Danh mục sản phẩm
Nhận tin Newsletter

Tối ưu hóa cấu hình TFM sử dụng Veo3

  26/05/2021

     26/05/2021
 
   Francois Lachance
      Sonatest
 

 

         Khi kỹ thuật Phương pháp lấy nét toàn bộ (TFM) xuất hiện trên thị trường thiết bị xách tay, hiệu suất tốc độ ghi nhận cần phải xem xét. Cùng với thời gian, những cải tiến đáng kể đã được thực hiện hiện để cải thiện hạn chế này.

        Tuy nhiên, mặc dù được đầu tư và cải tiến, kỹ thuật này vẫn chậm hơn đáng kể so với tiếp cận mảng điều pha PAUT. Xác định Giới hạn tốc độ ghi nhận của thiết bị siêu âm của bạn, vẫn giữ nguyên. Thuật toán tạo dựng lại hình ảnh TFM đòi hỏi khá cao về khả năng xử lý của thiết bị và việc tích hợp công nghệ này trong một thiết bị xách tay là khá khó khăn. May mắn thay, những nút thắt này có thể được giảm thiếu bằng cách tối ưu hóa thích hợp các cấu hình kiểm tra TFM.

Tối ưu hóa độ phân giải quét TFM

        Các thông số độ phân giải của quét TFM xác định số lượng pixel trên mỗi kích thước của hình ảnh được tạo dựng, Độ phân giải là một trong những thông số chính của kỹ thuật TFM: nó có tác động lớn đến cả tốc độ ghi nhận và chất lượng hình ảnh TFM. Trong thuật toán TFM, mọi pixel được tính toán trong hình ảnh phải được xử lý. cài đặt độ phân giải càng cao thì càng phải xử lý nhiều pixel hơn, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất tốc độ ghi nhận. Tuy nhiên, độ phân giải cần phải đủ cao để việc kiểm tra vẫn tuân thủ các tiêu chuẩn.

        Tổ chức ASME coi thông số này như một tiêu chí thiết yếu: tiêu chuẩn nêu rõ rằng độ phân giải của hình ảnh TFM cần đảm bảo độ trung thực biên độ của thông tin siêu âm được xử lý trước từ 2dB trở xuống. Hướng dẫn hiệu chuẩn độ trung thực biên độ của Sonatest đảm bảo rằng cấu hình kiểm tra của bạn luôn tuân thủ. Trên thực tế, việc tối ưu hóa cấu hình của bạn chưa bao giờ dễ dàng và an toàn đến thế.

Hình 1: Hướng dẫn Độ trung thực biên độ đảm bảo rằng thiết lập kiểm tra của bản được tối ưu hóa và tuân thủ

Kích thước của vùng quan tâm

        Ngoài ra, kích thước vùng quan tâm (ZOI) càng lớn thì cadng cần nhiều điểm ảnh TFM, điều này ảnh hưởng đến hiệu suất tốc độ ghi nhận. Một khuyến nghị thực hành tốt nhất quy định rằng khi vị trí của khuyết tật được dự đoán, TFM ZOI sẽ được tối ưu hóa trên khuyết tật để phát hiện/xác định kích thước. Phần còn lại của thể tích kiểm tra có thể được bao phủ bằng PAUT tiêu chuẩn. Kết hợp cả hai kỹ thuật chắc chắn cải thiện hiệu suất tốc độ ghi nhận. Tuy nhiên, lưu ý rằng kỹ thuật PAUT đã được chứng minh là tạo ra hiệu xuất phát hiện tốt hơn. Nó cũng có nhiều năng lượng thâm nhập hơn so với TFM. Mặt khác, TFM có độ phân giải cao hơn và khả năng xác định kích thước khuyết tật tốt hơn. Hình 2 cho thấy TFM có thể được sử dụng như thế nào để tăng độ phải và xác định kích thước trên các khu vực mà Không ngấu và nứt dễ xuất hiện hơn - trong khi bao phủ phần còn lại của mối hàn bằng kỹ thuật PAUT. Kết hợp hiệu suất tốc độ ghi và độ phân giải trong một lần quét là lựa chọn tốt nhất của bạn!

Hình 2: Một kế hoạch quét nhúng trong Veo3 sử dụng TFM để phát hiện các vết nứt trên bề mặt và nứt

Tối ưu hóa thuật toán xử lý hình ảnh

        Một cách khác để tối ưu hóa hiệu suất tốc độ ghi nhận của cấu hình là giảm tổng số lần xử lý A-scan được xử lý bởi thuật toán TFM. Những người đã quen thuộc với kỹ thuật này đều biết rằng hình ảnh TFM là sự tạo dựng từ một ma trận chứa nhiều phép quét A-scan được tạo ra bởi các phần tử riêng lẻ của một thiết bị mảng điều pha. Điều mà hầu hết mọi người không biết là không phải tất cả các phép quét A-scan đều có đóng góp có ý nghĩa trong hầu hết các hoạt động tạo dựng hình ảnh TFM. Như được hiển thị trong Hình 3, các phần tử ở xa phần tử phát trong một số trường hợp sẽ không có hoặc có rất ít thông tin về đáp ứng năng lượng, Các A-scan này dù sao cũng được xử lý bởi thiết bị điện tử và chắc chắn làm giảm hiệu suất của thuật toán.

   E-5 EE+5

Hình 3: Nhiễu xạ chùm tia được tạo ra bởi một biến tử trên đầu dò 64 biến tử trong quá trình thu nhận FMC

 

        Sonatest Veo3 cung cấp khả năng điều chỉnh đóng góp của thuật toán A-scan với một số tham số được gọi là Bắt ma trận rời rạc (Sparse Matrix Capture (SMC). Thông số này có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tốc độ ghi nhận trong khi giảm Tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của hình ảnh TFM. Hình 4 cho thấy một ví dụ về cấu hình trên một lỗ khoan sườn và ảnh hưởng đến hiệu suất và SNR (thu nhận giống nhau, chế độ TTTT).

  FPS: 16Hz                                  FPS: 22Hz                     FPS: 27Hz

SNR: 19                                      SNR: 17                         SNR: 12

Hình 4: Ảnh hưởng của thông số SMC đến hiệu suất và SNR (đối với cùng một chuyển đổi, chế độ TTTT).

Kết luận

        Phần điện tử và phần mềm của Veo3 được cung cấp bởi hệ điều hành Linux tùy chính. Giải pháp có kiến trúc độc đáo cung cấp thông lượng dữ liệu vượt trội và khả năng tính toán vượt trội để mang lại kết quả nhanh chóng và chính xác trong các điều kiện khắt khe nhất. Khả năng vượt trội này, kết hợp với việc triển khai phần mềm táo bạo, đảm bảo rằng Veo3 đáp ứng tất cả các thách thức kiểm tra hàng ngày của bạn về độ phân giải và hiệu suất ghi nhận dữ liệu.

* LINK BÀI VIẾT GỐC