文摘
摘要涡流热成像用于检测金属在木质材料和热信号重建(TSR)算法提出了解决问题的低分辨率的金属检测。目前无损检测技术的基本原理对木材材料情况进行了简要的评述,以及优缺点进行了分析。TSR算法可以显著提高金属及周边地区之间的定量对比,可以有效识别,不同数量的金属和金属的位置可以准确地实现。实验结果表明,该涡流热成像技术可以快速检测金属在木质材料和提高效率和准确性。金属的大小和数量可以直观地观察到通过热图像。
1。介绍
随着现代工业的快速发展,中国的木材加工产业发展迅速。2021年,全球木材市场将达到412.73亿美元(1]。木材交易市场是大宗商品交易市场的一个重要组成部分,它起着重要的作用在促进木材产品的交易和流通和刺激当地的经济2]。在木材生产的过程中,有金属材料木材,产生负面影响木材的使用和商业价值。金属的存在在木材通常降低了木材的强度,也影响木材的外观和加工过程。因此,金属的检测木材可以提高使用安全性和经济效益最大化。
目前,木质材料的无损检测主要包括缺陷检测和力学性能测量3]。无损检测的基本方法主要包括应力波法、机械应力变形法、振动法、microdrilling电阻法、射线法、和雷达波形的方法。根据不同的木质材料,有不同的检测方法,古代建筑木材材料的金属探测技术是使用最广泛的应力波法(4]。金属的应力波检测的一般原则是,当冲击力应用于木质材料,应力波将会生成在木头和传播。传感器用于接收信号两端的压力波。的时差计算两个点在一个计时器,然后,得到应力波的传播速度变化来判断金属内部木质材料的状况。与CT、x射线等,应力波在木头材料具有成本低、安全性和可靠性,对人体无害,影响测试的材料和尺寸,适合各种环境,并能准确地判断是否有金属、蛀牙、木结木材料。然而,在木材应力波的传播是一个复杂的动态过程,受到很多因素的影响,包括以下方面:木材的特性,木材的微观结构、含水量的木材,木材的缺陷,木头形态(5]。另外,应力波系统只能用于定性检测。需要额外的无损检测方法来获得定量结果对金属的规模和深度。
本文提出了涡流温度记录对木材金属检测。通过真空磁涡流屏蔽可以有效地改善铁磁金属的敏感性。它是一种无损、非接触检测技术基于涡流效应。具有高线性度、高分辨率,响应快,结构简单,静态和动态测量6]。涡流兴奋温度记录技术使用不同的结构或材料的热辐射物理特性来检测各种缺陷和损害表面或内部的材料。获得的热图像模糊边缘的缺点,噪音干扰,和低分辨率。为了提高精度、效率和解决缺陷检测,不同的特征提取算法被用来提取缺陷信息。Xingwang等人对热图像序列,进行了小波变换和基于像素级和特征级图像融合算法已被用于过程热图像序列(7]。铝合金样品的测试结果表明,该图像融合算法可以有效地减少不均匀加热和背景噪音的不利影响在缺陷识别。提高裂缝特征在原始红外图像、彭等人应用涡流脉冲温度记录(ECPT)电动机绕组缺陷检测与快速傅里叶变换(FFT)和主成分分析(PCA)通过消除非均匀加热效应(8]。l型铁氧体磁传感结构开放提出了疲劳裂纹检查与不规则的几何金属材料。修改后的涡流脉冲热成像系统具有更好的性能在全方位microfatigue裂纹检测。他等人讨论了深度学习应用红外成像机器视觉的应用程序。原理、相机、和热红外成像的数据回顾了机器视觉(9]。
他等人使用快速傅里叶变换(FFT)处理锁相热成像数据,和它的计算速度是快于离散傅里叶变换,可以观察到缺陷信息在频域10]。拟合函数关系是用来实现缺陷的定量识别红外热波检测。数值计算方法是用来提供样本训练神经网络,这证明了该方法的可行性。Rajic采用主成分分析(PCA)方法将热图像序列分解成一组正交统计模式通过奇异值分解(11]。PCA用于减少冗余,去除噪声,提高检测的准确性。梁等人使用小波变换和主成分分析来检测复合材料缺陷的影响(12]。Sripragash和使用转向开始涉足热信号重建(TSR)来检测缺陷深度。时间和空间分辨率的热图像序列得到改善(13]。Hyvarinen和Oja采用独立分量分析(ICA)方法,用于提取独立组件热图像序列去除数据冗余和获得高阶统计特征(14]。Świta和Suszyński kd tree算法用于集群红外热图像序列提取深度信息和减少的数据量(15]。Maldague和马里内蒂提出了脉冲相位红外温度记录(PPT)算法,将时间和空间转换信息通过傅里叶变换得到频域相位和振幅信息。缺陷信息可以通过提取缺陷之间的相位和振幅的差异和nondefect区域(16]。混合时空分割模型的多维特征融合结构是胡锦涛等人提出的缺陷检测和温度记录。语义信息很容易被捕获。他等人作了深刻研究红外与深度学习(机器视觉和红外温度记录17]。理论研究和案例研究方法综述。
为了提高检测精度和金属分辨率,本文采用热信号重建算法来检测金属木头。金属材料在木材与涡流测量温度记录,并分析了红外热图像提出了TSR算法。与应力波的方法相比,利用无损检测。此外,位置、大小和数量的金属材料检测。
剩下的纸是组织如下:首先,介绍了该方法在第二节。描述试验装置,在第三节介绍了特征提取和优化。然后,木有不同的金属为特征。它可以证明涡流热成像方法的精度和效率在木质材料的检测。最后,结论部分中概述4。
2。方法和图像处理
2.1。涡流原理的温度记录
如图1,测量装置主要由励磁系统的励磁线圈,红外摄像机,一个冷却系统,励磁系统,测试样品,一个电脑。热信息下的涡流和材料测试通过红外相机。不同类型的信息可根据不同的分析方法,获取和相应的缺陷信息可以通过分析这些信息。涡流温度记录是基于电磁感应,涉及许多物理过程,如电阻加热,导热和红外辐射。当励磁线圈携带高频交流电靠近导体进行测试,线圈的磁场的作用下,将产生涡流的地方有金属导体进行测试机构或缺陷,和涡流产生热量的地方有异物或缺陷样本测试,导致材料表面的温度变化和从内部通过热传导。异物的信息或材料缺陷可以通过图形分析和处理收集的红外摄像机。
涡流热成像检测技术可以对金属反射模式和渗透模式,分别为(18]。与涡流热成像检测技术在渗透模式可以很容易地检测表面断裂引起的金属结构。但有以下缺点:(1)由于线圈的形状,它将不均匀加热效果;(2)随着时间的增加,会发生横向模糊;(3)定期木材结构导致热异常。因此,涡流温度记录在反射模式用于金属评价木材。
2.1.1。电磁感应加热
当励磁线圈通过交流电的频率 ,感生涡流生成相同的频率在测试材料根据电磁感应定律。时变方程的涡流激励脉冲涡流热成像如下:
其中,是测量材料的磁导率,的介电常数和涡流密度是衡量材料: 在哪里励磁线圈的电流密度。是循环潜力,是环半径,材料的电导率。是磁感应强度的磁矢势而不是为了满足:
由于材料内部的阻力,涡流从电能转换为热能在材料。根据焦耳定律,生成的热功率涡流密度成正比吗和电场强度 :
2.1.2。热传导
产生的焦耳热材料内传播,传播过程遵循公式。 在哪里材料的密度,是材料的比热容,材料的热导率,材料的温度。在实验中,磁感应强度在无限的直导线是定义的公式: 在哪里是直的线之间的距离。它可以获得的磁场强度迅速衰减随距离的增加线圈。感应加热的热功率是成正比的平方涡流密度,可获得(6)。
2.1.3。红外辐射
根据斯蒂芬玻尔兹曼定律,物体的温度高于零度开尔文会自发地产生红外辐射向外。 在哪里是材料的发射率,是Stezmann-Boltzmann常数,然后呢是绝对温度。
2.2。热信号重建(TSR)
热信号序列的重建是基于一维热传导方程,和表面温度响应方程,应用瞬时均匀激发厚材料如下: 在哪里是能量应用到表面,热导率,材料的密度被探测到,然后呢比热容;
需要对其进行多项式拟合:
原始数据时重构系数从方程(安装11)的函数在每个点温度随时间的变化
从方程(重建后11)、微分操作可以执行,这样可以执行一阶和二阶微分。重建后的图像和微分获得任意点的热图序列得到方程(12)。热成像图像处理由TSR增加热图像的空间和时间分辨率。(1)和(5)之间,众所周知,检测材料内部的热生成及其传导直接影响材料的导电性和导热性,和区域的温度木头材料金属物质会明显不同于合格品区域。辐射能量对导热系数也有一定的影响。
金属区域的位置测量木材材料可以从红外热成像观察捕捉木头材料的表面温度的热图像。最后,TSR算法处理数据来评估金属木头。TSR算法使用表面温度的时空变化信息处理时间信息的热图像序列中的每个像素和转换的温度响应曲线的每个像素时域的对数域。从方程(12),它的温度变化曲线可以看出,非金属区域满足线性关系,和金属区域的温度变化曲线是非线性的。
3所示。实验研究
被测试的样品是两块干木材料的宽度42毫米。在图2,两个街区含有不同数量的金属异物,标记为L1和L2。涡流热成像系统的物理图如图所示1。励磁电源的感应加热系统MDS-GLY-01,输入电压是单相220 V / 50 Hz,操作频率是150 kHz - 250 kHz,和一个圆形的励磁线圈采用。规范的水冷设备MDS-SL-03模式。对于长波红外热成像系统模型,FLIR A655SC,其决议 。全帧的速度16位数据50帧/秒。金属主体包含地区被放置在线圈和励磁电压是58 V,励磁电流为339 A,和激励频率为1055赫兹。激励的时间是1500 ms。
(一)
(b)
4所示。结果与讨论
加热后,选择框架。获得的红外热图像进行了分析。在实验过程中,环境干扰消除。从图可以看出3,不含金属的木材是蓝色区域的温度,这意味着温度保持不变。红点代表的金属。瞬态温度的拟合图随时间增加。的位置可以确定金属的红外热图像由于热扩散的影响而难以识别的实际大小的金属。
(一)
(b)
励磁线圈的温升区域没有金属几乎是相同的。有金属试样时,温度上升曲线用金属明显高于没有金属,金属时和温升的变化更接近励磁线圈。加热结束时,不含金属的区域的温升和L1的金属面积大约14°C,和L2的温升是24°C。需要一定时间金属在木质材料表面温度的变化影响。激发时间结束后,金属的温度下降缓慢,这是由于木材的可怜的散热材料。产生的热金属将存储在木头材料一段时间了。因此,激发时间结束后,金属区域的温度下降缓慢,曲线下降缓慢。另一方面,金属材料的温度上升表明,木材金属材料产生了涡流的励磁电源。因此,在金属地区涡流密度增加。励磁线圈附近的感应强度较强,不含金属的地区的涡流密度越小。 Therefore, the temperature characterization of the thermal imaging can be obtained by the eddy current method. It can effectively identify the location of metal in wood.
在本节中,为了评估算法,主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA)算法选择了比较。如数据所示4和5,金属区域的温度上升不明显与PCA中显示图像,和金属的位置和大小是模糊的。尽管如此,这些算法能有效提取特征检测金属从ECPT系统具有更明显的金属特性。金属的热图像是人类辨别相对容易。
TSR之后,结果如图所示6。金属在木质材料的温升变化更明显,和金属异物的位置和大小都清晰。金属与非金属之间的温差降低从内到外,金属面积增加明显的温度上升,和周围的温度降低,形成明显的温差。所示TSR, L1是4金属的金属,金属L2的数量是5金属,和面积大小代表金属的大小。实验结果表明,该位置、大小和数量的金属可以明确确定。
该方法是通过使用两个样品相比,两个最先进的方法。评价指标关注效率(推理时间)和有效性。结果平均5个不同的红外热数据集。同样的平台被用来运行它们,结果在表1。从表1结论可以得出,所有算法可以在金属检测有一定的改进,尤其是尺寸检测。结果是实现增长2.34%和2.1%。
5。结论
目前,应力波系统只能用于定性检测。摘要涡流热成像用于检测金属在木质材料,和检测原理和热信号重建技术(TSR)进行了详细分析。结论如下:(1)它能够准确地检测金属的存在与否木材和其他材料并确定金属的数量和大小(2)与其他无损检测相比,效果反映在这一事实没有发射效应,加热迅速,快速检测方便,检测面积大,灵敏度高,使用方便,检测对象的形状和结构的影响很小(3)效率高体现在能够准确确定金属在木头的位置,获得金属的大小,并大大提高生产加工效率和检测
然而,该方法的主要限制是,整个算法是复杂的,和非常大的数据量,需要更多的计算和时间。后续需要简化算法和工作流在一定程度上减少计算量。通过进一步的研究,这个问题会在不久的将来得到解决。
数据可用性
数据集,编码,和体重文件用于支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
支持的工作是由中国国家自然科学基金(62071123,62071123),中国福建省自然科学基金(2020 j01312), 2019年福建省海洋经济发展补贴基金项目(fjhjf - l - 2019 - 7),新世纪优秀人才项目福建省大学和优秀青年科研人才的培养计划在福建省高校。