究、应用该技术。由于计算机数字图像处理技术的发展和微小焦点x射线机的出现，x射线数字成像检测技术已经能够用于金属材料的无损检测。它的原理可用两个“转换”来概括：x射线穿金属材料后被图像增感器所接收，图像增感器把不可见的x射线图像转换为可见图像，转换过程实为“光电效应”，称为“光电转换”;从信息量的载体而言，可视图像的载体是模拟量，它不能为计算机所识别，如要输入计算机进行处理，则需将模拟量转换为数字量，进行“模拟转换”，再经计算机处理将可视图像转换为数字图像，其方法是用高清

7、晰度电视摄像机摄取可视图像，输入计算机，进行“模拟转换”转换为数字图像，再经计算机处理，以提高图像的灵敏度和清晰度，处理后的图像显示在显示器屏幕上，显示的图像能提供检测材料内部的缺陷性质、大小、位置等信息，在显示器屏幕上直接观察检测结果，按照有关标准对检测结果进行缺陷等级评定，从而达到检测的目的。参考文献1陈兵旗.实用数字图像处理与分析m.中国农业大学出版社，清华大学出版社，2017.82郭文强，侯勇严.数字图像处理m.西安电子科技大学出版社，20193田岩，彭复员.数字图像处理与分析m，华中大学科技出版社，20194申清明.焊缝缺陷类型识别方法的研究j，西安交通大学学报，2016.75杨大庆，侯铎，刘辉.油气集输管线焊接质量安全评价j天然气工业，2017.116jonh norrish著，史清宇，王学东译.先进焊接方法与技术m，机械工业出版社，2018.47孙正.基于图像的焊接缺陷提取与识别方法研究