TFMi: Kết hợp các chế độ truyền sóng để cải thiện hình ảnh TFM

        Trong những năm gần đây, kiểm tra siêu âm mảng điều pha (PAUT) đã được kết hợp với phương pháp lấy nét toàn bộ (TFM) để xử lý dữ liệu thu thập được từ kỹ thuật bắt ma trận đầy đủ (FMC). Kết quả là những hình ảnh có thể hỗ trợ rất nhiều trong việc xác định đặc tính và kích thước của chỉ thị. Các tiêu chuẩn đã được viết để chuẩn hóa các kỹ thuật này. Bởi vì các tiêu chuẩn này sử dụng một quy trình thẩm định, việc lựa chọn các chế độ truyền được sử dụng trong xây dựng TFM được chỉ định. Kinh nghiệm cho thấy rằng không phải tất cả các kết hợp của các đường truyền sóng đều có hiệu quả trong việc phát hiện chỉ thị trong TFM. Người kiểm tra cần xác định chế độ truyền nào tạo ra kết quả tốt nhất. Bài viết này minh họa quy trình có thể cải thiện về cả khả năng phát hiện và độ tin cậy bằng cách xử lý đồng thời kết hợp nhiều chế độ truyền.

1. Giới thiệu

        Phương pháp lấy nét toàn bộ (TFM) là một thuật ngữ về việc xử lý toán học của các dạng sóng thu được bởi quá trình thu thập dữ liệu mảng điều pha để cung cấp hình ảnh của một vùng thể tích đang được kiểm tra.

        Các kỹ thuật thu thập dữ liệu có thể là một trong một số tùy chọn:

                              - Bắt ma trận đầy đủ (Full Matrix Capture_FMC)

                              - Bắt ma trận một nửa (Half Matrix Capture_HMC)

                              - Bắt ma trận rời rạc (Sparse Matrix Capture_SMC)

                              - Hình ảnh sóng phẳng (Plane Wave Imaging_PWI)

                              - Kỹ thuật lấy nét khẩu độ tổng hợp (Synthetic Aperture Focussing Technique_SAFT)

        Cách tiếp cận phổ biến nhất là FMC, trong đó mỗi biến tử của đầu dò mảng điều pha được sử dụng để phát và thu độc lập. Hình minh họa về hoạt động phát và thu sử dụng 4 biến tử được thể hiện trong Hình 1. Xung dội từ mỗi biến tử phát được ghi nhận lại dưới dạng A-scan riêng biệt cho từng biến tử thu. Do đó, tập dữ liệu FMC 4 biến tử đơn giản sẽ được 16 A-scan (mũi tên màu xanh lam).

Hình 1: FMC 4 biến tử đơn giản

        Đầu dò gồm n biến tử có thể tạo ra lớn nhất n² A-scan với cách sử dụng FMC. Với đầu dò 32 biến tử, tập dữ liệu FMC sẽ tạo ra 32² hoặc 1024 A-scan, và đầu dò 64 biến tử sẽ tạo ra 4096 A-scan. Các hình ảnh này đại diện cho số A-scan trên mỗi khung hình quét (frame), hoặc vị trí quét. Một mẫu mối hàn nhỏ dài 300 mm được quét với bước quét 1 mm sử dụng đầu 64 biến tử sẽ yêu cầu hơn 1,2 triệu A-scan. Bộ dữ liệu FMC thô có thể trở lên cực kỳ lớn và không thể hiển thị hình ảnh hữu ích mà không cần xử lý thêm. Các kỹ thuật như SMC, HMC sử dụng ít biến tử hơn hoặc lưu trữ ít A-scan hơn, giúp tăng tốc độ thu nhận. Tuy nhiên, bộ dữ liệu FMC cung cấp nhiều dữ liệu và khả dụng nhất cho các thuật toán hình ảnh.

        Thu thập được dữ liệu dạng sóng bằng một trong các kỹ thuật thu thập, có một số cách để xử lý dữ liệu để thu được một hình ảnh có thể hữu ích. Thuật toán TFM sử dụng một quá trình trễ và tính tổng các dạng sóng. Mỗi dạng sóng nhận được có thể được tính toán cho điểm gốc của nó trong vùng quan tâm (ROI) và các tín hiệu từ các ranh giới ở cùng một vị trí sẽ thêm vào dưới dạng các nguồn kết hợp. Điều này dẫn đến các tổng biên độ lớn hơn nơi các khuyết tật hoặc các bất liên tục khác, Khi vẽ biểu đồ, các tín hiệu được tái tạo thành các điểm có biên độ cao hơn khi có nhiễu là giao thoa tăng cường từ các xung phản hồi nhận được tại mỗi biến tử. TFM có thể được áp dụng như một tùy chọn xử lý bất kỳ loại hình thu thập dữ liệu nào (FMC, HMC, PWI, ...). TFM có thể được sử dụng để tổng hợp tạo hội tụ ở mọi nơi trong ROI bằng cách áp dụng luật hội tụ ảo khác nhau cho A-scan được thu thập.

        Cùng một bộ dữ liệu FMC có thể được xử lý nhiều lần bằng cách sử dụng các kết hợp khác nhau của thông số xây dựng hình ảnh. Điều quan trọng trong sự thành công của TFM là việc lựa chọn hình thức truyền sóng giống với chế độ có thể xảy ra cho mỗi pixel trong ROI. Khuyết tật có thể được tạo hình từ nhiều hướng khi phản xạ biên được bao gồm trong đường truyền sóng từ bộ phát đến bộ thu. Điều này áp dụng cho cả tín hiệu phản xạ và nhiễu xạ. Các tín hiệu phù hợp trong một vùng pixel đến từ nhiều chế độ truyền và hướng sẽ cải thiện kết quả bằng cách tăng độ tin cậy của việc phát hiện các khuyết tật và giảm sự xuất hiện của các khuyết tật giả.

        Bảng sau đây là tổng quan về các chế độ truyền chính được sử dụng với TFM để kiểm tra các mối hàn thép Cacbon bằng cách sử dụng nêm khúc xạ:

Bảng 1: Các chế độ truyền TFM cho kiểm tra mối hàn

Hướng dẫn của ISO 23865 nói rằng, các khuyết tật phẳng được phát hiện tốt nhất khi các đường truyền sóng có góc tới và góc khúc xạ trên khuyết tật đó là:

                                a) (khoảng) vuông góc với hướng bất liên tục;

                                b) (khoảng) đối xứng với phương pháp tuyến của bất liên tục, hoặc

                                c) theo định luật Snell nếu xảy ra chuyển đổi chế độ truyền tại bất liên tục.

        Sự kết hợp của các đường truyền và chế độ được sử dụng trong ROI trở thành một thách thức với người kiểm tra trong một quy trình sử dụng TFM. Việc lựa chọn chế độ truyền phù hợp thường đòi hỏi một số tầm nhìn xa về bản chất của khuyết tật đang được kiểm tra (nghĩa là "chúng tôi cần biết những gì chúng tôi đang tìm kiếm trước khi bắt đầu tìm kiếm nó"). Nếu chọn sai chế độ, bất liên tục có thể hoàn toàn bị bỏ qua (rỗ khí được phát hiện với PAUT S-scan và TFM chế độ TT, nhưng không phát hiện với TFM chế độ LTL, Hình 2 tới Hình 4). Ngay cả khi chế độ khuyến nghị được lựa chọn (ví dụ: 3T cho vết nứt chân), hình ảnh có thể không thể hiện chính xác khuyết tật nếu mặt phản xạ bị nghiêng.

        Bài viết này minh họa một cách tiếp cận mới được gọi là TFMi^TM nhiều kết hợp các chế độ truyền, hình ảnh chế độ truyền TFM tiêu chuẩn thông qua nhân nhiều giá trị pixel cùng với sự giới thiệu của hệ số biên độ phi tuyến tính. Phương pháp nhân không chỉ nâng cao đáng kể tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) mà còn cải thiện độ tin cậy của việc phát hiện và xác định đặc tính khuyết tật.

2. Cơ sở của phân tích kết hợp

        Hình ảnh TFMi^TM được tạo ra bằng cách kết hợp các hình ảnh của một số chế độ truyền TFM tiêu chuẩn được chọn bằng phép nhân. Giá trị biên độ tại mỗi tọa độ pixel là tích của các giá trị pixel tương ứng của mỗi chế độ thành phần. Tín hiệu kết hợp được khuếch đại, do đó đáp ứng biên độ cao ở hai hoặc nhiều chế độ được tăng cường. Tương tự, các tín hiệu không kết hợp bị triệt tiêu, làm giảm đáng kể nhiễu nền. Bất kỳ kết hợp chế độ nào cũng có thể được sử dụng trong TFMi^TM. Bài viết này tập trung vào các kết quả từ các kết hợp 2T, 3T, 4T và 5T cơ bản.

Ví dụ, một hình ảnh TFMi^TM của một rỗ chùm sử dụng kết hợp của các chế độ 2T, 3T, 4T và 5T sẽ được tạo ra như sau:

Hình 5: Hình ảnh TFMi^TM cơ bản, mẫu khuyết tật rỗ khí (2T x 3T x 4T x 5T)

        Như một bước bổ sung, một bộ lọc khuếch đại phi tuyến tính có thể được áp dụng để lọc các thành phần biên độ thấp trong khi vẫn giữ được tầng nhiễu thấp. So sánh giữa hình ảnh TFMi^TM cuối cùng và hình ảnh được tạo bằng phép cộng kết hợp đơn giải được thể hiện trong Hình 6 và Hình 7. Không phải lúc nào cũng cần có quy trình lọc bổ sung này.

3. Chương trình kiểm tra

        Để chứng minh hiệu suất của TFMi^TM trên khuyết tật thực tế, một FMC cơ bản được thực hiện trên một số mẫu có khuyết tật nhân tạo do nhà sản xuất uy tín chế tạo được sử dụng trong ngành NDT, cộng với một mẫu được gia công với vết nứt có 3 đoạn.

        Tất cả các thử nghiệm được thực hiện với các đầu dò được kết hợp với nêm sóng ngang để mô phỏng các điều kiện hiện trường trong quá trình kiểm tra mối hàn.

        Thiết bị được sử dụng là:

                              - Sonatest Veo³ 32:128 PR với phần mềm chuyên dụng

                              - Đầu dò Sonatest X2B 5M32E-0.6x10 (5 MHz, 32 biến tử, bước 0.6)

                                      + Toàn bộ 32 biến tử được sử dụng để thu thập FMC

                                      + Kết hợp với nêm sóng ngang 55 độ

                              - Đầu dò Vermon-NDT A1-L64 (10 MHz, 64 biến tử, bước 0.3)

                                      + Thực hiện kiểm tra sử dụng 32 và 64 biến tử để thu thập FMC

                                      + Kết hợp nêm sóng ngang 55 độ 

3.1. Nứt nhân tạo

        Để kiểm tra khả năng phản xạ của dạng vết nứt, một khối thép dày 25 mm đã được chế tạo với 3 vết nứt khác nhau về độ phức tạp từ 1 đến 3 phân đoạn (Hình 8). Chiều cao thẳng đứng của mỗi đoạn là 5 mm, chiều cao tối đa của vết nứt 3 đoạn là 15 mm.

Hình 8: Vết nứt được gia công thành 3 đoạn

        Các mặt cắt của vết nứt được thể hiện trong các hình chiếu mặt cắt. Mỗi phần được quét từ cả hai hướng (đầu dò bên trái/phải) với PAUT S-scan, chế độ truyền 2T đến 5T và TFMi^TM. Các đầu dò được đặt ở một khoảng cách offset điển hình cho mối hàn double-V để thể hiện các điều kiện kiểm tra (Hình 9).

Hình 9: Vị trí của đầu dò trên vết nứt được gia công thành 3 đoạn

        Cả PAUT S-scan và bất kỳ chế độ TFM thông thường nào đều không cung cấp nhiều thông tin về hình dạng phức tạp của bất liên tục. Hình ảnh TFMi^TM vết nứt rõ ràng từ cả hai phía với tỉ lệ tin hiệu trên nhiễu cực cao so với các chế độ riêng lẻ (Hình 10, Hình 11).

Hình 10: Skew 90, mặt cắt A-A

Hình 11: Skew 270, mặt cắt A-A

        Hình ảnh từ các phần mặt cắt nhỏ hơn B-B và C-C được thể hiện trong Hình 12. Các con trỏ độ sâu được cung cấp trong mỗi hình ảnh để xác nhận các phép đo xác định kích thước. Chiều cao đầy đủ của mặt cắt A-A (15 mm, bên trên) và C-C (5 mm, bên dưới) được xác định kích thước chính xác từ hai phía. Phần mặt cắt B-B (10 mm, bên dưới) từ hướng skew 90 dưới đường gạch ngang khoảng 2-3 mm, có thể là do mũi phay rộng được sử dụng để tạo thành vết nứt và xung tip nhiễu xạ nhỏ dần.

Hình 12: Nứt được gia công 3 đoạn, hình ảnh TFMi^TM trên mặt cắt B-B và C-C

3.2. Khuyết tật mối hàn thực tế

        Phần dưới đây cho thấy sự so sánh giữa chố độ TFMi^TM và chế độ TFM tiêu chuẩn trên nhiều loại khuyết tật mối hàn thực tế. Các hình chiếu được hiển thị bên dưới khung TFM rất hữu ích để hiển thị chiều dài (trục ngang) và chiều cao (trục dọc) của các phản xạ.

        Bảng 2 dưới đây tóm tắt kích thước chiều cao được thực hiện với TFMi^TM so với các kỹ thuật khác:

Bảng 2: Kích thước chiều cao của các khuyết tật

4. Thảo luận

        Như đã lưu ý trong phần giới thiệu, TFMi^TM có khả năng cải thiện độ tin cậy của khả năng phát hiện, nâng cao hình ảnh hình dạng của khuyết tật để xác định kích thước và giảm sự xuất hiện của các hình ảnh chỉ thị giả không mong muốn. Trong một số trường hợp, TFM tiêu chuẩn có thể không cung cấp bằng chứng về khuyết tật (Hình 13 so với Hình 14 bên dưới).

        Lưu ý rằng, một số kết hợp TFM tạo ra các chỉ thị giả từ chuyển đổi chế độ truyền (khuyết tật giả). TFMi^TM có thể được sử dụng để khắc phục những hiện tượng này.

        Nhân các chế độ với TFMi^TM làm tăng đáng kể tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của hình ảnh. Tất cả các hình ảnh trong bài viết này sử dụng cùng một dải màu trong phạm vi 0 - 100%. Nền trắng trong hình ảnh TFMi^TM thể hiện các giá trị pixel của dải nhỏ hơn 1%. So sánh SNR giữa TFM tiêu chuẩn, phân tích giữa các chế độ bằng cách thêm và TFMi^TM được thể hiện trong Hình 15 đến Hình 17. Lưu ý rằng, các giá trị SNR được hiển thị là tỉ lệ của giá trị pixel tối đa trong vùng chỉ thị so với giá trị pixel tối đa trong khu vực xa từ chỉ chỉ thị.

5. Kết luận

        TFMi^TM là một cách tiếp cận mới đối với các tùy chọn TFM cơ bản. Nó cải thiện khả năng phát hiện và xác định kích thước, cải thiện độ trung thực hình học và đặc điểm của khuyết tật, đồng thời giảm các khuyết tật giả. TFMi^TM sử dụng nhiều chế độ truyền đồng thời để tạo ra một hình ảnh và loại bỏ các phỏng đoán được yêu cầu khi bị giới hạn ở các chế độ riêng lẻ.

        Hiện tại, TFMi^TM đang được phát triển bởi Holloway NDT & Engineering Inc. và Sonatest. Tất cả hình ảnh trong bài viết này được tạo ra bằng phần mềm nguyên mẫu và/hoặc quá trình được xử lý sau đó.

        Việc sử dụng phân tích kết hợp không loại bỏ nhu cầu kiểm tra bằng các chế độ riêng lẻ. Nó vẫn được khuyến nghị rằng các quy trình bao gồm việc sử dụng các chế độ truyền TFM tiêu chuẩn và PAUT S-scan phù hợp với các đặc điểm của một phản xạ đã biết. Tuy nhiên, TFMi^TM có thể giảm số lần lặp lại để có thể sử dụng tối đa hóa việc phát hiện và tăng cường đáng kể việc xác định đặc điểm và kích thước của các chỉ thị liên quan.

Các khả năng có thể phát triển trong tương lai:

        - Nhận dạng mẫu giữa các chế độ và một quy trình tổ chức để miêu tả đặc tính nhằm tối ưu hóa các kết hợp chế độ, có thể bao gồm tự so sánh, bao gồm khung (frame) bổ sung và kết hợp hình ảnh từ các góc đối diện.

        - Mô hình hóa khuyết tật mối hàn 3D dựa trên việc xếp chồng khung (frame).

        - Nghiên cứu bổ sung về sự tương tác của các chế độ truyền bằng cách sử dụng chuyển đổi chế độ (TTL, TLL,...).

* XEM BÀI VIẾT GỐC DẠNG PDF (TIẾNG ANH)