【技術領域】

本發(fā)明屬于工業(yè)射線無損檢測領域，涉及一種基于數(shù)字射線的燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)提取方法。

背景技術：

燃氣輪機是在電力、航海等領域廣泛應用的一類旋轉(zhuǎn)葉輪式動力機械。目前，我國在尚未完全掌握燃氣輪機核心零部件制造的關鍵技術，相關產(chǎn)品還主要依靠國外進口。葉片是在燃氣輪機上與高溫高壓高流速的工作介質(zhì)相互作用并實現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換的核心氣動零件，其制造通常采用精密鑄造成型工藝，且需要在極高的溫度和壓力下承受巨大的工作載荷。由于葉片無論在制造還是服役階段，都可能在其內(nèi)部形成諸如縮孔、縮松、裂紋、夾雜等形式的缺陷，將嚴重影響燃氣輪機整機的工作性能、使用壽命以及運行的安全可靠性。因此，研究燃氣輪機葉片缺陷的檢測技術，對提高我國燃氣輪機制造水平、突破發(fā)達國家的技術封鎖具有重大而深遠的戰(zhàn)略意義。

由于燃氣輪機葉片屬于復雜自由曲面類零件，且通常由具有較大密度的鎳基高溫合金材料構(gòu)成，故對其的無損檢測通常采用基于射線的方法。傳統(tǒng)的方法采用工業(yè)射線對葉片進行透照，借助膠片成像來實現(xiàn)對葉片內(nèi)部缺陷的檢測。該方法具有成像分辨率高、靈敏度高、直觀可靠等優(yōu)點，在工業(yè)無損檢測領域發(fā)揮著重要的作用。由于此方法本質(zhì)上是將葉片沿透照方向在膠片上投影成像，故僅能夠清晰顯示出缺陷的二維輪廓，對于缺陷在透照方向上的三維特征信息卻無法顯示。即使是經(jīng)驗豐富的專業(yè)技術人員也很難精確估計這一維度上的信息。而工業(yè)ct技術由于可準確、清晰、直觀地獲取被測物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)組成和缺陷的三維信息，使得其在葉片內(nèi)部缺陷檢測中有著一定程度的應用。但是亦存在兩方面的局限性：一方面，由于葉片的組成材料鎳基高溫合金對于射線具有較大的衰減系數(shù)，功率較小的ct并不能夠完全對葉片實現(xiàn)有效穿透。故只能采用具有較大透照功率的工業(yè)ct系統(tǒng)，此類系統(tǒng)高昂的價格直接抬高了葉片檢測的成本。另一方面，為精確檢測葉片內(nèi)部較小尺度的缺陷，還需以較小的間隔對葉片進行大量切片?？紤]到燃氣輪機葉片通常都要求全檢，巨大數(shù)量的切片數(shù)據(jù)采集要求不但會大幅降低檢測的效率，還會帶來巨大的運行成本。因此，正是由于工業(yè)ct高昂的檢測成本和極低的檢測效率，使得其很難在工程實際的燃氣輪機葉片檢測中得到廣泛的應用。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題在于針對上述現(xiàn)有技術中的不足，本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字射線的大型高溫葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)提取方法，通過將各個像素處的厚度用圖像的灰度進行離散量化，使得每一灰度值對應一個厚度，求得每一像素處的厚度，基于此并結(jié)合像素的尺寸便可實現(xiàn)對缺陷三維參數(shù)的定量檢測。

本發(fā)明采用以下技術方案：

基于數(shù)字射線的燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)提取方法，首先將缺陷的二維檢測圖像按照像素排布進行一次有限元劃分；然后對每個像素處的厚度按照灰度值進行離散量化，確定灰度g與厚度t的對應關系；最后對所有像素有限元進行累積，提取缺陷區(qū)域的三維參數(shù)。

進一步的，包括以下步驟：

s1、確定數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應范圍；

s2、利用數(shù)字射線探測系統(tǒng)對葉片進行透照得到二維檢測圖像，并獲取缺陷的二維輪廓；

s3、通過對試驗楔塊透照，獲取在特定的透照參數(shù)下圖像灰度與材料厚度的關系曲線；

s4、將缺陷的模擬背景灰度和原圖像缺陷灰度轉(zhuǎn)換成厚度，兩厚度相減獲得缺陷厚度。

s5、對各個缺陷像素處厚度信息進行累加，即可獲取缺陷的三維參數(shù)。

進一步的，步驟s1中，所述數(shù)字射線探測系統(tǒng)包括射線源、放置被檢葉片的支撐平臺、平板探測器以及成像及控制系統(tǒng)，所述射線源經(jīng)過射線源控制器連接至所述成像及控制系統(tǒng)，所述支撐平臺經(jīng)過檢測控制系統(tǒng)與所述成像及控制系統(tǒng)連接，所述平板探測器經(jīng)過探測器控制器與所述成像及控制系統(tǒng)連接。

進一步的，步驟s1中，在所述平板探測器上設置中心開有小孔的鉛板，所述小孔貫穿所述鉛板，所述小孔的直徑為1mm以上，小于10mm，增大所述數(shù)字射線探測系統(tǒng)的透照參數(shù)獲取不同曝光量，所述平板探測器在準直小孔處所成圖像由全黑轉(zhuǎn)變?yōu)楦吡寥?，獲取所述數(shù)字射線探測系統(tǒng)在小孔區(qū)域?qū)煌毓饬康某上窕叶?，繪制所述平板探測器的響應曲線，確定數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應區(qū)域。

進一步的，所述數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應關系為：

g＝α·h+b

其中：g—成像灰度值，h—曝光量，α—線性響應區(qū)域斜率，b—成像灰度線性偏移量。

進一步的，步驟s2中，獲取所述缺陷的二維輪廓具體包括以下步驟：

s21、利用數(shù)字射線探測系統(tǒng)對葉片進行透照得到灰度處于系統(tǒng)線性區(qū)域范圍的二維檢測圖像；

s22、基于葉片檢測圖像提取缺陷邊界，初步獲取缺陷的二維輪廓；

s23、對步驟s22初步獲取的缺陷二維輪廓進行形態(tài)學膨脹，擴大缺陷區(qū)域以確保所有缺陷輪廓被完全包括在形態(tài)學膨脹后的區(qū)域內(nèi)；

s24、對膨脹區(qū)域進行雙三次插值，計算出缺陷區(qū)域的模擬背景；

s25、將模擬背景圖像與原圖像做差，并對差值圖像做二值化處理獲取缺陷的二維精確輪廓。

進一步的，步驟s3中，加工厚度變化范圍與分區(qū)厚度變化范圍相同的同材質(zhì)試驗用楔塊，每個所述楔塊采用與對應區(qū)域相同的曝光參數(shù)，采用分區(qū)透照方式，將每個區(qū)域的厚度都限制在一定的范圍內(nèi)，并采用一組特定的曝光參數(shù)進行一次透照，所述透照參數(shù)包括管電壓、管電流和曝光時間。

進一步的，在所述一次透照過程中，隨著透照厚度的增大到達所述平板探測器的有效曝光量減小，根據(jù)曝光量h與成像灰度g的線性關系確定成像灰度值g與透照厚度t之間的函數(shù)關系如下：

g＝f(t)。

進一步的，步驟s5中，根據(jù)厚度信息求取缺陷二維輪廓區(qū)域中每個像素區(qū)域的體積如下：

v＝a²×(t0-t1)

其中：v—單個像素區(qū)域體積、a—像素邊長、t0—單個像素區(qū)域理論厚度、t1—單個像素區(qū)域?qū)嶋H厚度。

進一步的，所述缺陷區(qū)域的三維參數(shù)計算如下：

其中：vall—缺陷區(qū)域總體積、n—缺陷區(qū)域像素總數(shù)、ti0—缺陷區(qū)域第i個像素區(qū)域理論厚度、ti1—缺陷區(qū)域第i個像素區(qū)域?qū)嶋H厚度。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明至少具有以下有益效果：

本發(fā)明基于數(shù)字射線的燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)提取方法，基于有限元的思想，將缺陷的二維檢測圖像按照像素排布進行一次有限元劃分，對每個像素處的厚度按照灰度值進行離散量化，進而確定灰度與厚度的對應關系。通過對所有像素有限元區(qū)域進行累加，提取得到缺陷的三維參數(shù)，可有效彌補傳統(tǒng)射線檢測方法在缺陷三維參數(shù)提取上的不足，相比于工業(yè)ct系統(tǒng)，可以更高的效率和更低的成本實現(xiàn)對燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)的提取。

進一步的，本方法先確定數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應范圍，再利用數(shù)字射線探測系統(tǒng)對葉片進行透照得到二維檢測圖像，并獲取缺陷的二維輪廓，然后采用雙三次插值法模擬缺陷區(qū)域的背景，再通過對試驗楔塊透照，獲取在特定的透照參數(shù)下圖像灰度與材料厚度的關系曲線，然后將缺陷的模擬背景灰度和原圖像缺陷灰度轉(zhuǎn)換成厚度，兩厚度相減獲得缺陷厚度，最后對各個缺陷像素處厚度信息進行累加，即可獲取缺陷的三維參數(shù)。

進一步的，數(shù)字射線探測系統(tǒng)由射線源、放置被檢葉片的支撐平臺、平板探測器以及成像及控制系統(tǒng)組成，在平板探測器上設置有中心開有一個毫米級通孔的鉛板，通過其對射線的準直作用減小射線的散射，有效避免射線在透照物體時存在散射現(xiàn)象。

進一步的，基于葉片檢測圖像提取缺陷邊界，初步獲取缺陷的二維輪廓，然后對初步獲取的缺陷二維輪廓進行形態(tài)學膨脹，擴大缺陷區(qū)域以確保所有缺陷輪廓被完全包括在形態(tài)學膨脹后的區(qū)域內(nèi)，再對膨脹區(qū)域進行雙三次插值，計算出缺陷區(qū)域的模擬背景，最后將模擬背景圖像與原圖像做差，并對差值圖像做二值化處理獲取缺陷的二維精確輪廓，不僅能精確獲取缺陷二維輪廓減小誤差，還能通過模擬缺陷背景獲取原始厚度。

進一步的，加工厚度變化范圍與分區(qū)厚度變化范圍相同的同材質(zhì)試驗用楔塊，每個所述楔塊采用與對應區(qū)域相同的曝光參數(shù)，采用分區(qū)透照方式，通過對已知尺寸的試驗楔塊進行透照，可定量量化透照圖像各個灰度值所代表的透照厚度。

下面通過附圖和實施例，對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細描述。

【附圖說明】

圖1為本發(fā)明數(shù)字射線探測系統(tǒng)示意圖；

圖2為本發(fā)明方法流程示意圖；

圖3為本發(fā)明數(shù)字射線探測系統(tǒng)測試原理圖；

圖4為本發(fā)明平板探測器的響應規(guī)律曲線圖；

圖5為本發(fā)明方法獲取缺陷二維輪廓流程示意圖；

圖6為本發(fā)明葉片分區(qū)透照示意圖；

圖7為本發(fā)明試驗楔塊透照示意圖；

圖8為本發(fā)明灰度—厚度關系曲線圖；

圖9為本發(fā)明由圖像灰度獲取材料厚度示意圖；

圖10為本發(fā)明缺陷像素的體積示意圖。

【具體實施方式】

請參閱圖1所示，本發(fā)明公開了一種數(shù)字射線探測系統(tǒng)，以及基于數(shù)字射線的燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)定量提取方法。通過將各個像素處的厚度用圖像的灰度進行離散量化，使得每一灰度值對應一個厚度(平板探測器動態(tài)范圍達到十六位，獲取的離散厚度比像素尺寸小三個數(shù)量級)。由此求得每一像素處的厚度，基于此并結(jié)合像素的尺寸便可實現(xiàn)對缺陷三維參數(shù)的定量檢測。

請參閱圖2所示，本發(fā)明基于數(shù)字射線的燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)定量提取方法包括以下六個步驟：

s1、確定數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應范圍；

請參閱圖3所示，所述數(shù)字射線探測系統(tǒng)包括射線源、放置被檢葉片的支撐平臺、平板探測器以及成像及控制系統(tǒng)，所述射線源經(jīng)過射線源控制器連接至所述成像及控制系統(tǒng)，所述支撐平臺經(jīng)過檢測控制系統(tǒng)與所述成像及控制系統(tǒng)連接，所述平板探測器經(jīng)過探測器控制器與所述成像及控制系統(tǒng)連接，由于射線在透照物體時存在散射現(xiàn)象，在鉛板中心加工一個毫米級的小通孔，小孔的直徑為1mm以上，小于10mm，通過其對射線的準直作用減小射線的散射，并將鉛板緊貼所述平板探測器放置。

數(shù)字射線探測系統(tǒng)工作過程如下：通過射線源控制器設置各項透照參數(shù)(管電壓、管電流、曝光時間)控制射線源發(fā)射x射線；射線源發(fā)射的x射線穿過被檢葉片并被平板探測器所接收；平板探測器將x射線轉(zhuǎn)換成電信號，經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換最后在成像及控制系統(tǒng)上顯示檢測圖像。

各個系統(tǒng)功能：

射線源控制器：設置射線源透照參數(shù)、觸發(fā)射線源；

檢測控制系統(tǒng)：調(diào)節(jié)被檢葉片位置；

探測器控制器：觸發(fā)平板探測器；

成像及控制系統(tǒng)：控制各個系統(tǒng)觸發(fā)與顯示圖像。

請參閱圖4所示，不斷增大數(shù)字射線探測系統(tǒng)的透照參數(shù)(管電壓、管電流、曝光時間)獲取不同曝光量，直到平板探測器在準直小孔處所成圖像由全黑轉(zhuǎn)變?yōu)楦吡寥?。獲取數(shù)字射線探測系統(tǒng)在小孔區(qū)域?qū)煌毓饬康某上窕叶?，以此繪制平板探測器的響應曲線，進而確定數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應區(qū)域。結(jié)合成像灰度與曝光量數(shù)據(jù)，確定式(1)中的α、b兩個參數(shù)，獲得數(shù)字射線探測系統(tǒng)的線性響應關系如下：

g＝α·h+b(1)

其中：

g—成像灰度值

h—曝光量

α—線性響應區(qū)域斜率

b—成像灰度線性偏移量。

針對任何工件的數(shù)字射線透照過程，必須調(diào)節(jié)曝光參數(shù)，使一次透照圖像灰度處于線性區(qū)域范圍，否則無法對圖像進行量化分析。

s2、利用數(shù)字射線探測系統(tǒng)對葉片進行透照得到二維檢測圖像；

請參閱圖5所示，獲取缺陷二維輪廓、模擬缺陷區(qū)域背景包括以下五個步驟：

s21、利用數(shù)字射線探測系統(tǒng)對葉片進行透照得到灰度處于系統(tǒng)線性區(qū)域范圍的二維檢測圖像；

s22、基于葉片檢測圖像提取缺陷邊界，初步獲取缺陷的二維輪廓；

s23、對步驟s22初步獲取的缺陷二維輪廓進行形態(tài)學膨脹，擴大缺陷區(qū)域以確保所有缺陷輪廓被完全包括在形態(tài)學膨脹后的區(qū)域內(nèi)；

s24、對膨脹區(qū)域進行雙三次插值，計算出缺陷區(qū)域的模擬背景；

s25、將模擬背景圖像與原圖像做差，并對差值圖像做二值化處理獲取缺陷的二維精確輪廓。

s3、通過對試驗楔塊透照，獲取在特定的透照參數(shù)(管電壓、管電流、曝光時間)下圖像灰度與材料厚度的關系曲線；

請參閱圖6所示，由于葉片特殊的結(jié)構(gòu)，對其的探測采用分區(qū)透照方式。將被檢葉片分成六個區(qū)域，每個區(qū)域的厚度都限制在一定的范圍內(nèi)，并采用一組特定的曝光參數(shù)進行一次透照。

請參閱圖7所示，加工厚度變化范圍與分區(qū)厚度變化范圍相同的同材質(zhì)試驗用楔塊，每個所述楔塊采用與對應區(qū)域相同的曝光參數(shù)，采用分區(qū)透照方式，將每個區(qū)域的厚度都限制在一定的范圍內(nèi)，并采用一組特定的曝光參數(shù)進行一次透照，所述透照參數(shù)包括管電壓、管電流和曝光時間。

對某一分區(qū)，加工一厚度變化范圍與該分區(qū)厚度變化范圍相同的同材質(zhì)試驗楔塊，每個楔塊采用與對應區(qū)域相同的曝光參數(shù)進行一次透照。在一次透照過程中，隨著透照厚度的增大到達探測器的有效曝光量減小(二者呈一一對應關系)。由于曝光量h與成像灰度g具有式(1)所述的線性關系，可以此確定成像灰度值g與透照厚度t之間的函數(shù)關系：

g＝f(t)(2)

請參閱圖8所示，每個楔塊采用與對應區(qū)域相同的曝光參數(shù)進行一次透照，記錄連續(xù)厚度變化下的圖像灰度值，確定圖像灰度與材料厚度的關系曲線。

s4、將缺陷的模擬背景灰度和原圖像缺陷灰度轉(zhuǎn)換成厚度，兩厚度相減獲得缺陷厚度。

請參閱圖9所示，通過圖像灰度與材料厚度的關系曲線，可分別由模擬背景圖像和實際檢測圖像獲取葉片在每個像素點上的理論厚度與實際厚度，兩個值相減即可獲得葉片的缺陷區(qū)域及其每個像素點的厚度。對于單個像素點，g0為雙三次插值背景灰度，g1為實際像素灰度，則缺陷厚度可由式得到：

t＝t0-t1(3)

其中，

t—缺陷厚度

t0—像素區(qū)域插值理論厚度

t1—像素區(qū)域?qū)嶋H厚度。

s5、對各個缺陷像素處厚度信息進行累加，即可獲取缺陷的三維參數(shù)。

請參閱圖10所示，基于有限元思想，結(jié)合對應的厚度信息分別求取缺陷二維輪廓區(qū)域中每個像素區(qū)域的體積，在對所有像素體積進行累加即可求得整個缺陷區(qū)域的體積。

由式(4)可計算得到單個像素區(qū)域的缺陷體積：

v＝a²×(t0-t1)(4)

其中：

v—單個像素區(qū)域體積

a—像素邊長

t0—單個像素區(qū)域理論厚度

t1—單個像素區(qū)域?qū)嶋H厚度。

再由式(5)計算得到缺陷區(qū)域總體積：

其中：

vall—缺陷區(qū)域總體積

n—缺陷區(qū)域像素總數(shù)

ti0—缺陷區(qū)域第i個像素區(qū)域理論厚度

ti1—缺陷區(qū)域第i個像素區(qū)域?qū)嶋H厚度。

本發(fā)明基于數(shù)字射線的大型高溫葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)提取方法，基于有限元的思想，首先將缺陷的二維檢測圖像按照像素排布進行一次有限元劃分；然后對每個像素處的厚度按照灰度值進行離散量化，確定灰度與厚度的對應關系；最后對所有像素有限元進行累積即可提取缺陷的三維參數(shù)，一方面，可有效彌補傳統(tǒng)射線檢測方法在缺陷三維參數(shù)提取上的不足；另一方面，相比于工業(yè)ct系統(tǒng)，可以更高的效率和更低的成本實現(xiàn)對燃氣輪機葉片內(nèi)部缺陷三維參數(shù)的提取。