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投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术

李欣 陈永 李伟仙 李洋洋 郑磊 吴思进

李欣, 陈永, 李伟仙, 李洋洋, 郑磊, 吴思进. 投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术[J]. 红外与激光工程, 2021, 50(8): 20210509. doi: 10.3788/IRLA20210509
引用本文: 李欣, 陈永, 李伟仙, 李洋洋, 郑磊, 吴思进. 投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术[J]. 红外与激光工程, 2021, 50(8): 20210509. doi: 10.3788/IRLA20210509
Li Xin, Chen Yong, Li Weixian, Li Yangyang, Zheng Lei, Wu Sijin. Projection aided digital shearography scanning detection technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2021, 50(8): 20210509. doi: 10.3788/IRLA20210509
Citation: Li Xin, Chen Yong, Li Weixian, Li Yangyang, Zheng Lei, Wu Sijin. Projection aided digital shearography scanning detection technology[J]. Infrared and Laser Engineering, 2021, 50(8): 20210509. doi: 10.3788/IRLA20210509

投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术

doi: 10.3788/IRLA20210509
基金项目: 国家自然科学基金(52075044,52075045)
详细信息
    作者简介:

    李欣,男,硕士生,主要从事数字剪切散斑干涉等方面的研究。

    李伟仙,女,副教授,硕士生导师,博士,主要从事机器视觉、数字散斑干涉等方面的研究

  • 中图分类号: TH741

Projection aided digital shearography scanning detection technology

Funds: The National Natural Science Foundation of China (Nos. 52075044, 52075045)
  • 摘要: 数字剪切散斑干涉技术已被广泛应用于复合材料无损检测,但常规检测面积有限,难以完成大尺寸复合材料的缺陷检测。提出了一种投影辅助数字剪切散斑干涉大尺寸复合材料扫描检测方法,该方法基于数字剪切散斑干涉技术并利用辅助投影引入额外表面特征,通过分视场间投影图的单应性矩阵计算分视场间实物图和散斑干涉图的全局匹配和坐标统一,完成了投影图-实物图-干涉图的多视场扫描与匹配拼接,同时在单视场检测引入4f光路及超广角镜头扩大单次检测面积。实验结果表明:此扫描检测系统能够实现缺陷位置、尺寸较精确的测量,位置定位均方根误差为7.0 mm,尺寸测量误差的均方根值为4.9 mm。在1.2 m的工作距离下单次检测面积可达600 mm×500 mm,全局扫描检测面积高达3.5 m×4.0 m。此方法具备抗刚体位移干扰强,缺陷检测灵敏度高的优点,适合大尺寸高性能复合材料无损检测现场使用。
  • 图  1  缺陷检测示意图

    Figure  1.  Schematic diagram of defect detection

    图  2  图像特征。(a)实物图;(b)散斑干涉图;(c)投影图

    Figure  2.  Image feature. (a) Physical picture; (b) Speckle pattern interferometry; (c) Projection pattern

    图  3  测量系统

    Figure  3.  Measuring system

    图  4  系统实物

    Figure  4.  Physical system

    图  5  投影图案

    Figure  5.  Projection pattern

    图  6  样品与检测结果。(a)样品;(b)检测结果

    Figure  6.  Samples and test results. (a) Sample; (b) Test result

    图  7  离面位移空间梯度

    Figure  7.  Out-of-plane displacement gradients

    图  8  投影图。(a)投影视场1;(b)投影视场2;(c) 投影视场3;(d)投影全场图像

    Figure  8.  Projection image. (a) Projection field of view 1; (b) Projection field of view 2; (c) Projection field of view 3; (d) Full-field projection image

    图  9  实物图。(a)实物视场1;(b) 实物视场2;(c) 实物视场3;(d)实物全场图像

    Figure  9.  Physical picture. (a) Physical field of view 1; (b) Physical field of view 2; (c) Physical field of view 3; (d) Full-field physical image

    图  10  散斑干涉图。(a)干涉图1;(b)干涉图2;(c)干涉图3;(d)全场干涉图像

    Figure  10.  Speckle pattern interferogram. (a) Interferogram 1; (b) Interferogram 2; (c) Interferogram 3; (d) Full-field interferogram

    图  11  分视场及全场图像。(a)分视场投影图像;(b)分视场实物图像;(c)分视场干涉图像;(e)投影图像拼接;(f)实物图像拼接;(g)干涉图拼接

    Figure  11.  Split field and full-field images. (a) Sub-field projection image; (b) Sub-field physical image; (c) Sub-field interferogram; (e) Projection image stitching; (f) Physical image stitching; (g) Interferogram stitching

    表  1  缺陷信息

    Table  1.   Defect information

    NumberDefect location/mmTrue location/mmLocation error/mmDefect size/mmTrue size/mmSize relative error
    1(306.4,93.7)(300.0,100.0)9.033.630.012.0%
    2(403.1,94.6)(400.0,100.0)6.244.740.011.8%
    3(505.1,95.8)(500.0,100.0)6.654.950.09.8%
    4(107.0,198.7)(100.0,200.0)7.152.950.05.8%
    5(206.4,194.9)(200.0,200.0)8.245.440.013.5%
    6(305.7,196.8)(300.0,200.0)6.536.730.022.3%
    7(204.5,297.9)(200.0,300.0)5.028.625.014.4%
    8(305.7,294.8)(300.0,300.0)7.734.930.016.3%
    9(406.9,296.9)(400.0,300.0)7.645.340.013.3%
    10(504.5,298.7)(500.0,300.0)4.756.550.013.0%
    11(105.1,396.2)(100.0,400.0)6.455.750.011.4%
    12(206.4,396.9)(200.0,400.0)7.144.840.012.0%
    13(305.8,397.7)(300.0,400.0)6.233.730.012.3%
    14(407.0,394.9)(400.0,400.0)8.629.025.016.0%
    RMS(5.8,4.0)(0,0)7.04.9013.6%
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  • [1] Soutis C, Moreira P. Recent advances in structural integrity of engineering composite materials [J]. Applied Composite Materials, 2020, 27: 447-448. doi:  10.1007/s10443-020-09830-6
    [2] Wang B, Zhong S, Lee T L, et al. Non-destructive testing and evaluation of composite materials/structures: A state-of-the-art review [J]. Advances in Mechanical Engineering, 2020, 12(4): 1-28.
    [3] McIlhagger A, Archer E, McIlhagger R. Polymer Composites in the Aerospace Industry [M]. 2nd ed. Britain: Woodhead Publishing, 2020: 59-81.
    [4] Harris C E, Starnes J H, Shuart M J. An assessment of the state-of-the-art in the design and manufacturing of large composite structures for aerospace vehicles[C]//Langley Research Center, National Aeronautics and Space Administration, 2001.
    [5] Diamanti K, Soutis C, Hodgkinson J M. Piezoelectric transducer arrangement for the inspection of large composite structures [J]. Composites Part A: Applied Science & Manufacturing, 2007, 38(4): 1121-1130.
    [6] El–sabbagh A, Steuernagel L, Ziegmann G. Characterisation of flax polypropylene composites using ultrasonic longitudinal sound wave technique [J]. Composites Part B: Engineering, 2013, 45: 1164-1172. doi:  10.1016/j.compositesb.2012.06.010
    [7] Kolkoori S, Wrobel N, Zscherpel U, et al. A new X-ray backscatter imaging technique for non-destructive testing of aerospace materials [J]. Ndt & E International, 2015, 70: 41-52.
    [8] Kou Guangjie, Yang Zhengwei, Jia Yong, et al. Detection on cracks in blades with complex profile based on ultrasonic infrared thermal imaging [J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(12): 1204002. (in Chinese) doi:  10.3788/IRLA201948.1204002
    [9] Wang Q, Hu Q P, Qiu J X, et al. Detection of internal defects in aviation composites with differential laser infrared thermal imaging [J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(5): 0504003. (in Chinese) doi:  10.3788/IRLA201948.0504003
    [10] Towsyfyan H, Biguri A, Boardman R, et al. Successes and challenges in non-destructive testing of aircraft composite structures [J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2019, 33(3): 1-30.
    [11] Ma Y, Jiang H, Dai M, et al. Cantilevered plate vibration analysis based on electronic speckle pattern interferometry and digital shearing speckle pattern interferometry [J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(4): 0403001. doi:  10.3788/AOS201939.0403001
    [12] Sun P. Digital phase-shifting shearography for strain measurement by using a rotating platform system [J]. Optical Engineering, 2005, 44(8): 085601. doi:  10.1117/1.2010127
    [13] Wang Xin, Wang Yonghong, Lv Youbin, et al. Whole field optical detection method of strain distribution of SU-8 photoresist [J]. Chinese Optics, 2016, 9(3): 379-384. (in Chinese) doi:  10.3788/co.20160903.0379
    [14] Wang Yonghong, Lv Youbin, Gao Xinya, et al. Research progress in shearography and its applications [J]. Chinese Optics, 2017, 10(3): 300-309. (in Chinese) doi:  10.3788/co.20171003.0300
    [15] Zhao Q, Dan X, Sun F, et al. Digital shearography for NDT: Phase measurement technique and recent developments [J]. Applied Sciences, 2018, 8(12): 2662. doi:  10.3390/app8122662
    [16] Wu S, He X, Yang L. Enlarging the angle of view in Michelson-interferometer-based shearography by embedding a 4f system [J]. Applied Optics, 2011, 50(21): 3789-3794. doi:  10.1364/AO.50.003789
    [17] Liu Jie, You Pinhong, Zhan Jianbin, et al. Improved SIFT fast image stitching and ghosting optimization algorithm [J]. Optics and Precision Engineering, 2020, 28(9): 2076-2084. (in Chinese) doi:  10.37188/OPE.20202809.2076
    [18] Di Hongzhang, Yang Wen, Lin Pengyue, et al. Mosaic of cultural relics fragments based on SURF feature extraction descriptor and Jaccard distance [J]. Optics and Precision Engineering, 2020, 28(4): 963-972. (in Chinese)
  • [1] 邹锦阳, 张雅婷, 丁欣, 姚建铨.  激光致声混凝土内部空洞检测 . 红外与激光工程, 2023, 52(1): 20220306-1-20220306-10. doi: 10.3788/IRLA20220306
    [2] 王轩, 赵晨起.  弹载光学系统复合材料支撑结构低热膨胀优化 . 红外与激光工程, 2023, 52(5): 20220742-1-20220742-11. doi: 10.3788/IRLA20220742
    [3] 孙强, 戴鹭楠, 应恺宁, 倪辰荫.  二分搜索和压缩感知在激光超声内部缺陷快速检测技术的应用 . 红外与激光工程, 2022, 51(2): 20210810-1-20210810-13. doi: 10.3788/IRLA20210810
    [4] 张鹏辉, 赵扬, 李鹏, 周志权, 白雪, 马健.  基于有限元法的激光声磁检测系统优化研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210533-1-20210533-9. doi: 10.3788/IRLA20210533
    [5] 刘颖韬, 许路路, 何方成, 李硕宁, 杨党纲.  环境因素对闪光灯激励红外热成像外场检测的影响 . 红外与激光工程, 2021, 50(12): 20210711-1-20210711-8. doi: 10.3788/IRLA20210711
    [6] 卜迟武, 赵博, 刘涛, 张喜斌, 李锐, 唐庆菊.  CFRP/Al蜂窝结构缺陷巴克编码热波检测及匹配滤波 . 红外与激光工程, 2021, 50(10): 20210050-1-20210050-11. doi: 10.3788/IRLA20210050
    [7] 杨正伟, 谢星宇, 李胤, 张炜, 田干.  激光扫描热成像无损检测关键参数影响分析 . 红外与激光工程, 2019, 48(11): 1105008-1105008(11). doi: 10.3788/IRLA201948.1105008
    [8] 阚宝玺, 杨超, 卞贺明, 唐才杰, 黄建业, 王学锋, 孟庆平, 孙维, 高行素.  植入式光纤光栅应变传感器的湿度影响 . 红外与激光工程, 2018, 47(S1): 92-98. doi: 10.3788/IRLA201847.S122007
    [9] 徐滨士, 董世运, 门平, 闫世兴.  激光增材制造成形合金钢件质量特征及其检测评价技术现状(特邀) . 红外与激光工程, 2018, 47(4): 401001-0401001(9). doi: 10.3788/IRLA201847.0401001
    [10] 赵诗琪, 郭兴旺, 刘颖韬.  基于复Morlet小波相位的红外调制热像检测方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(9): 904002-0904002(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0904002
    [11] 夏嘉斌, 孙广开, 宋潮, 周正干.  “钢-铅”粘接结构非接触激光超声检测方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(1): 117006-0117006(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0117006
    [12] 李文洁, 赵读亮, 林颖, 梁勖, 方晓东.  高灵敏紫外激光脉冲能量在线检测系统设计 . 红外与激光工程, 2017, 46(12): 1222002-1222002(6). doi: 10.3788/IRLA201746.1222002
    [13] 贺敏波, 马志亮, 韦成华, 刘卫平, 吴涛涛.  热解对碳纤维/环氧复合材料激光烧蚀的影响 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 306001-0306001(4). doi: 10.3788/IRLA201645.0306001
    [14] 周小丹, 李丽娟, 赵铎, 任姣姣.  太赫兹技术在陶瓷基复合材料缺陷无损检测中的应用 . 红外与激光工程, 2016, 45(8): 825001-0825001(8). doi: 10.3788/IRLA201645.0825001
    [15] 孙梅, 陈兴海, 张恒, 陈海霞.  高光谱成像技术的苹果品质无损检测 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1272-1277.
    [16] 李丹, 何建国, 刘贵珊, 贺晓光, 王松磊, 吴龙国.  基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2393-2397.
    [17] 陈林, 杨立, 范春利, 吕事桂, 石宏臣.  线性调频激励的红外无损检测及其数值模拟 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1385-1389.
    [18] 岳丽清, 张继友.  复合材料在热真空下的尺寸稳定性测试方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(11): 3713-3717.
    [19] 陈林, 杨立, 范春利, 王为清, 吕事桂.  红外无损检测的数值模拟及其对比性研究 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2330-2335.
    [20] 刘俊岩, 刘 勋, 王 扬, .  线性调频激励的红外热波成像检测技术 . 红外与激光工程, 2012, 41(6): 1416-1422.
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-05
  • 修回日期:  2021-06-11
  • 刊出日期:  2021-08-25

投影辅助的数字剪切散斑干涉扫描检测技术

doi: 10.3788/IRLA20210509
    作者简介:

    李欣,男,硕士生,主要从事数字剪切散斑干涉等方面的研究。

    李伟仙,女,副教授,硕士生导师,博士,主要从事机器视觉、数字散斑干涉等方面的研究

基金项目:  国家自然科学基金(52075044,52075045)
  • 中图分类号: TH741

摘要: 数字剪切散斑干涉技术已被广泛应用于复合材料无损检测,但常规检测面积有限,难以完成大尺寸复合材料的缺陷检测。提出了一种投影辅助数字剪切散斑干涉大尺寸复合材料扫描检测方法,该方法基于数字剪切散斑干涉技术并利用辅助投影引入额外表面特征,通过分视场间投影图的单应性矩阵计算分视场间实物图和散斑干涉图的全局匹配和坐标统一,完成了投影图-实物图-干涉图的多视场扫描与匹配拼接,同时在单视场检测引入4f光路及超广角镜头扩大单次检测面积。实验结果表明:此扫描检测系统能够实现缺陷位置、尺寸较精确的测量,位置定位均方根误差为7.0 mm,尺寸测量误差的均方根值为4.9 mm。在1.2 m的工作距离下单次检测面积可达600 mm×500 mm,全局扫描检测面积高达3.5 m×4.0 m。此方法具备抗刚体位移干扰强,缺陷检测灵敏度高的优点,适合大尺寸高性能复合材料无损检测现场使用。

English Abstract

    • 随着材料加工生产工艺的成熟及制造工业的快速发展,复合材料以其质量轻、强度高和良好的耐腐蚀性能等优点逐渐取得了市场的普遍认可。尤其是在航空航天领域,使用需求显著增长,在航天结构件中的复合材料占比获得大幅度提升[1-2]。比如波音公司的B787梦想飞机复合材料的用量达到了50%,比B777增加40%;“风云二号气象卫星”和“神舟”系列飞船的主承力结构件也是碳纤维/环氧复合材料。近年来复合材料在各行各业快速发展,大面积复合材料的需求和使用也将会越来越广泛,如飞机机身机翼、太空卫星帆板、火箭发动机外壳、风力发电机的巨大扇叶等 [3-5]。针对大尺寸复合材料使用占比的提升,为了充分发挥重量轻和机械性能优的特点,需要可靠的无损检测方法来避免复合材料缺陷引发的事故。

      无损检测技术利用材料内部存在的缺陷所引起的物理特性变化来实现材料内部或表面缺陷检测,并对缺陷的位置、类型、数量或尺寸等做出判断和评价,主要包括超声检测、X 射线检测、红外热成像检测、电涡流检测等。超声检测利用超声波在材料传播时产生的携带材料内部信息的回波进行缺陷评估[6],该方法需要使用耦合剂,不仅容易破坏材料表面特性而且检测效率不高。X射线检测是通过X射线源及其配备的检测器得到材料的可视化散射图像来评估缺陷[7],但该方法要求安全防护等级高,不适合现场检测。红外热成像检测利用检测材料内部热梯度分布来评估缺陷损伤[8-9],此方法对被测工件的传热性能有较高的要求,适用范围不大。电涡流检测通过线圈接近导电被测物时测得阻抗和存在缺陷建立的关联来进行缺陷评估[10],该方法要求被测材料有良好的导电性,适用范围仍然不大。综上,传统的超声波、X射线、红外热成像、电涡流等无损检测存在检测效率低、现场要求高或材料适用性较差等问题,难以满足大尺寸复合材料的测试需求。因此,研究大尺寸复合材料的快速无损缺陷检测方法具有重要的意义。

      数字剪切散斑干涉技术具有对刚体位移不敏感、检测灵敏度强等优点,近年来在应变测量、振动分析、无损检测等方面得到了广泛应用[11-13]。剪切散斑干涉技术通过探测被测物加载前后缺陷部位的条纹来检测其缺陷位置、尺寸,尤其适用于复合材料的夹杂、脱粘等内部缺陷以及外部冲击损伤检测。在航空器部件、复合材料结构中的脱粘、裂纹和气孔等缺陷检测中发挥了重要的作用[14]。然而传统迈克尔逊剪切散斑干涉技术由于受光学结构视场角的限制,单次检测面积很小,尽管4f光学系统设计将视场角进行了提高,视场角超越了理论值28°这一限制,也依然无法直接满足大尺寸测量需求 [15-16]

      文中提出了一种基于数字剪切散斑干涉技术的投影辅助大尺寸复合材料扫描检测方法,通过投影辅助进行不同视场间的匹配使全场缺陷定位精确,同时利用4f光路并配备超广角镜头扩大单次检测面积,更好地提升扫描检测效率。投射辅助与二维位移台配合可实现多视场扫描拼接,全局检测面积高达3.5 m×4 m,能够满足大尺寸的复合材料全场无损检测需求。

    • 当复合材料表面及浅表面层存在夹杂、脱粘等内部缺陷时,随着外部负载的变化,缺陷和材料本身性质不同,在缺陷所在的材料外表面会产生变形,使得缺陷处空间位移梯度发生变化。传统数字剪切散斑干涉光路一般为迈克尔逊剪切结构,如图1所示。激光器输出的相干光照射到被测物表面产生漫反射,反射光进入迈克尔逊结构后在倾斜的平面镜2处与入射光产生一个微小的角度错位,最终在图像传感器前发生干涉。文中在迈克尔逊剪切结构前后嵌入焦距相互匹配的透镜1、2组成4f光路,透镜1的前焦面作为输入面,透镜2的后焦面作为输出面,两透镜焦距相匹配,图像大小比例不变,图像能够完整复原[16]。检测视场角为:

      图  1  缺陷检测示意图

      Figure 1.  Schematic diagram of defect detection

      $$\alpha = 2{\rm{arcta}}{{\rm{n}}}\frac{h}{{2f}}$$ (1)

      式中:$\alpha $为视场角度;h为相机靶镜尺寸;f为成像镜头的焦距,通过选取合适的焦距可以扩大视场角。当激光器和相机被布置在xoz平面,且剪切量在x轴上时,假设入射光与中心轴的夹角很小,根据剪切散斑干涉原理,位移空间梯度可近似表示为:

      $${\Delta _\varphi }\left( {x,y} \right) \approx \frac{{4\pi \delta x}}{\lambda } \cdot \frac{{\partial w\left( {x,y} \right)}}{{\partial x}}$$ (2)

      式中:${\Delta _\varphi }\left( {x,y} \right)$为平面上某一点(xy)的干涉相位差;$\lambda $为激光器的波长;$\delta x$为x轴上的剪切量;${{\partial w\left( {x,y} \right)} / {\partial x}}$为点(xy)处z轴位移分量wx方向上的空间位移梯度。当剪切图像(xy)处存在图1所示的剪切散斑条纹时,则表明此处位置存在相位差,空间梯度不为零,存在材料缺陷。这就是剪切散斑干涉技术进行缺陷位置和尺寸检测的基本原理。通过公式(2)可以发现,相位差只和空间位移梯度有关,而与位移量无关,因此剪切散斑干涉测量具有对刚体位移不敏感的优点,抗干扰能力强,适合实际现场应用。

    • 剪切散斑干涉单次检测范围有限,利用二维移动台进行分视场扫描检测是扩大检测面积的有效手段。然而复合材料表皮多为铝蒙皮和碳纤维板,实物图缺乏能匹配的纹理,见图2(b);剪切干涉图的散斑效应明显,也缺乏能匹配的特征,见图2(c);因此,无法直接利用实物图和散斑图进行多视场间的视场匹配,完成多视场缺陷坐标位置的全局统一。文中利用辅助投影引入额外表面特征,见图2(a),通过分视场间投影图的单应性矩阵计算分视场间实物图和散斑干涉图的全局匹配和坐标统一,形成了投影图—实物图—干涉图的多视场扫描与匹配拼接检测原理。

      图  2  图像特征。(a)实物图;(b)散斑干涉图;(c)投影图

      Figure 2.  Image feature. (a) Physical picture; (b) Speckle pattern interferometry; (c) Projection pattern

      对于一个分视场Vi,通过光源切换可以依次采集投影图Ti,实物图Si和干涉图Ii,如图2所示。由于采集过程只切换光源,不改变相机与被测物的相对位置关系,因此如果分视场Vi的投影图Ti和分视场Vj的投影图Tj之间的单应性变换矩阵是Hij,则对应的实物图Si和实物图Sj,以及干涉图Ii和干涉图Ij之间的单应性变换矩阵仍然是Hij,即:

      $${T_j} = {H_{ij}}{T_i}$$ (3)
      $$\begin{split} &\\ {S_j} = {H_{ij}}{S_i}\end{split}$$ (4)
      $$ {I_j} = {H_{ij}}{I_i} $$ (5)

      有共同视场的投影图TiTj利用投射的辅助图案,通过图像特征提取(如Surf特征,Sift特征等[17-18])及其匹配算法可以计算投影图之间的单应性矩阵Hij,再根据公式(4)和(5)建立实物图以及干涉图的多视场匹配与拼接。

    • 图3~4所示,剪切散斑干涉测头、激光光源以及加热灯(加载组件)等三部分作为移动测头被安装在一个二维位移平台上。实验系统中的迈克尔逊剪切装置由两个直径为12.7 mm的反射镜和一个边长为12.7 mm的分光棱镜组成,其中平面镜1后安装一个压电陶瓷作为相移器,4f系统则由两个焦距均为40 mm相互匹配的平凸透镜组成。工业相机采用北京凯视佳光电设备有限公司的MU3HS500M黑白工业相机,相机的靶面尺寸为2/3 inch(1 inch=2.54 cm),成像镜头是日本尼康超广角镜头(尼克尔系列),焦距为14 mm。结合所述器件的参数信息与公式(1)可得,剪切散斑干涉测头在水平方向上的实际视场角可达33.8°,垂直方向上的实际视场角可达28.5°,突破了传统28°的理论值。当工作距离在1.2 m左右时,它能够直接完成被测样件尺寸为600 mm×500 mm面积的缺陷检测。激光器采用的是200 mW单纵模固体激光器(长春新产业MSL系列),中心波长532 nm。在二维移动台视场不受遮挡的支架处固定30 W的投影灯投影设备,投射图案如图5所示,当工作距离为1.5 m左右时投射面积约为2 m2。结合投影辅助及二维运动台通过移动测头系统可实现被测件无损检测的覆盖面积为3.5 m×4.0 m。

      图  3  测量系统

      Figure 3.  Measuring system

      图  4  系统实物

      Figure 4.  Physical system

      图  5  投影图案

      Figure 5.  Projection pattern

    • 实验的复合材料由蒙皮厚度0.3 mm 的铝薄板,边长为5 mm的铝蜂窝芯格制作而成,样品尺寸600 mm×500 mm,见图6(a)图4实物系统采集的散斑干涉图像检测结果见图6(b)

      图  6  样品与检测结果。(a)样品;(b)检测结果

      Figure 6.  Samples and test results. (a) Sample; (b) Test result

      图6(b)所示实物系统检测效果良好,获得的缺陷条纹平滑流畅、背景清晰、缺陷位置和相对大小一目了然。其中缺陷7经图像滤波和解包裹获得的离面位移空间梯度如图7所示,离面位移空间梯度峰峰值为1.36×10−4。通过系统标定,图6(b)中的14处缺陷的位置和尺寸如表1第2列和第5列所示,这些预制缺陷的实际位置和尺寸如表1第3列和第6列所示。结果表明,缺陷定位的均方根误差为7.0 mm,此方法能够实现缺陷相对精确的定位;缺陷尺寸测量的均方根误差为4.9 mm,由于缺陷引起的变形不可能小于缺陷所占面积,因此测量结果会略大于真实值,实际与这一基本事实相符。

      图  7  离面位移空间梯度

      Figure 7.  Out-of-plane displacement gradients

      表 1  缺陷信息

      Table 1.  Defect information

      NumberDefect location/mmTrue location/mmLocation error/mmDefect size/mmTrue size/mmSize relative error
      1(306.4,93.7)(300.0,100.0)9.033.630.012.0%
      2(403.1,94.6)(400.0,100.0)6.244.740.011.8%
      3(505.1,95.8)(500.0,100.0)6.654.950.09.8%
      4(107.0,198.7)(100.0,200.0)7.152.950.05.8%
      5(206.4,194.9)(200.0,200.0)8.245.440.013.5%
      6(305.7,196.8)(300.0,200.0)6.536.730.022.3%
      7(204.5,297.9)(200.0,300.0)5.028.625.014.4%
      8(305.7,294.8)(300.0,300.0)7.734.930.016.3%
      9(406.9,296.9)(400.0,300.0)7.645.340.013.3%
      10(504.5,298.7)(500.0,300.0)4.756.550.013.0%
      11(105.1,396.2)(100.0,400.0)6.455.750.011.4%
      12(206.4,396.9)(200.0,400.0)7.144.840.012.0%
      13(305.8,397.7)(300.0,400.0)6.233.730.012.3%
      14(407.0,394.9)(400.0,400.0)8.629.025.016.0%
      RMS(5.8,4.0)(0,0)7.04.9013.6%
    • 采用表面光滑的铝蒙皮-铝蜂窝夹心结构材料作为复合材料实验样品。图8~10的(a)~(c)分别是采集的连续三个视场处的投影图、实物图和散斑干涉图,根据1.2节给出的大尺寸拼接算法,首先图8(a)(b)通过特征点匹配,可以计算其单应性矩阵为:

      图  8  投影图。(a)投影视场1;(b)投影视场2;(c) 投影视场3;(d)投影全场图像

      Figure 8.  Projection image. (a) Projection field of view 1; (b) Projection field of view 2; (c) Projection field of view 3; (d) Full-field projection image

      图  9  实物图。(a)实物视场1;(b) 实物视场2;(c) 实物视场3;(d)实物全场图像

      Figure 9.  Physical picture. (a) Physical field of view 1; (b) Physical field of view 2; (c) Physical field of view 3; (d) Full-field physical image

      图  10  散斑干涉图。(a)干涉图1;(b)干涉图2;(c)干涉图3;(d)全场干涉图像

      Figure 10.  Speckle pattern interferogram. (a) Interferogram 1; (b) Interferogram 2; (c) Interferogram 3; (d) Full-field interferogram

      $$\begin{split} &\\ {H_{{\rm{ab}}}}{\rm{ = }}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{0}}{\rm{.938\;1}}}&{{\rm{ - 0}}{\rm{.025\;3}}}&{{\rm{284}}{\rm{.356\;8}}} \\ {{\rm{ - 0}}{\rm{.030\;8}}}&{{\rm{0}}{\rm{.981\;2}}}&{{\rm{4}}{\rm{.227\;3}}} \\ {{\rm{ - 0}}{\rm{.000\;1}}}&{{\rm{ - 0}}{\rm{.000\;2}}}&{{\rm{1}}{\rm{.000\;0}}} \end{array}} \right] \end{split}$$

      图8(b)和8(c)通过特征点匹配,又得到两视图的单应性矩阵为:

      $${H_{{\rm{bc}}}}{\rm{ = }}\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{1}}{\rm{.061\;3}}}&{{\rm{ - 0}}{\rm{.009\;9}}}&{{\rm{284}}{\rm{.310\;6}}} \\ {{\rm{0}}{\rm{.018\;1}}}&{{\rm{1}}{\rm{.022\;5}}}&{{\rm{ - 0}}{\rm{.374\;7}}} \\ {{\rm{0}}{\rm{.000\;2}}}&{{\rm{0}}{\rm{.000\;2}}}&{{\rm{1}}{\rm{.000\;0}}} \end{array}} \right]$$

      根据上述计算得到的两个单应性矩阵,投影图进行拼接之后获得拼接后图像(图8(d))。同理,利用上述两个单应性矩阵,根据公式(4)和(5),可以拼接图9~10的(a)~(c)获得实物图和散斑干涉图的拼接后全场图像,见图9(d)~10(d)

      实验采用的复合材料板为实际生产成品,内部并未预制缺陷。其检测结果显示该板被检区域部分无缺陷分布,产品质量良好,检测结果与复合材料板实际情况相符。

      另一被测样品为表面粗糙的碳纤维蒙皮-铝蜂窝夹心的圆盘形复合材料,圆盘直径为Φ600 mm。从图11中可以看出,拼接图像完整地还原了整个圆盘的全貌,并且拼接而成的图像没有错误交叉点,实物图仍保留了系统的剪切效果。

      图  11  分视场及全场图像。(a)分视场投影图像;(b)分视场实物图像;(c)分视场干涉图像;(e)投影图像拼接;(f)实物图像拼接;(g)干涉图拼接

      Figure 11.  Split field and full-field images. (a) Sub-field projection image; (b) Sub-field physical image; (c) Sub-field interferogram; (e) Projection image stitching; (f) Physical image stitching; (g) Interferogram stitching

      结合上述实验结果,所提出的方法在现有检测技术基础上,扩大了单次视场的检测面积,并通过分视场投影图像完成了单视场下采集的实物图像及散斑干涉图的无缝拼接,有效得到被测复合材料的全尺寸完整图像及对应的检测图像。

    • 文中提出了一种投影辅助的数字剪切散斑干涉大尺寸复合材料扫描检测方法,基于激光剪切散斑干涉技术通过4f系统及配备的超广角镜头,剪切测头在水平方向上的视场角能够达到33.8°,垂直方向上的视场角达到28.5°。当检测距离在1.2 m时,剪切测头能够在单视场检测面积为600 mm×500 mm下实现缺陷准确定位。缺陷定位的均方根误差为7.0 mm,缺陷尺寸测量的均方根误差为4.9 mm。结合二维运动平台,利用投影辅助通过视场扫描拼接控制仪器实现超大尺寸复合材料内部缺陷的扫描检测,可实现最大全场检测面积为3.5 m×4.0 m,满足大尺寸复材的无损检测需求。该方法能准确确定缺陷的相对位置和大小,且对检测场地的隔振条件要求不高,适用于现场条件下对大尺寸被检复合材料的损伤情况进行高效、高质量的评估。

参考文献 (18)

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