Aquí explicaremos primero cómo calcular una imagen del Método de Enfoque Total (TFM). El FMC/TFM es una técnica de inspección que consta de dos pasos. El primero es el proceso de adquisición de datos denominado FMC, y el segundo es la reconstrucción de datos: TFM. Todo el proceso suele realizarse en tiempo real en la mayoría del hardware, por lo que los dos pasos son transparentes para los usuarios.
El FMC es una matriz formada por la combinación de N señales transmitidas y N señales recibidas, en la que cada celda de la matriz contiene una señal A-scan en el dominio del tiempo. Se obtiene disparando uno a uno los N elementos de la sonda Phased Array Ultrasonic Testing (PAUT) y registrando en todos los receptores cada vez.
El algoritmo TFM consiste en sumar coherentemente las amplitudes de las señales del conjunto de datos FMC para centrarse en cada píxel de una región de interés (ROI). Matemáticamente, esto puede expresarse como
dondetij(P) denota el tiempo de vuelo teórico correspondiente al tiempo de propagación entre el emisor Ei y el receptor Rj, a través de uno de los píxeles P.
La siguiente figura explica el proceso para un píxel y una señal del FMC.
El proceso TFM calcula el tiempo de vuelotij para ir del emisor Ei al píxel P y volver al receptor Rj. A continuación, se extrae la amplitud Aij correspondiente a ese tiempo de vuelo para esa señal concreta.
El proceso se repite para todas las señales de la matriz FMC.
Todas estas amplitudes se suman y el resultado es la amplitud de ese píxel en la imagen TFM.
A continuación, se repite todo el proceso con todos los píxeles para obtener la imagen TFM.
Para calcular la imagen PCI, necesitamos transformar las señales A-scan del FMC en fase frente a tiempo. La fase puede obtenerse dividiendo las señales por el módulo de su transformada de Hilbert (señal analítica). Una alternativa es extraer el signo de las señales FMC. Proporciona resultados similares al cálculo de la fase verdadera y tiene una implementación más sencilla en el hardware. Cada señal de la matriz FMC se sustituye por su función de signo, de modo que cada punto de datos es un 1 o un -1.
El proceso de cálculo de la imagen PCI es similar al del TFM. Calculamos el tiempo de vuelotij para ir del emisor Ei al píxel P y volver al receptor Rj. A continuación, se extrae la fase Øij correspondiente a ese tiempo de vuelo para esa señal concreta. A continuación, se repite el proceso para todas las señales (transformadas en su versión de signo) de la matriz FMC. Todas estas fases se suman y el resultado es la fase de ese píxel en la imagen PCI. A continuación, se repite todo el proceso con todos los píxeles para obtener la imagen PCI.
Si comparamos la imagen PCI obtenida en una maqueta que contiene tres agujeros perforados lateralmente (SDH) con la del TFM, podemos observar que:
El PCI elimina prácticamente los ecos de la superficie frontal y de la pared posterior,
El valor de PCI para los tres SDH es idéntico,
El nivel de ruido en la imagen PCI es mayor.
¿Por qué obtenemos valores altos para los SDH y bajos para los ecos geométricos? Primero observemos el píxel situado en el máximo del primer SDH. En la imagen de la izquierda mostramos la primera columna de la matriz FMC, es decir, las 64 señales recibidas tras disparar el primer elemento. Encima superponemos los tiempos de vuelo (cruces rojas) para ir del emisor uno al SDH de vuelta a todos los receptores. Podemos ver que las cruces rojas se superponen perfectamente para la misma fase en todos los receptores, lo que significa que todas las señales están en fase. Sumando todas estas contribuciones, obtenemos un valor de PCI elevado.
Con el mismo razonamiento para el píxel situado en el centro de la pared de fondo, mostramos el B-scan obtenido tras disparar el primer elemento y los tiempos de vuelo para ir desde el emisor uno hasta el centro de la pared de fondo de vuelta a todos los receptores (cruces rojas). Observando las cruces rojas, podemos ver que se superponen con la misma fase sólo para los últimos receptores (indicados por el rectángulo rojo).
Cuando se trata de ecos geométricos como los de la superficie frontal y la pared posterior, la mayoría de las trayectorias simétricas contribuyen a la imagen PCI. Todas las demás trayectorias conducen a una suma incoherente, lo que explica los bajos valores de la imagen PCI a lo largo del eco de la pared posterior y la superficie frontal. Esto puede ser igual para otros reflectores especulares como la delaminación o la falta de fusión dependiendo de su posición con respecto a la sonda.
Cuando se trata de señales de amplitud, la relación señal/ruido (SNR) puede ser relativamente alta en función de la naturaleza de las indicaciones (pared posterior, LOF, etc.). Cuanta más energía enviemos a la pieza, aumentando la tensión de la ganancia analógica por ejemplo, mejor será la SNR para una imagen TFM. Para las señales de fase, el ruido varía entre -1 y 1 como la fase de las indicaciones aunque se envíe más energía a la pieza. Si consideramos un ruido gaussiano con media cero, cuantos más pares emisor-receptor, mayor será la SNR. Por tanto, se recomienda utilizar más fuentes (por ejemplo, FMC completo frente a FMC disperso).
Teóricamente es posible estimar la SNR de una imagen PCI, ya que el ruido es la suma de -1 y 1. Se puede describir mediante una distribución binomial con igual probabilidad de 1 y -1.
Si observamos una imagen PCI de 500 kpixels, podemos ver la distribución de los niveles de ruido de toda la imagen PCI para un FMC completo (4096 señales) y un FMC disperso (1024 señales) utilizando la distribución binomial. Prácticamente no hay ruido por encima del 6% para el FMC y del 11% para el disperso con 16 emisiones. Eso no quiere decir que no sea posible tener un ruido superior, pero es muy poco probable. Estos valores pueden ser utilizados por los operadores para fijar el umbral inferior de su rango dinámico.
En nuestro primer ejemplo, examinamos una maqueta de 25 milímetros de grosor con una muesca a lo largo de la pared posterior. Utilizamos una sonda 64L5-G3 con una cuña L0 de 20 milímetros (0,787 pulgadas). Calculamos al mismo tiempo las imágenes TFM y PCI que se muestran a continuación. Podemos ver algunos artefactos en la imagen TFM llamados isocronas. Cuando calculamos los tiempos de vuelo para ir a los píxeles cubiertos por esos artefactos, parte del TOF en la matriz FMC corresponde a contribuciones de la pared posterior; así, cuando sumamos esas contribuciones, obtenemos algo de señal. La presencia de esos artefactos depende del grosor de la pieza y del paso. Observando la imagen de PCI, vemos que esos artefactos han desaparecido, ya que son contribuciones de la pared posterior, y PCI tiende a eliminar los ecos de geometría. Podemos ver la punta de la muesca muy claramente, lo que permite una detección y un dimensionamiento perfectos.
PCI es muy eficaz para ver los defectos cercanos a la pared posterior. Podemos ver en la siguiente figura a la izquierda tres SDH cercanos a la pared de fondo para TFM y PCI. PCI los detecta eliminando la pared de fondo, lo que permitiría detectarlos mucho más cerca de ella. No es necesariamente mejor que TFM cuando se trata de defectos cercanos a la superficie frontal a pesar de eliminar el eco de la superficie frontal. Si observamos la imagen de la derecha, podemos distinguir dos de los SDH en la imagen TFM, el otro se encuentra en la zona muerta. En el caso del PCI, vemos el SDH más profundo y distinguimos el del medio. Esto se debe a que muchos de los pares emisor-receptor alejados del defecto no contribuyen en fase.
Una aplicación perfecta para la PCI es la inspección del ataque por hidrógeno a alta temperatura (HTHA). Los daños por HTHA suelen mostrar pequeñas grietas que envían energía en todas direcciones. Eddyfi Technologies desarrolló una sonda de 64 elementos y 10 MHz que se enfoca a lo largo del plano pasivo para mejorar la sensibilidad, ya que las grietas son pequeñas en ambas direcciones. La muestra que examinamos tiene microfisuras que van desde unas pocas micras hasta menos de 100 micras. La siguiente imagen muestra el TFM con su C-scan a la izquierda y el PCI a la derecha. La imagen TFM muestra los mismos artefactos que hemos visto antes impidiendo la detección de las microfisuras muy diminutas. La imagen PCI elimina los artefactos y muestra pequeñas respuestas a lo largo de la pared posterior que corresponden al daño HTHA. Observando el C-scan, podemos ver claramente la nube de HTHA, que no es visible en la imagen TFM.
FMC
PWI
Un inconveniente de la PCI es la necesidad de utilizar un FMC completo para obtener una buena SNR. Esto suele repercutir en la productividad. En el pasado hemos aplicado la imagen de onda plana (PWI) para mejorar la velocidad de exploración en las inspecciones de TFM. Hemos aplicado PWI combinado con PCI utilizando 16 ángulos que van de -20 a 20° a la misma maqueta HTHA, y hemos obtenido los mismos resultados a pesar de haber utilizado cuatro veces menos fuentes. En teoría, nuestro nivel de ruido debería haberse prácticamente duplicado. Lo que ocurre aquí es que algunos de los A-scan del FMC no tenían suficiente energía, ya que los defectos son realmente diminutos, y su SNR era cero. No es posible extraer una fase cuando no hay señal. PWI permitió enviar más energía a la pieza y obtener energía suficiente para extraer una fase compensando el aumento de ruido debido a que sólo utilizamos 16 fuentes. Esto permite aumentar la velocidad de exploración en un factor cercano a cuatro.
También examinamos el mapeado de la corrosión y la inspección de materiales compuestos, que suelen realizarse con una inspección de incidencia normal. Lo comparamos con TFM utilizando la misma sonda descrita anteriormente. En el caso de la corrosión, el TFM muestra el eco de la superficie frontal y la pared posterior, lo que permite medir el grosor restante de la pared. Como la PCI elimina los ecos de la superficie frontal y de la pared posterior y no tiene una buena detectabilidad cerca de la superficie frontal, no es la mejor técnica para la cartografía de la corrosión. Podemos distinguir un poco la pared posterior con PCI, pero muestra sobre todo áreas donde hay cambios de pendiente como ecos de difracción. La superficie frontal desaparece por completo.
Lo mismo ocurre con la inspección de materiales compuestos, en la que los ecos de la superficie frontal y de la pared posterior desaparecen por completo, así como el agujero de fondo plano (FBH). En la inspección de materiales compuestos, es difícil que los ultrasonidos se propaguen en ángulo, ya que las láminas dirigen la energía perpendicularmente o a lo largo de las láminas. En el caso del PCI, contribuyen sobre todo las trayectorias simétricas, es decir, las que tienen mayor ángulo. Esto explica por qué la pared posterior y el FBH desaparecen por completo.
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Cartografía de la corrosión |
Inspección de compuestos |
Estudiamos la aplicación de PCI a la inspección de soldaduras. Inspeccionamos una tubería de acero al carbono que contenía siete defectos. El escáner UT manual basado en la solución se encuentra en su configuración de inspección de soldaduras. Utilizamos dos sondas 64L5-G3 con cuña SW55.
Realizamos varias inspecciones en una configuración multigrupo comparando TFM con PCI utilizando un FMC completo, un FMC disperso y un PWI.
En las siguientes figuras, mostramos los distintos defectos obtenidos con PCI en cada lado de la sonda, sin TFM aquí, para todos los defectos. El rango dinámico se ajusta entre el 6%, que es el valor teórico del ruido cuando se utiliza un FMC completo, y el 30% para aumentar la visualización de los valores más débiles de PCI.
Los defectos volumétricos como las porosidades se detectan fácilmente con una SNR de 19 dB. La grieta de la raíz y de la punta se detectan desde ambos lados y conducen a la difracción de la punta para su caracterización. Aparecen algunas discrepancias en términos de tamaño al comparar desde ambos lados. Esto podría deberse al rebote de la raíz de la soldadura. De la misma manera, podemos ver que la falta de fusión y la grieta lateral conducen a ecos de difracción de la punta desde ambos lados. El dimensionamiento muestra de nuevo algunas discrepancias cuando se mira desde ambos lados. Esto sugiere que la inspección desde ambos lados es obligatoria para realizar un dimensionamiento preciso.
Al realizar la inspección PCI con varios grupos y un FMC completo, la mayor dificultad es la velocidad de exploración. Evaluamos la posibilidad de utilizar PWI con PCI para la inspección de esta soldadura utilizando sólo ocho ángulos, lo que proporciona una mejora en la velocidad de escaneado de un factor de ocho.
A continuación se muestra el LOF obtenido con un FMC completo (izquierda) y PWI (derecha). La SNR disminuye de 22 dB para FMC a 12 dB con PWI. Aunque en este caso sigue siendo suficiente para detectar los ecos de difracción de la punta y realizar el dimensionamiento, puede que no siempre sea así. Corresponde a los operadores evaluar el número necesario de ángulos para obtener una SNR suficiente en un bloque de calibración que contenga defectos artificiales.
Observamos otra muestra que contenía un LOF y realizamos una inspección utilizando TFM y PCI. La imagen TFM muestra un reflejo especular, y es posible determinar el tamaño con una caída de decibelios. Cabría esperar que PCI mostrara dos difracciones de punta, pero sólo muestra un eco. Como se trata de una técnica de imagen no basada en la amplitud, no se puede utilizar una caída de decibelios y no se puede dimensionar el defecto. Este efecto puede producirse si el LOF es relativamente suave y la sonda se coloca de forma que el ángulo que golpea el bisel perpendicularmente (por ejemplo, 60° aquí) golpea el defecto en el centro. Para esta posición, el LOF actúa como ecos geométricos con trayectorias simétricas que contribuyen en el centro del defecto.
La otra discrepancia observada es la diferencia de tamaño cuando se realiza en el primer y segundo tramo. Por ejemplo, en la siguiente imagen dimensionamos una LOF utilizando ecos de difracción de la punta en la primera (derecha) y segunda (izquierda) patas posicionando cursores a lo largo de la difracción de la punta. Medimos una altura de defecto de 5 y 3,9 milímetros (0,197 y 0,154 pulgadas), respectivamente. La diferencia podría deberse a una pared posterior que no es perfectamente paralela a la superficie frontal, efectos del haz UT, etc. Se requiere más investigación para determinar el origen de esta discrepancia.
Pros de la técnica:
La PCI es una técnica complementaria que proporciona mejores capacidades de dimensionamiento para la falta de fusión y grietas a lo largo de la cara de fusión, ya que los ecos de difracción de la punta se resuelven mejor.
La imagen de coherencia de fase proporciona una mejor visualización de las porosidades sin tener que aumentar la ganancia.
La PCI es menos sensible a la orientación a lo largo del plano pasivo.
Como la imagen de coherencia de fase elimina los artefactos procedentes de las geometrías, es mejor para la detección de pequeños defectos cerca de la pared posterior cuando se realiza una inspección L0, como HTHA.
Como método de dimensionamiento, PCI no requiere calibración, ya que se basa en la medición por difracción de la punta.
Contras:
Dado que la SNR depende del número de pares emisor-receptor, se recomienda utilizar un FMC completo; esto conlleva una disminución de la velocidad de exploración, especialmente cuando se realiza una inspección desde ambos lados de la soldadura. Se puede utilizar PWI, pero hay que ajustar el número de ángulos para obtener una SNR decente.
Es posible que algunos defectos lisos, como LOF, no muestren difracción de la punta y, por lo tanto, no es posible dimensionarlos para esos casos, por lo que puede ser necesario cambiar el desplazamiento del índice hasta que aparezca la difracción de la punta.
Dado que elimina los ecos geométricos, la PCI no es adecuada para la cartografía de la corrosión ni para la inspección de materiales compuestos.
Los defectos cercanos a la superficie frontal no se detectan muy bien.
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Referencias:
Camacho, M. Parrilla, C. Fritsch, "Phase Coherence Imaging", IEEE Trans. Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control, 56, 5, pp. 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 y 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, Volume 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)