Архив

Tag Archives: ut

Формулировка задачи:

По ЦФА или ФАР изображению вертикально ориентированной трещины сложно доказать, что два блика соответствуют краям трещины, а не двум точечным отражателям. Идея уточнения типа дефекта — по аналогии с методом TOFD – анализировать фазы бликов изображения.
Выполнять такой анализ вручную затруднительно, что показано на рисунке ниже.
Функция измерения разницы бликов в программе АВГУР-Анализ
В программное обеспечение АВГУР-Анализ включен алгоритм, который при выборе оператором двух индикаций вычисляет среднюю разницу фазы в зоне максимумов бликов и выдает эту разницу.
Пример измерения разницы фазы у верхнего и нижнего края модели трещины, разница фазы близка к 180°:
Функция измерения разницы бликов в программе АВГУР-Анализ
Пример измерения разницы фазы у двух объемных дефктов, разница фазы близка к 0°:
Функция измерения разницы бликов в программе АВГУР-Анализ
Этот инструмент можно использовать как вспомогательный при определении типа выявленного дефекта.
Реклама

Прочитал поучительную историю про автоматизированный ультразвук и главного сварщика Толю – хорошую и поучительную.

Спойлер ниже:

Влияние сварки на результаты контроля, конечно, возможно. Другой вопрос что такие помехи никак не могут быть синфазны с импульсом возбуждения, а значит, должны как минимум, устраняться простым усреднением. А в системах с голографической, когерентной обработкой данных, таких как система АВГУР, эти помехи просто не будут складываться в фазе и, хотя и будут маячить на исходных А-сканах, но почти не помешают анализу готового изображения.

Мы же в свое время (в 2004-2005 г) столкнулись с другой проблемой: при контроле ПЭП на поперечных волнах углом ввода 60 градусов сварных швов главного циркуляционного трубопровода мы периодически видели на В-сканах (скан поперек сварного шва) сигналы очень похожие на дефекты, причем видимые при сканировании по достаточно большой апертуре. Амплитуда сигналов была довольно приличная.

Однако при обработке данных эти сигналы не фокусировались в изображение внутри сварного шва, что заставило нас заподозрить что это сигнал связан с какой-то помехой.

Расследование показало, что, по всей видимости, сигнал связан с тем, что на неровной поверхности, образующейся при удалении валика усиления, каким-то образом возникает поверхностная (релеевская) волна, которая, несмотря на наличие контактной жидкости на поверхности умудряется от чего-то отразиться. Одной из причин появления поверхностной волны может быть также то обстоятельство для для применения в системах с голографической обработкой применялись ПЭП с широкой диаграммной направленности, в которой мог возникнуть угол соответствующий релеевской волне.  Как отличить помеховый сигнал от реального сигнала от дефекта видна на рисунке ниже.

Screen Shot 2018-12-25 at 22.55.13.png

Для поверхностной волны зависимость времени прихода эхосигнала от положения ПЭП будет линейной, поскольку релеевская волна распространяется по поверхности, а вот для объемной волны,  с фронтом распространяющимся под углом зависимость представляет собой часть параболы.

Внимательный анализ данных позволил не допустить перебраковки сварных соединений. О том, как найти сварной шов, у которого удален валик усиления еще на заводе будет отдельная история.

 

 

 

 

 

 

 

 

Мне посчастливилось быть соавтором Анатолия Константиновича Гурвича, признанного гуру ультразвукового контроля.

EA7800AA-5BBC-4F58-A1B7-E61BA7328844

Все началось на выставке NDT Russia 2008, на которой мы показывали нашу разработку “Система автоматизированной калибровки пьезоэлектрических преобразователей АВГУР 5.4”. Особенность этой системы состоит в том, что, выполнив единственное сканирование по поверхности полуцилиндрического или полусферического образца, система выполняет расчет  более чем десятка параметров пьезоэлектрического преобразователя, в том числе и угол ввода. В то время как применение обычной ручной методики измерения параметров требует применения нескольких образцов, приборов, занимает время и накладывает отпечаток субъективности оператора.

Анатолия Константиновича заинтересовала наша работа и он спросил меня — кто автор этой разработки. Без ложной скромности я сознался, что руководил проектом я.

“В таком случае, посвящаю вас в кандидаты в кандидаты” — сказал Анатолий Константинович в свойственной ему манере смеси иронии и серьезности. Я принял вызов и в 2010 году защитил кандидатскую диссертацию в ЦНИИТМАШ.

В 2011 году Анатолий Константинович предложил подготовить совместную статью “Сегодня двойка… завтра патент”, в которой он изложил анекдот о том, как на экзамене один персонаж плавал в понимании ультразвукового контроля и по ошибке сказал, что угол ввода измеряется на полуцилиндрическом образце СО-3, а не на отверстии с боковым сверлением в образце СО-2 и был отправлен домой с незданным экзаменом. А я в своей части статьи объяснил — каким образом все-таки можно угол ввода измерять на полуцилиндрическом образце. Метод действительно был запатентован.

К сожалению Анатолия Константиновича больше нет с нами, но я благодарен ему за то воодушевление, которое он придал мне своим благословением на написание кандидатской работы.

 

При измерении толщины сосудов с номинальной толщиной стенки 30 мм были получены результаты систематически отличающиеся в меньшую сторону от номинального значения на 1.5 мм.

Измерения проводились с применением фазированных решеток и плоско-параллельной задержки из оргстекла.

Результаты отличались от измеренных традиционным толщиномером, который показывал толщину порядка 30 мм. В попытке объяснить разницу в показаниях пытались сравнить способ настройки измерения сигнала в стробе, разницей в свойствах металла образца и измеряемого сосуда.

Но решение пришло лишь когда обратили внимание, что ультразвук вводился через задержку из оргстекла толщиной 35 мм, а контроль проводился при минусовых температурах.

Если посмотреть на график температурной зависимости скорости звука в оргстекле, то видно, что при изменении температуры от +20 до -5 градусов скорость звука в оргстекле (синий график) увеличивается с 2,7 до 2,75 мм/мкс, то есть примерно на 2%. Казалось бы, что и погрешность измерения толщины тоже составит 2%, то есть относительно незначительные 0.6 мм.

 

Screen Shot 2018-12-20 at 22.27.08

Рисунок из статьи.

Однако расчет показывает следующее:

При толщине задержки 35 мм разница во времени пробега в задержке составляет всего 35/2,7 — 35/2,75 = 0,23 мкс.

Учитывая, что при скорости звука продольной волны в стали 5,9 мм/мкс, время пробега в пластине толщиной 30 мм в составит 30/5.9 = 5,08 мкс, а при измерении толщины с неправильной настройкой скорости звука в призме прибор даст ошибку порядка 0.23 * 5.9  = 1,4  мм.

К счастью, данная ошибка была вовремя обнаружена и еще раз подтверждено требование ряда стандартов о том, что настройка по стандартному образцу и контроль должны проводиться при температурах, отличающихся не более чем на 10-15 градусов.

 

 

 

В журнале «В мире НК» вышла статья Тейера Питера: «Неизбежность четвертой промышленной революции и роль НК и мониторинга». Статья переведена и перепечатана из журнала  Insignt за сентябрь 2017 года.

В статье анализируются итоги прогнозов касательно тенденций развития технологий неразрушающего контроля, сделанные 5 лет назад (в целом сбываются) и сделаны прогнозы на 5, 10 и 20 лет.

Ряд положений мне не совсем понятен и не кажется пока реализуемым, а именно:

  • существенное сокращение применения разрушающего контроля за счет измерения механических свойств материала
  • полное оснащение автономными системами с дальностью работы 10-100 км
  • биологические датчики — это уже чем-то напоминает придуманный в шутку к юбилею ЭХО+ наноавгур

 

Однако ряд технологий или уже на грани внедрения или уже внедрен, в том числе в продукции нашей компании ООО «НПЦ «ЭХО+».

Применение роботизации, контроль объектов сложной формы и неконтролепригодных ранее

Мы занимаемся автоматизированным УЗК уже более 20 лет и разработали множество систем контроля, в основном для кольцевых и продольных сварных соединений. В системе АВГУР-ТФ, прошедшей аттестацию в Газпроме реализован также и метод автоматизированного визуального контроля, когда с применением лазерного профилометра строится профиль сварного шва и выполняется оценка качества, а также вырабатывается вспомогательная информация для оператора ультразвукового контроля.

Тут есть еще куда стремиться, учитвая наличие не слишком дорогих манипуляторов, типа Kuka, которые можно подружить с дефектоскопом и научить водить датчиком по сложной траектории сложного объекта контроля. Мы находимся в поиске клиентов, которым требуется решение подобных задач.

maxresdefault.jpg

Что касается неконтролепригодных объектов, то мы их любим и решаем уникальные задачи, такие как контроль неоднородных сварных соединений, в которых при эксплуатации обнаруживаются трещины, контроль сварных соединений большой толщины в условиях ограниченного доступа с высочайшим (порядка 1 мм) разрешением на глубинах более 150 мм.

Применение искусственного интеллекта

Уже сейчас реализован сервис по расшифровке медицинских радиографических снимков, в ближайшее время подобный серсис появится и для снимков радиографического контроля. Пока речь не идет о том, чтобы полностью заменить оператора, однако для аудита за выполнением работ этот инструмент очень полезен.

Мы в ЭХО+ еще в начале 2000-х годов начали применять нейросети для анализа данных ультразвукового контроля, однако пошли по несколько иному пути. Теперь, чтобы встретить вызовы времени мы возобновляем работы, связанные с применением искусственного интеллекта к анализу данных УЗК и наиболее подходящими данными для анализа представляются данные TOFD. В сущности это двумерные растровые изображения, что облегчает работу с ними в отличии от трехмерных изображений, получаемых в режимах фазированной решетки и акустической голографии. Есть основание полагать, что нейросети позволят решить задачу выявления и классификации различных дефектов сварных швов.

TOF2-e1423006777737.jpg

Автоматическая адаптация к свойствам объекта контроля

Данная серия алгоритмов позволяет например:

  • учитывать форму наружной (измеренной лазером) и внутренней (измеренной ультразвуком)  поверхности в зоне сварного шва с тем, чтобы точно сфокусировать пучок ультразвука на требуемой глубине по требуемой траектории для выявления дефекта и определения его типа
  • учитывать анизотропию сварного шва для обеспечения фокусировки по всему сечения аустенитного сварного шва
  • На подходе алгоритм, который позволяет выявлять аномалии в виде областей со скоростью звука, отличающейся от номинальной на 1-2%.

Изображение в заварке.jpg

Усложнение расчетных моделей

С развитием вычислительной техники намного легче стало реализовывать алгоритмы моделирования распространения упругих волн в твердых телах и рассчитывать поля и отклики от различных дефектов. Мы пользуемся как коммерческим программным обеспечением Civa, так и самописными программами с расчетами в приближении геометрической оптики и методом конечных элементов. Эти расчеты помогают при разработке и аттестации методик, при разъяснении непонятных данных контроля и в сочетании с применением искусственного интеллекта подталкивают к совершенствованию технологии контроля, сокращают рутинную экспериментальную работу.

Беспроводное управление и интернет вещей

Уже сейчас это становится стандартом — управление дефектоскопами и толщиномерами по WiFi и Bluetooth. Наши современные модели дефектоскопов в составе автоматизированных систем также имеют управление по WiFi.

Мониторинг всего цикла производства и жизни объекта

Еще с 2004 года программное обеспечение АВГУР построено на использовании баз данных, что обеспечивает мониторинг всех данных, попавших в эту базу, с привязкой объектов контроля по дате, географической координате, условиям контроля, динамике числа и размера дефектов.

В случае необходимости эта информация может быть передана в автоматизированную систему управления жизненным циклом завода, АЭС, компрессорной станции или иного объекта, на котором проводился контроль.

1

 

Что бы еще хотелось попробовать

  • Расширить область применения роботизированных систем и увеличить число методов контроля — добавить к АУЗК и АВИК еще контроль методом ЭМА, телевизионный контроль
  • Контроль изделий, выполненных по аддитивным технологиям, тут, вероятно целесообразно будет применять вихретоковый контроль, автоматизированный визуальный контроль.
  • Работа с умными датчиками, постоянно установленными на объектах контроля.

Я просмотрел вебинар Олимпус про программу для автоматического анализа данных, собранных приборами с поддержкой технологии фазированных решеток.

Ниже кратко его содержание:

Проблема технологии фазированных решеток в том, что данные можно собрать быстро, но завязнуть в их анализе, что дорого обходится.

Кроме того уже на позднем этапе может выясниться что данные контроля не вполне качественные (потери контакта или данных, смещение точки входа относительно шва).

Предложенное программное обеспечение позволяет:

  • оценивать потерю акустического контакта и потери данных, размечает дефекты или, во всяком случае, зоны на которые следует обратить внимание.
  • помогает снизить влияние человеческого фактора и дать возможность заказчику применять аудит.
  • Основная функция программы — автоматически определять места с дефектами для данных секторного сканирования, причем с настаиваемыми порогами чувствительности.
  • Предполагается, что достигается существенное увеличение скорости анализа данных.
  • При автоматическом анализе данных индикации присваивается степень достоверности — дефект это или артефакт, то есть не идет речи о принятии решения о дефектности за оператора.
  • Поддерживается обработка сразу для заданного большого количества данных, например — всех швов, проконтролированных за смену. При этом можно указать что на выходе швы сортируются по степени дефектности.
  • Что удобно — выполняется разметка файла для просмотра в программе анализа данных, но также создается и xls файл с полным описанием данных, дефектограммой, наложено на теоретический чертеж шва, анализ качества исходных данных.
  • Пока программа работает только для секторного скана и только для V-образных швов толщиной от 5 до 25 мм. Дальнейшие доработки алгоритма в планах.

 

Замечания:

В вебинаре не приводятся ссылки на отчеты о валидации предложенного автоматического алгоритма. По видимости он построен просто на поиске индикаций с амплитудой, превышающей заданную в определенной области, описываемой заданными параметрами сварного шва.

Определенный недостаток предложенной технологии в том, что она работает только для родных данных Omniscan Olympus.

Кроме того, пока не поддерживается анализ данных TOFD, а в то же время на практике для принятия решения часто необходимо рассматривать и данные секторного скана и TOFD.

Кроме того, определение высоты и протяженности выполняется только по методу минус 6 дБ, что противоречит применяемым нередко на практике подходам к определению высоты по сигналам дифракции и протяженности на контрольном уровне или на уровне шумов.

Отмечу что пока не знаком с успешными результатами применения нейросетей и прочего Machine Learning для анализа данных ультразвукового контроля. Любые сведения о внедрении таких алгоритмов были бы полезны.


Автоматический анализ данных в системах ООО «НПЦ «ЭХО+»

Путь, которым пошла наша компания (ООО НПЦ «ЭХО+») при разработке такого программного обеспечения еще в начале 2000-х годов — добиваться более качественного изображения (разнообразной фильтрацией и сглаживанием, применением когерентной обработки), а затем программа повторяет действия оператора, оперируя терминами контуров на двухмерных изображениях.

Определенные успехи были достигнуты в разработке алгоритмов поиска и определения размеров дефектов в аустенитных сварных соединениях Ду300, получаемых системой с SAFT-обработкой данных АВГУР. Кстати, вывод данных в формате excel с рисованием дефектограммы также был реализован еще в начале 2000-х годов.

Позже при разработке системы ультразвукового контроля рельсов в пути был разработан алгоритм, который не только обнаруживал дефект в различных частях рельса (головка, шейка, подошва, болтовое отверстие), но и определял его код и размеры. Результаты испытаний показали высокую точность работы алгоритма.

В 2015-2016 году в программное обеспечние для анализа данных, полученных системами серии АВГУР внедрены модули автоматического:

  • оценки качества акустического контакта;
  • проверки наличия пропусков в данных;
  • выявление и определения размеров и типа несплошности в сварных швах.

Алгоритм автоматического поиска дефектов был протестирован и испытан на сварных швах толщиной 110-150 мм, обработка данных выполнялась по технологии цифровой фокусировки антенны (ЦФА, TFM).

Поскольку программное обеспечение системы АВГУР позволяет просматривать и обрабатывать данные, собранные с применением дефектоскопов различных изготовителей, возможности программного обеспечения по автоматизации анализа данных могут найти свое применение у различных заказчиков.

Необходимо только — указать требования к качеству собранных данных, алгоритм определения размеров дефектов (выбрать из нескольких стандартных вариантов) и критерии приемки. Для настройки алгоритма желательно иметь несколько сканов на валидационных образцах.

 

Литература по теме:

  • Бадалян В.Г. Оценка результатов контроля по акустическим изображениям. —  Дефектоскопия, 2007, №4, с. 39-58. [pdf]
  • Бадалян В.Г. Погрешность измерения дефектов с использованием систем с когерентной обработкой данных. — Дефектоскопия, 2003, №3, стр.12-23. [pdf]
  • А.Е. Базулин, С.А. Коколев, Д.С. Тихонов. Аттестация системы и методики ультразвукового контроля с полным циклом автоматизации,  10-я МНТК «Обеспечение безопасности АЭС с ВВЭР» ОКБ «ГИДРОПРЕСС», Подольск, Россия 16-19 мая 2017 г. [pdf]

 

 

 

The customer has set a task to provide the AUT of the fusion line of two parts made from austenitic steel. The thickness of the part was about 150 mm. The obligatory conditions were:

• application of the phased array flaw detector already owned by the customer, the device had only 16 active channels for focusing.

• detection of a 1 mm FBH and measurement pf defects dimensions with high accuracy (~ 1 mm)

The task could be solved with the help of straight-beam probe, providing XY-scanning and SAFT-type coherent processing. For example of such approach see the paper.

However, in order to satisfy the customer’s requirements for the use of a phased arrays flaw detector, the following tricks were required:

— create the focal laws, simulating 15 transducers with different angles of incidence of the longitudinal wave;

0.jpeg

— the data acquired while scanning with a 0,4 mm step and processed to the coherent SAFT-type method;

0 (1).jpeg

— process all the data coherently and obtain an image with high resolution (on the image below — simple PA image for one position and PA+SAFT processed image);

0 (2)

— it was necessary to create a special algorithm for calibrating the parameters of the phased array operating in such an unusual mode, the calibration was performed at the SDH

The required sensitivity and measurement error was achieved.

There was one problem — the image of the FBH looked not round, but oval because of the lack of focusing in the plane perpendicular to the incidence plane. With the use of a straight beam probe with a round plate, this problem would not arise. In this case, the procedure had to include an additional scanning with phased array rotated by 90 °.