Визуализация плоской волны (PWI) — это усовершенствованный режим, используемый приборами для ультразвукового контроля с фазированной решеткой (PAUT), которые обеспечивают высокое разрешение визуализации методом полной фокусировки (TFM) при сверхвысоких скоростях сканирования. Во многих случаях отношение сигнал-шум (SNR) также может быть улучшено за счет внедрения PWI, оптимизации качества данных для сложного контроля, а также эффективности.
Что такое визуализация плоской волны PWI?
Говоря о продвинутой визуализации, лучше всего начать с Full Matrix Capture (FMC); этот метод описывает процесс захвата и записи сигналов А-скана от каждой пары передатчик-приемник в преобразователи с фазированной решеткой. FMC запускает каждый элемент отдельно для каждого положения датчика, записывая полученный А-скан для каждого элемента в массиве. Например, для типичного датчика с матрицей из 64 элементов последовательность начинается с срабатывания элемента номер один и записи ответа для всех 64 элементов в матрице. Далее срабатывает второй элемент и записывается 64 А-скана и так далее до конца преобразователя. Это означает, что для массива из 64 элементов, использующего FMC, для каждой записанной позиции сканирования последовательно запускаются 64 импульса и фиксируется 4096 A-сканов. Из всех этих необработанных данных А-скана можно использовать передовые методы фокусировки, такие как TFM,
Рисунок 1: Последовательность FMC
Разница PWI
С помощью PWI вместо того, чтобы запускать каждый элемент отдельно при излучении, мы можем выбрать многоэлементную апертуру (обычно полную апертуру преобразователя), а при приеме мы записываем элементарные А-сканы — по одному для каждого элемента. Это позволяет нам использовать законы фокусировки с различными углами или апертурами, чтобы достаточно озвучить интересующую область для контроля.
Рисунок 2: Последовательность PWI
Мы можем выбирать углы луча, которые дают нам оптимальное покрытие и нацеливают область контроля для приложения, точно так же, как фазированная решетка с формированием луча. Как правило, лучи не сфокусированы, и при использовании полной апертуры датчика в объект поступает большое количество акустической энергии. Взяв в качестве примера стандартный контроль сварного шва, как показано на рис. 3 и рис. 4, мы можем увидеть, что семи лучей в последовательности эмиссии достаточно для охвата всего объема сварного шва. Это представляет поперечные волны 40-70 градусов с разрешением в пять градусов.
Имея всего семь лучей для излучения для каждого положения датчика по сравнению с 64 для эквивалентного сбора данных FMC, мы получаем значительное улучшение скорости сканирования и эффективности контроля
Рисунок 3 : Последовательность при PWI для контроля сварных швов
Рисунок 4 : Покрытие сварного шва при PWI
Метод полной фокусировки для визуализации с высоким разрешением
Следующим шагом после захвата необработанных данных является их обработка в высокосфокусированное изображение TFM.
Рисунок 5 : Расчет TFM
Изображения TFM строятся из данных PWI путем деления интересующей области на пиксели. В своей простейшей форме «амплитуда» каждого пикселя затем рассчитывается путем учета времени прохождения для каждой пары импульс-приемник с учетом определенного пути волны и их суммирования. Это создает идеально сфокусированное изображение, обеспечивающее отличное разрешение изображения для лучшей характеристики и определения размера сложных дефектов.
Благодаря передовым решениям Eddyfi Technologies вычисление TFM может быть очень быстрым, выполняясь в режиме реального времени во время сканирования для получения изображения в реальном времени или путем постобработки сохраненных необработанных данных PWI или FMC. Предлагая ряд передовых инструментов и программного обеспечения PAUT; Gekko® и Panther™ с поддержкой Capture™ , а также TOPAZ® 64 и Emerald с поддержкой UltraVision® поддерживают как PWI в реальном времени, так и запись необработанных данных для постобработки в автономном режиме
PWI против FMC — скорость
Метод PWI имеет несколько ключевых преимуществ по сравнению с FMC:
- Высокоэнергетическое возбуждение обеспечивает большую чувствительность и лучшее соотношение сигнал/шум.
- Более высокая частота повторения импульсов (PRF) и скорость сканирования из-за значительно более короткой последовательности срабатывания и меньшего количества элементарных сигналов А-скана для обработки.
- Значительно меньший размер файла данных для сохранения необработанных данных.
PWI сопоставимой установки FMC может быть в несколько раз быстрее, чем получение изображений TFM на основе FMC, и даже быстрее, чем эквивалентные установки с фазированной решеткой для скорости сканирования, что значительно повышает эффективность и производительность контроля. Практический пример этого можно увидеть на рис. 6 с эквивалентными установками, визуализирующими кластер пористости сварного шва. Получение данных в четыре с половиной раза быстрее с PWI-TFM, чем в режиме реального времени FMC-TFM, и более чем в два раза быстрее, чем PAUT!
Рис . 6. Сравнение скорости FMC, PAUT и PWI.
TOPAZ64 может одновременно выполнять многорежимные кадры PWI-TFM от двух преобразователей с фазированной решеткой одновременно с дополнительными каналами (например, TOFD, PAUT), так что за один сбор данных все соответствующие данные могут быть захвачены в одном плане сканирования, без необходимости выполнять несколько сканирований. На видео ниже мы видим, как PWI-TFM выполняется с обеих сторон сварного шва одновременно с TOFD при удобной скорости сканирования более 100 миллиметров в секунду при разрешении сканирования 1 миллиметр!
Рис . 7. Высокоскоростные многогрупповые PWI и TOFD
Рисунок 8: Многогрупповые данные PWI и TOFD
PWI и FMC – SNR
Благодаря увеличенной энергии излучения луча по сравнению с FMC, PWI может улучшить SNR в сложных приложениях. Приложение, показанное ниже, показывает сравнительные результаты этих режимов для дефектов в трубе из полиэтилена высокой плотности (ПЭВП), которая имеет большую степень затухания по сравнению с углеродистой сталью. Для сопоставимых настроек режим PWI показывает улучшение SNR на 13 дБ по сравнению с режимом FMC.
Что насчет PCI?
Фазовая когерентная визуализация (PCI) суммирует фазу сигналов А-скана, а не амплитуду во время реконструкции TFM, и может быть полезна при обнаружении небольших точечных отражателей, таких как поры или вершины трещин. Хорошей новостью является то, что его также можно использовать с динамическим PWI, который скоро будет выпущен в последней версии Capture, которая может выполнять одновременную визуализацию TFM и PCI для оптимальной эффективности контроля.
Рисунок 10 : Показания HTHA, полученные с помощью FMC и PWI
Глядя на пример высокотемпературной водородной атаки (HTHA) — механизма повреждения, характеризующегося «облаками» мелких пор, — мы можем увидеть реальную силу комбинации PWI-PCI в реальном времени по сравнению с FMC-PCI. Благодаря режиму запуска PWI мы видим значительное улучшение способности обнаружения, идентифицируя множество более мелких признаков в данных, и можем лучше охарактеризовать степень повреждения HTHA.
Постобработка данных PWI
Для большинства инструментов, выполняющих TFM в реальном времени, необработанные данные не сохраняются после вычисления изображения TFM. Тем не менее, можно записать эти необработанные данные FMC или PWI для последующей обработки либо для одной интересующей позиции сканирования, либо закодировать для полного сканирования. Запись данных FMC исторически была интенсивной из-за больших файлов данных и более низкой скорости сканирования. Однако PWI добавляет здесь еще одно преимущество. Размеры файлов для необработанных данных PWI сравнительно намного меньше, чем у FMC, и, следовательно, скорость сканирования при сохранении гораздо более управляема. С постобработкой, дающей доступ к автономным вычислениям для углубленного анализа; это включает в себя использование передовых алгоритмов в программном пакете UltraVision, настраиваемое пользователем разрешение в пикселях и траектории волн. Пример, рисунок 9показывает ту же пористость, что и в приведенном выше примере, где сохраненные данные PWI были построены с использованием алгоритмов коэффициента фазовой когерентности (PCF) и задержки, умножения и суммирования (DMAS), демонстрируя значительное улучшение SNR.
Рисунок 11 : Реконструкция необработанных данных PWI с помощью PCF и DMAS
Преимущества PWI и TFM очевидны: они обеспечивают более высокую скорость сканирования и более высокое разрешение изображений TFM, а также повышают общую вероятность обнаружения в сложных приложениях.
