Im Folgenden wird zunächst erklärt, wie man ein Total Focusing Method (TFM)-Bild berechnet. Die FMC/TFM ist ein Prüfverfahren, das zwei Schritte umfasst. Der erste ist der Datenerfassungsprozess, genannt FMC, und der zweite ist die Datenrekonstruktion: TFM. Der gesamte Prozess wird auf den meisten Geräten in Echtzeit durchgeführt, so dass die beiden Schritte für den Benutzer transparent sind.
Die FMC ist eine Matrix, die aus der Kombination von N Sendesignalen und N Empfangssignalen besteht, wobei jede Matrixzelle ein A-Scan-Zeitbereichssignal enthält. Sie wird erhalten, indem die N Elemente des PAUT-Prüfkopfes (Phased Array Ultrasonic Testing) nacheinander abgefeuert und jedes Mal auf allen Empfängern aufgezeichnet werden.
Der TFM-Algorithmus besteht aus der kohärenten Summierung der Amplituden der Signale des FMC-Datensatzes, um jedes Pixel einer Region of Interest (ROI) zu fokussieren. Mathematisch kann dies wie folgt ausgedrückt werden:
Dabei bezeichnet tij(P) die theoretische Laufzeit, die der Ausbreitungszeit zwischen dem SenderEi und dem Empfänger Rj durch einen der Bildpunkte P entspricht.
In der folgenden Abbildung wird der Prozess für ein Pixel und ein Signal des FMC erläutert.
Das TFM-Verfahren berechnet die Laufzeit tij für den Weg vom SenderEi zum Pixel P und zurück zum Empfänger Rj. Die Amplitude Aij, die dieser Flugzeit entspricht, wird dann für dieses bestimmte Signal extrahiert.
Dieser Vorgang wird dann für alle Signale der FMC-Matrix wiederholt.
Alle diese Amplituden werden summiert, und das Ergebnis ist die Amplitude für dieses Pixel im TFM-Bild.
Der gesamte Vorgang wird dann für alle Pixel wiederholt, um das TFM-Bild zu erhalten.
Um das PCI-Bild zu berechnen, müssen wir die A-Scan-Signale des FMC in die Phase über der Zeit umwandeln. Die Phase kann durch Division der Signale durch den Modulus ihrer Hilbert-Transformation (analytisches Signal) ermittelt werden. Eine Alternative ist die Extraktion des Vorzeichens der FMC-Signale. Sie liefert ähnliche Ergebnisse wie die Berechnung der wahren Phase und ist in der Hardware einfacher zu implementieren. Jedes Signal der FMC-Matrix wird durch seine Vorzeichenfunktion ersetzt, so dass jeder Datenpunkt entweder eine 1 oder -1 ist.
Das Verfahren zur Berechnung des PCI-Bildes ist dann ähnlich wie das TFM-Verfahren. Wir berechnen die Laufzeit tij für den Weg vom SenderEi zum Pixel P und zurück zum Empfänger Rj. Die Phase Øij, die dieser Flugzeit entspricht, wird dann für dieses bestimmte Signal extrahiert. Dieser Vorgang wird für alle Signale der FMC-Matrix (die in ihre Vorzeichenversion umgewandelt wurden) wiederholt. Alle diese Phasen werden summiert, und das Ergebnis ist die Phase für dieses Pixel im PCI-Bild. Der gesamte Prozess wird dann für alle Pixel wiederholt, um das PCI-Bild zu erhalten.
Vergleicht man das PCI-Bild eines Modells mit drei seitlich gebohrten Löchern (SDH) mit dem TFM-Bild, kann man Folgendes feststellen:
Bei PCI werden die Echos der vorderen Oberfläche und der Rückwand fast vollständig entfernt,
Der PCI-Wert für die drei SDH ist identisch,
Der Rauschpegel im PCI-Bild ist höher.
Warum erhalten wir hohe Werte für die SDH und niedrige Werte für die Geometrie-Echos? Schauen wir uns zunächst das Pixel an, das sich am Maximum des ersten SDH befindet. Im Bild links sehen wir die erste Spalte der FMC-Matrix, d. h. die 64 empfangenen Signale nach dem Abfeuern des ersten Elements. Darüber überlagern wir die Laufzeiten (rote Kreuze), die vom ersten Sender zum SDH und zurück zu allen Empfängern führen. Wir sehen, dass sich die roten Kreuze bei gleicher Phase auf allen Empfängern perfekt überlagern, was bedeutet, dass alle Signale in Phase sind. Summiert man alle diese Beiträge, erhält man einen hohen PCI-Wert.
Mit der gleichen Argumentation für das Pixel in der Mitte der Rückwand zeigen wir den B-Scan, der nach dem Abfeuern des ersten Elements erhalten wurde, und die Laufzeiten, um vom ersten Emitter zur Mitte der Rückwand und zurück zu allen Empfängern zu gelangen (rote Kreuze). Wenn man die roten Kreuze betrachtet, sieht man, dass sie nur bei den letzten Empfängern (durch das rote Rechteck gekennzeichnet) mit der gleichen Phase überlagert sind.
Bei Geometrie-Echos wie Vorder- und Rückwand tragen vor allem die symmetrischen Pfade zum PCI-Bild bei. Alle anderen Pfade führen zu einer inkohärenten Summe, was die niedrigen Werte des PCI-Bildes entlang des Rückwand- und Vorderseitenechos erklärt. Dies kann auch für andere spiegelnde Reflektoren wie Delaminationen oder fehlende Verschmelzung gelten, je nach ihrer Position in Bezug auf die Sonde.
Bei Amplitudensignalen kann das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) je nach Art der Anzeigen (Rückwand, LOF, usw.) relativ hoch sein. Je mehr Energie wir in das Teil schicken, indem wir z. B. die Spannung der analogen Verstärkung erhöhen, desto besser ist das SNR für ein TFM-Bild. Bei Phasensignalen schwankt das Rauschen zwischen -1 und 1 wie die Phase der Anzeigen, auch wenn mehr Energie in das Teil geschickt wird. Betrachtet man ein gaußsches Rauschen mit einem Mittelwert von Null, so ist das SNR umso höher, je mehr Sender-Empfänger-Paare vorhanden sind. Es wird daher empfohlen, mehr Quellen zu verwenden (z. B. vollständige FMC gegenüber spärlicher FMC).
Theoretisch ist es möglich, das SNR eines PCI-Bildes zu schätzen, da das Rauschen die Summe von -1 und 1 ist. Es kann durch eine Binomialverteilung mit gleicher Wahrscheinlichkeit von 1 und -1 beschrieben werden.
Betrachtet man ein PCI-Bild mit 500 kPixeln, kann man die Verteilung des Rauschens für das gesamte PCI-Bild für eine vollständige FMC (4096 Signale) und eine spärliche FMC (1024 Signale) anhand der Binomialverteilung betrachten. Es gibt so gut wie kein Rauschen über 6% für die FMC und 11% für die spärliche mit 16 Emissionen. Das bedeutet nicht, dass es nicht möglich ist, ein höheres Rauschen zu haben, aber es ist sehr unwahrscheinlich. Diese Werte können von den Betreibern verwendet werden, um den unteren Schwellenwert für ihren dynamischen Bereich festzulegen.
In unserem ersten Beispiel betrachten wir eine 25 Millimeter dicke Attrappe mit einer Kerbe entlang der Rückwand. Wir verwenden eine 64L5-G3-Sonde mit einem 20-Millimeter-L0-Keil. Wir berechnen gleichzeitig die unten dargestellten TFM- und PCI-Bilder. Im TFM-Bild sind einige Artefakte zu sehen, die Isochronen genannt werden. Wenn wir die Flugzeiten berechnen, um zu den Pixeln zu gelangen, die von diesen Artefakten bedeckt sind, entspricht ein Teil der TOF in der FMC-Matrix den Beiträgen der Rückwand; wenn wir also diese Beiträge summieren, erhalten wir ein Signal. Das Vorhandensein dieser Artefakte hängt von der Dicke des Teils und dem Abstand ab. Ein Blick auf das PCI-Bild zeigt, dass diese Artefakte verschwunden sind, da es sich um Beiträge der Rückwand handelt und PCI dazu neigt, Geometrie-Echos zu entfernen. Wir können die Spitze der Kerbe sehr deutlich sehen, was eine perfekte Erkennung und Größenbestimmung ermöglicht.
PCI ist sehr effizient bei der Erkennung von Defekten in der Nähe der Rückwand. In der folgenden Abbildung sind links drei SDH in der Nähe der Rückwand für TFM und PCI zu sehen. PCI erkennt sie, während die Rückwand entfernt wird, was eine Erkennung viel näher an der Rückwand ermöglichen würde. Es ist nicht unbedingt besser als TFM, wenn es um Defekte nahe der Vorderfläche geht, obwohl das Vorderflächenecho entfernt wird. Im rechten Bild sind zwei SDH im TFM-Bild zu erkennen, der andere liegt in der toten Zone. Bei PCI sehen wir die tiefste SDH und unterscheiden die mittlere. Das liegt daran, dass viele der Sender-Empfänger-Paare, die weit vom Defekt entfernt sind, nicht in Phase sind.
Eine perfekte Anwendung für PCI ist die Untersuchung von Hochtemperatur-Wasserstoffangriffen (HTHA). HTHA-Schäden zeigen in der Regel kleine Risse, die Energie in alle Richtungen senden. Eddyfi Technologies hat eine Sonde mit 64 Elementen und 10 MHz entwickelt, die entlang der passiven Ebene fokussiert, um die Empfindlichkeit zu verbessern, da die Risse in beiden Richtungen klein sind. Die von uns untersuchte Probe weist Mikrorisse von wenigen Mikrometern bis zu weniger als 100 Mikrometern auf. Das folgende Bild zeigt das TFM mit seinem C-Scan auf der linken Seite und das PCI auf der rechten Seite. Das TFM-Bild zeigt die gleichen Artefakte, die wir bereits gesehen haben und die die Erkennung der sehr kleinen Mikrorisse verhindern. Das PCI-Bild entfernt die Artefakte und zeigt winzige Reaktionen entlang der Rückwand, die den HTHA-Schäden entsprechen. Auf dem C-Scan ist die HTHA-Wolke deutlich zu erkennen, die auf dem TFM-Bild nicht zu sehen ist.
FMC
PWI
Ein Nachteil von PCI ist die Notwendigkeit, eine vollständige FMC zu verwenden, um ein gutes SNR zu erhalten. Dies hat in der Regel Auswirkungen auf die Produktivität. Wir haben in der Vergangenheit Plane Wave Imaging (PWI) eingesetzt, um die Scangeschwindigkeit bei TFM-Inspektionen zu erhöhen. Wir haben PWI in Kombination mit PCI unter 16 Winkeln von -20 bis 20° auf dasselbe HTHA-Mockup angewandt und die gleichen Ergebnisse erzielt, obwohl wir viermal weniger Quellen verwendet haben. Theoretisch hätte sich der Geräuschpegel fast verdoppeln müssen. Was hier passiert ist, ist, dass einige der FMC-A-Scans nicht genug Energie hatten, da die Defekte wirklich winzig sind, und ihr SNR war Null. Es ist nicht möglich, eine Phase zu extrahieren, wenn kein Signal vorhanden ist. PWI ermöglichte es, mehr Energie in das Teil zu schicken und genügend Energie zu erhalten, um eine Phase zu extrahieren, was das erhöhte Rauschen aufgrund der Tatsache, dass wir nur 16 Quellen verwendeten, kompensierte. Dadurch konnte die Scangeschwindigkeit um einen Faktor von fast vier erhöht werden.
Wir haben uns auch mit der Korrosionskartierung und der Prüfung von Verbundwerkstoffen befasst, die beide normalerweise mit einer Prüfung mit normalem Einfall durchgeführt werden. Wir vergleichen sie mit TFM unter Verwendung derselben zuvor beschriebenen Sonde. Bei der Korrosionsprüfung zeigt das TFM das Echo der Vorderseite und der Rückwand an und ermöglicht so die Messung der verbleibenden Wandstärke. Da PCI die Echos der vorderen Oberfläche und der Rückwand entfernt und in der Nähe der vorderen Oberfläche keine gute Erkennbarkeit bietet, ist es nicht die beste Technik für die Korrosionskartierung. Wir können die Rückwand mit PCI ein wenig erkennen, aber es zeigt hauptsächlich Bereiche, in denen sich die Neigung ändert, als Beugungsechos. Die vordere Oberfläche ist völlig verschwunden.
Ähnlich verhält es sich bei der Prüfung von Verbundwerkstoffen, bei der die Echos von Vorder- und Rückwand sowie das Flat-Bottomed Hole (FBH) vollständig verschwinden. Bei der Prüfung von Verbundwerkstoffen ist es für den Ultraschall schwierig, sich in einem Winkel auszubreiten, da die Lagen die Energie entweder senkrecht oder entlang der Lagen lenken. Bei PCI tragen hauptsächlich die symmetrischen Pfade bei, d. h. die mit dem größten Winkel. Dies erklärt, warum die Rückwand und die FBH vollständig verschwunden sind.
|
Korrosionskartierung |
Verbundwerkstoff-Inspektion |
Wir untersuchten die Anwendung von PCI auf die Schweißnahtprüfung. Wir untersuchten ein Kohlenstoffstahlrohr mit sieben Fehlern. Der lösungsbasierte manuelle UT-Scanner befindet sich in seiner Konfiguration für die Schweißnahtprüfung. Wir verwendeten zwei 64L5-G3-Sonden mit SW55-Keil.
Wir führten mehrere Prüfungen in einer Mehrgruppenkonfiguration durch und verglichen TFM mit PCI unter Verwendung einer vollständigen FMC, einer spärlichen FMC und PWI.
In den folgenden Abbildungen sind die verschiedenen Defekte dargestellt, die mit PCI auf jeder Seite der Sonde, hier ohne TFM, für alle Defekte ermittelt wurden. Der Dynamikbereich ist zwischen 6 %, dem theoretischen Wert für das Rauschen bei Verwendung einer vollständigen FMC, und 30 % eingestellt, um die schwächeren PCI-Werte besser sichtbar zu machen.
Volumetrische Defekte wie Porositäten werden mit einem SNR von 19 dB leicht erkannt. Der Wurzel- und der Spitzenriss werden von beiden Seiten erkannt und führen zu einer Beugung der Spitze zur Charakterisierung. Beim Vergleich der beiden Seiten treten einige Diskrepanzen bei der Größenbestimmung auf. Dies könnte auf den Rückprall an der Wurzel der Schweißnaht zurückzuführen sein. Ebenso können wir sehen, dass die fehlende Verschmelzung und der Seitenwandriss zu Spitzenbeugungsechos von beiden Seiten führen. Die Größenbestimmung zeigt wiederum einige Diskrepanzen bei Betrachtung von beiden Seiten. Dies deutet darauf hin, dass eine Prüfung von beiden Seiten erforderlich ist, um eine genaue Größenbestimmung durchzuführen.
Bei der Durchführung einer PCI-Prüfung mit mehreren Gruppen und einem vollständigen FMC besteht die größte Schwierigkeit in der Scangeschwindigkeit. Wir untersuchten die Möglichkeit, PWI mit PCI für die Prüfung dieser Schweißnaht mit nur acht Winkeln zu verwenden, was eine Verbesserung der Scangeschwindigkeit um den Faktor acht ermöglicht.
Die folgende Abbildung zeigt die LOF, die mit einem vollständigen FMC (links) und PWI (rechts) erzielt wurde. Der SNR sinkt von 22 dB bei FMC auf 12 dB bei PWI. Dies ist zwar immer noch ausreichend, um Spitzenbeugungsechos zu erkennen und eine Größenbestimmung in diesem Fall durchzuführen, aber das ist nicht immer der Fall. Es obliegt dem Bediener, die erforderliche Anzahl von Winkeln zu ermitteln, um einen ausreichenden SNR an einem Kalibrierblock mit künstlichen Defekten zu erhalten.
Wir haben uns eine weitere Probe mit einer LOF angesehen und eine Prüfung mit TFM und PCI durchgeführt. Das TFM-Bild zeigt eine spiegelnde Reflexion, und die Größenbestimmung ist mit einem Dezibel Abfall möglich. Von PCI würden wir erwarten, dass es zwei Spitzenbeugungen zeigt, aber es zeigt nur ein Echo. Da es sich um ein nicht-amplitudenbasiertes Bildgebungsverfahren handelt, kann ein Dezibelabfall nicht verwendet werden, und der Defekt kann nicht dimensioniert werden. Dieser Effekt kann auftreten, wenn die LOF relativ glatt ist und die Sonde so positioniert wird, dass der Winkel, der senkrecht auf die Fase trifft (hier z. B. 60°), den Defekt in der Mitte trifft. In dieser Position wirken die LOF wie Geometrieechos mit symmetrischen Pfaden, die in der Mitte des Defekts eintreffen.
Die andere beobachtete Diskrepanz ist der Unterschied in der Größenbestimmung, wenn sie auf dem ersten und zweiten Bein durchgeführt wird. In der folgenden Abbildung wird zum Beispiel ein LOF mit Hilfe von Spitzenbeugungsechos auf dem ersten (rechts) und zweiten (links) Schenkel dimensioniert, indem die Cursor entlang der Spitzenbeugung positioniert werden. Wir messen eine Defekthöhe von 5 bzw. 3,9 Millimetern (0,197 bzw. 0,154 Zoll). Der Unterschied könnte auf eine Rückwand zurückzuführen sein, die nicht perfekt parallel zur vorderen Oberfläche verläuft, auf UT-Strahleneffekte usw. Weitere Untersuchungen sind erforderlich, um den Grund für diese Diskrepanz zu ermitteln.
Vorteile der Technik:
PCI ist eine ergänzende Technik, die bessere Möglichkeiten zur Größenbestimmung bei fehlendem Schmelzvorgang und Rissen entlang der Schmelzfläche bietet, da die Beugungsechos der Spitzen besser aufgelöst werden.
Die Phasenkohärenzbildgebung ermöglicht eine bessere Visualisierung von Porositäten, ohne dass die Verstärkung erhöht werden muss.
PCI ist weniger empfindlich gegenüber der Orientierung entlang der passiven Ebene.
Da die Phasenkohärenzbildgebung Artefakte aus der Geometrie entfernt, eignet sie sich besser für die Erkennung kleiner Defekte in der Nähe der Rückwand bei der L0-Prüfung, wie z. B. HTHA.
Als Größenbestimmungsmethode erfordert PCI keine Kalibrierung, da es auf der Messung der Spitzenbeugung basiert.
Nachteile:
Da das SNR von der Anzahl der Sender-Empfänger-Paare abhängt, wird empfohlen, ein vollständiges FMC zu verwenden; dies führt zu einer Verringerung der Scangeschwindigkeit, insbesondere wenn eine Prüfung von beiden Seiten der Schweißnaht durchgeführt wird. PWI kann verwendet werden, aber die Anzahl der Winkel muss angepasst werden, um einen angemessenen SNR zu erhalten.
Es ist möglich, dass einige glatte Defekte, wie z. B. LOF, keine Spitzenbeugung zeigen, so dass eine Größenbestimmung in diesen Fällen nicht möglich ist und es notwendig sein kann, den Indexversatz zu ändern, bis die Spitzenbeugung erscheint.
Da die Geometrieechos entfernt werden, ist PCI weder für die Korrosionsabbildung noch für die Prüfung von Verbundwerkstoffen geeignet.
Defekte in der Nähe der vorderen Oberfläche werden nicht sehr gut erkannt.
Eddyfi Technologies wird die PCI-Technik für die tragbaren Mantis™- und Cypher®-Phased-Array-Geräte vorschlagen. Es wird möglich sein, Multigruppenkonfigurationen zu verwenden, um gleichzeitig TFM und PCI durchzuführen und sie mit PWI für schnellere Akquisitionen zu kombinieren. Dadurch können die Benutzer alle Arten von Anwendungen in Angriff nehmen und die Technologie für ihre eigenen Anwendungen evaluieren.
Werfen Sie hier einen genaueren Blick auf das mit Abstand fortschrittlichste tragbare PAUT-Instrument.
Wussten Sie schon, dass wir Kurse zu unseren fortschrittlichen PAUT- und TFM-Prüflösungen anbieten? Besuchen Sie die Eddyfi Akademie um auf dem neuesten Stand zu bleiben! Und um Zugang zu sofortigen Preisen zu erhalten, besuchen Sie den Eddyfi eStore oder kontaktieren Sie unsere Experten noch heute.
Referenzen:
Camacho, M. Parrilla, C. Fritsch, "Phasenkohärenzbildgebung", IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 56, 5, S. 958-974, 2009
Camacho, D. Atehortua, JF Cruza, J. Brizuela, K. Ealo, "Ultrasonic crack evaluation by phase coherence processing and TFM and its application to online monitoring in fatigue tests", NDT & E International, Volume 93, Pages 164-174, 2018
Lesage, M. Marvasti und O. Farla, "Phase coherence total focusing method for enhancement of small omni-directional scatterers and suppression of geometric reflectors: Application to near-surface crack sizing and detection of high temperature hydrogen attack", NDT & E International, Band 123, 2021
Dupont-Marillia, J; W. Krynicki, P. Belanger, "Early detection of high temperature hydrogen attack using the ultrasonic full matrix capture and advanced post-processing methods", NDT&E International 130 (2022)