基于检测信号中心斜率的区分方法优化

如果能从漏磁检测信号中尽可能多地找到与缺陷形位特征对应的特征参数，则可构建出具有较强排他能力的评判指标。漏磁场法向分量检测信号波形特征中，相邻极值间的波形与漏磁场空间分布之间的对应关系已有较为成熟的应用。参照相邻极值峭度的概念，从漏磁场能级划分角度出发，构建检测信号的中心斜率，提出用中心斜率区分内、外部缺陷的方法。

1.漏磁场法向分量检测信号的中心斜率

图4-12 不同截止频率的高通滤波器输出波形对比

a）90Hz截止频率高通滤波输出波形 b）350Hz截止频率高通滤波输出波形

c）370Hz截止频率高通滤波输出波形 d）420Hz截止频率高通滤波输出波形

图4-13 中心频率的影响因素

与外部缺陷漏磁检测信号相比，内部缺陷引发的漏磁场法向分量检测信号相邻极值间的水平跨距W_pp和峰-峰值V_pp都有很大不同。极值间的峭度可以有效反映出两个特征量的关联性，并主要应用在判断缺陷的深宽比方面。由于缺陷的深度会直接影响到峭度指标的大小，因此，其不能直接应用于缺陷位置区分。钢管内、外部缺陷产生的漏磁场分布不同，如图4-14所示，内部缺陷产生的漏磁场更加扩散，而外部缺陷产生的漏磁场更加集中。

漏磁场法向分量检测信号的中心斜率与信号波形中的两个特征参数有关，分别是检测信号相邻极值间的水平跨距W_pp和峰-峰值V_pp。与“峭度”特征量有所不同，为了避免某一特征量受到形态特征影响过大而对最终的评判过程造成干扰，首先需要对其进行规范，然后再进一步对畸变波形特征进行信息提取。综上所述，基于检测信号中畸变部分极值点间的垂直及水平的距离关系，定义中心斜率α_c为

α_c=V_pp/（εW_pp） （4-1）

图4-14 内、外部缺陷形成的漏磁场分布示意图

式中，V_pp为相邻波峰与波谷之间的垂直距离；W_pp为相邻波峰与波谷之间的水平距离；ε为调节因子。根据检测信号的峰-峰值大小，设置调节因子ε，协助构建最终的评判指标α_c。

由于峭度是未加任何约束的、仅仅依靠峰值间的波形信息创建起来的评判参数，因此极容易受到外界干扰而导致最终评判结果失效，同样也会因为缺陷形态的复杂性而使得最终评判指标不可靠。

通过能级筛选建立起来的评判指标，与仅靠信号波形特征构建的峭度指标相比，能够反映出更多的缺陷信息。例如，根据待检钢管的不同壁厚值，设置一定的峰-峰值门限，参照极值间的波形特征，按式（4-1）计算得出中心斜率α_c，此方法具有很好的适应能力。

采用外径为88.9mm，壁厚为9.35mm的钢管做测试，人工缺陷为周向刻槽，尺寸信息见表4-2。磁敏感元件选用集成霍尔元件UGN-3503，以0.5mm的提离距离封装于检测探头内，检测漏磁场的法向分量。为保证评判指标的稳定性与可靠性，在检测过程中，检测探头扫查速度必须保持恒定，随机抽取各人工缺陷对应的检测信号如图4-15所示。

表4-2 轴向磁化漏磁检测试验中内、外刻槽尺寸信息

漏磁场原本就是一种低能量场，造成其能量波动的因素很多，其中，位置差异造成的波动会随着钢管壁厚的不同而变化。就内、外部缺陷产生的漏磁场法向分量信号波形而言，相邻极值间的峭度存在差别，但这种差别还可能与缺陷的宽度和走向有关。如果进一步利用检测信号中畸变部分的峭度信息，首先应该观察峰-峰值的大小，以“试探”其是否有可能来自于钢管内壁。此时，需要建立合适的峰-峰值门限V^τ_pp，该值可以通过分析对比试样中的各人工缺陷的检测信息获得。

V^τ_pp值的设定与多方面因素有关，重点需要考虑材质的磁特性以及钢管壁厚两方面因素。基于中心斜率的内、外部缺陷区分方法是建立在漏磁检测信号能级筛选基础之上的，并以此构造检测信号极值特征间的斜率，即中心斜率。

图4-15 内、外周向刻槽漏磁场法向分量检测信号

将上述试验中各人工缺陷的V_pp值列入表4-3中，同时观察峰-峰值与缺陷的位置特征，确定合适的门限值，构建表达式如下：

需要明确的一点是，该评判指标在反映漏磁场空间分布特性方面，与峭度有很大的不同。一方面，中心斜率首先需要进行峰-峰值筛选，根据检测信号中V_pp值的大小，选择对应的调节因子ε，因此充分考虑到了漏磁场能量大小在判定缺陷位置特征时的作用；另一方面，斜率这种包含着相邻极值间水平特征与垂直特征两者于一身的指标，以其构造成分之一的峰-峰值作为筛选对象，为中心斜率的构造过程提供了更多的选择空间。由于中心斜率一部分来源于漏磁场的能量信息，而不仅仅是检测信号的波形特征，因此对于特定材质和壁厚的钢管，一旦中心斜率得以构建，就可有效应用于特定批次的钢管检测。

表4-3 刻槽检测信号的峰-峰值及中心斜率

从V_pp这一指标上来看，处于钢管同一位置（同在外壁或内壁）的不同深度的缺陷会产生不同的检测信号峰-峰值。缺陷深度越深，检测信号峰-峰值越大。所以，会造成处于钢管内壁的深度较大的裂纹产生的检测信号强度与外部深度较小的裂纹差异不大。如深度为1.0mm的内部裂纹检测信号的峰-峰值为140.5mV，深度为0.5mm的外部裂纹检测信号的峰-峰值仅为114.6mV，两者幅值差异不大。所以，仅从检测信号波形的峰-峰值来判断，极有可能将V_pp值相对较大的内部裂纹判为外部缺陷，或者将相对较浅的外部裂纹判为内部缺陷。

当以中心斜率α_c作为评判指标时，0.5mm深的外部缺陷所对应极点连线中心处的评判指标值为9.5，而1.0mm深的内部缺陷对应值为6.38，结合其他具有不同深度的内、外部缺陷所对应的参数，可以发现内、外部缺陷之间具有明显的区分门限，而不会受到缺陷深度的影响。

中心斜率在构建过程中对漏磁场的能级进行了筛选，也即，由缺陷自身形态引发的漏磁场能量波动可以被“区分对待”。与中心频率法相比，中心斜率法的评价指标更为灵活。这种直接对检测信号进行处理的区分策略计算量不大，可在钢管漏磁检测过程中进行实时高效的内、外部缺陷区分。

2.缺陷形态特征对中心斜率法的影响

上述内、外部缺陷评判指标α_c在构建时是以漏磁场的能量属性为基准的，而漏磁场的能量又与多种因素有关。下面分析钢管壁厚、缺陷形状及走向对中心斜率的影响。(www.xing528.com)

（1）壁厚对α_c的影响 当钢管壁厚不同时，可通过调节磁化电流来确保钢管磁化至磁饱和状态。对于磁特性一定的材质，处于磁饱和状态的不同厚度钢管具有相对一致的磁感应强度，因而可以在金属损失状况与漏磁通之间建立相对稳定的对应关系。

漏磁场能量分级门限的设定会受到管壁厚度的影响，前面对特定壁厚钢管上的槽类人工缺陷进行了试验分析。对于内部缺陷而言，漏磁通来源于铁磁性管壁内部，直接反映了材质不连续对管壁内整体磁力线的扰动情况。当整体磁力线数量不等时，相同深度的内部缺陷对管壁内整体磁力线的影响程度也会有所不同。下面对不同壁厚情况下人工缺陷检测信号的中心斜率进行分析。

以厚度为8.0mm、14.7mm、17.2mm的三种钢板作为检测试样，在每种规格钢板表面加工深度不同的横向刻槽。磁敏感元件选用集成霍尔元件UGN-3503，以0.5mm的提离值封装于检测探头内。当钢板以恒定速度经过探头时，以厚度为8.0mm的钢板为例，随机抽取检测信号如图4-16所示。

参照不同深度人工缺陷的检测信号V_pp值，建立钢板人工缺陷的评判指标参数α_c，根据不同厚度的钢板设置相应的Vτ_pp值，如对于厚度为8.0mm的钢板，可设置Vτ_pp=500mV。

式中，α_c为中心斜率；V_pp为法向漏磁检测信号的峰-峰值；Vτ_pp为峰-峰值门限；W_pp为相邻极值之间的水平宽度；ε为调节因子。

对不同厚度钢板缺陷进行内、外位置区分，首先对V_pp值进行能级筛选，进而选取不同的调节因子ε，构建中心斜率α_c，并计算V_pp和峭度列入表4-4中。

图4-16 厚度为8.0mm的钢板正、反面各人工刻槽检测信号

表4-4 横向刻槽试验数据

对比表4-4中的V_pp、峭度以及中心斜率α_c三个评价指标可以看出，中心斜率α_c可以有效地避免缺陷深度过大或过小对位置评判的干扰。以中心斜率α_c作为评判指标的区分方法可适用于三种不同厚度的铁磁性构件，即通过设定统一的评判指标区分门限（如α_c-τ=20.00～30.00），可以对不同厚度铁磁性构件中的缺陷位置进行区分和识别。因此，通过构建漏磁场法向分量检测信号的中心斜率可以区分缺陷的位置信息，并且不会受到缺陷深度变化的影响。对于不同壁厚的钢管，内、外部缺陷区分准则可以有效地统一起来。

（2）缺陷形状对α_c的影响 从中心斜率的构建过程可以看出，该评判指标重点在于对漏磁场能级进行筛选。钢管在生产和使用过程中出现的缺陷形状各异，而不同形状的缺陷在检测空间引发的漏磁场相差很大。不通孔类缺陷虽然具有一定的深度，但它的实际材料损失量与接近深度的刻槽类缺陷相比要小得多，具有相同位置特征的刻槽与不通孔在检测空间产生的漏磁量也相差较大。当不通孔位于检测构件的背面时，试件中的磁力线受到缺陷引发磁通畸变而发生的整体偏移程度也就更弱。因此，常规漏磁检测过程中经常遇到的问题是，正面检测较浅缺陷时容易被判别为内部缺陷，而较深的内部缺陷又容易被判别为较浅的外部缺陷。

下面对不同厚度钢板中不同深度的机加工不通孔进行检测试验，其中8.0mm厚和17.2mm厚的钢板正、反面检测不通孔缺陷信号如图4-17和图4-18所示，将各人工缺陷的试验数据及评判指标计算列入表4-5。

图4-17 厚度为8.0mm的钢板正、反面检测不通孔缺陷信号

图4-18 厚度为17.2mm的钢板正、反面检测不通孔缺陷信号

表4-5 不通孔试验数据

（续）

从表中可以看出，经过能级筛选后的中心斜率表现出良好的区分效果，而且不通孔类缺陷的位置特征区分门限与横向刻槽有着较好的通用性，均可采用相同的区分门限（以α_c-τ=20.00～30.00作为门限值）。因此，采用中心斜率对缺陷的位置特征进行识别时具有较好的排他能力，而不会被缺陷形态所干扰。

（3）缺陷走向对α_c的影响 在钢管漏磁检测过程中，当裂纹的走向与磁化场方向呈非垂直关系时，漏磁场空间分布特征与其检测信号的畸变程度都会发生变化。下面介绍缺陷走向对检测信号中心斜率的影响。

同样采用8.0mm厚的钢板作为检测试件，对钢板中的人工斜向刻槽进行正、反面漏磁检测，提离值为0.5mm，提取缺陷漏磁场的法向分量检测信号如图4-19所示。将试验结果及各种评判指标列入表4-6。

图4-19 厚度为8.0mm的钢板斜向刻槽正、反面检测信号

表4-6 斜向刻槽试验数据

结合表4-4和表4-5中横向刻槽及不通孔类缺陷的试验数据，以8.0mm厚的钢板试验数据为例，从表4-6中的斜向刻槽试验数据可以看到，中心斜率α_c依然可以选用与横向刻槽、不通孔相同的门限值（在α_c-τ=20.00～30.00之间选择）。

在使用中心斜率法区分内、外部缺陷时，应确保探头与钢管管壁充分接触，以确保检测信号不受提离效应的影响。另外，在检测过程中必须保证检测速度恒定，因为当采用霍尔元件作为磁敏感元件时，检测输出量为检测空间内某一点的绝对量值，在一定的提离距离下，其量值是一定的。然而，如果在检测过程中速度发生变化，势必会改变相邻极值之间的水平距离，后期基于这两者建立起来的中心斜率就失去了判别位置特征的可靠性。

此外，基于检测信号中心斜率的区分方法在使用过程中需要首先经过大量试验数据来分析获得调节因子ε。当然，对于材质和壁厚一定的钢管，在某一磁化状态下，调节因子是恒定的。因此，通过建立数据库的方式可大大提高该方法的准确性。