На каждом из этапов производства круглой заготовки необходимо проводить надлежащий контроль продукции, что добиться желаемого качества конечных изделий.

Важнейшим условием производства круглой заготовки, является отсутствие различных дефектов, возникающих при нарушении отдельных этапов технологического процесса производства сортового проката.

Совмещение метода ультразвуковой дефектоскопии основанного на использовании пьезо-фазированных решеток и современного способа вейвлет-фильтрации дает огромные возможности для проведения неразрушающего контроля продукции.

Вейвлет-обработка достаточно новый и плохо изученный метод для обработки сигналов автоматизированных ультразвуковых систем дефектоскопии, но уже сейчас позволяет добиваться хороших результатов при очистке сигнала от шумов.

К таким дефектам относят:

1. Внутренние дефекты – пятнистая ликвация, центральная пористость, подкорковые пузыри, межкристаллические трещины, неметаллические включения, грубые раскатанные поры, остатки усадочной раковины, подусадочная рыхлота, свищи (газовые пузыри), расслоение, шлифовочные трещины, закаты и заковы, флокены и др.

2. Поверхностные дефекты – риски (от шлифования, полирования), отпечатки, заусенцы, коррозия, царапины, трещины напряжения и др.

Наличие внутренних дефектов в круглой заготовке, расположенных преимущественно в осевой зоне и, являющихся протяженными вдоль всей заготовки, из-за невозможной идентификации их при визуальном осмотре, может повлечь поломку детали, как при его производстве, так и при его эксплуатации и как следствие, к излишним производственным затратам.

Заготовки, в которых выявлены подобные дефекты, должны быть отнесены к бракованным и подлежат изъятию из процесса производства. При обнаружении локализованных в заготовке дефектов и определении их координат, дефектные участки могут быть изъяты, а бездефектная часть заготовки использована для дальнейшего производства.

На многих предприятиях — изготовителях продукции черной металлургии для контроля сортового проката и изделий из него используют вихретоковый, магнитный и ультразвуковой методы контроля.

Одним из наиболее эффективных и универсальных видов неразрушающего контроля является именно ультразвуковой контроль. По сравнению с другими видами неразрушающего контроля он обладает важными преимуществами: высокой чувствительностью, лучшей выявляемостью дефектов, более высокой производительностью и безопасностью при работе, а также меньшей стоимостью.

Технология ручного УЗ-контроля состоит из ряда, как простых, так и сложных, операций. Оператор перемещает преобразователь по сложной траектории, непрерывно наблюдает за экраном дефектоскопа и выполняет логические операции по переработке полученной информации и оценке качества контролируемого изделия. Такая напряжённая работа приводит к быстрому физическому утомлению оператора, вследствие чего происходит пропуск дефектов[1].

Помимо этого, одним из основных недостатков ручного контроля является то, что после него не остаётся объективных документов (дефектограмм), по которым можно было бы контролировать работу операторов. Это обуславливает зависимость оценки качества контролируемого изделия от квалификации, физического состояния и условий работы оператора [1].

Для автоматизации контроля возможны различные методы возбуждения ультразвукаМетод ультразвуковых фазированных решеток основан на преобразовании и генерировании ультразвуковых волн. Преобразователь (кристалл) представляет собой множество пьезоэлектрических элементов(миниатюрных датчиков) для генерирования УЗ лучей. Каждый элемент решетки контролируется электронно так, что одним таким датчиком генерируется множество лучей. Генератор контролирует все элементы для формирования лучей. Выходом генератора является обычный амплитудный сигнал в реальном времени. [2]

Метод фазированных решёток более совершенен по сравнению с традиционным ультразвуковым контролем, в котором используется одноэлементный преобразователь. Многие прикладные задачи дефектоскопии используют фазированные решетки, благодаря которым контроль осуществляется гораздо быстрее и проще.

Выделяют 4 основных источника шумовых помех:

1) Внешние шумы.

2) Помехи дефектоскопа.

3) Помехи преобразователя

4) Ложные сигналы.

Одним из прогрессивных методов обработки сигнала является вейвлет-фильтрация.

Алгоритм вейвлет фильтрации сигнала

Рисунок 1 Алгоритм вейвлет фильтрации.

    На вход алгоритма поступаю следующие данные:

• Signal – сигнал – массив со значением амплитуд сигнала;
  
• Type of wavelet (Type) – тип вейвлета (в зависимости от реализации возможны разные варианты);
  
• O – порядок вейвлета (зависит от реализации);
  
• L – уровень разложения (зависит от реализации).
  

Далее по циклу отсчётов по всем уровням выполняем прямое дискретное вейвлет преобразование (зависит от типа выбранного вейвлета). На вход прямого дискретного вейвлет преобразования поступает исходный сигнал, отфильтрованный сигнал (F) (зависит от реализации, можно использовать просто преобразование Хаара), массивы для коэффициентов детализации на каждом уровне (F) и аппроксимации на последнем уровне (A). На выходе получаем заполненные массивы коэффициентов детализации и аппроксимации.

Далее по циклу отсчётов по всем коэффициентам детализации производим обнуление данных коэффициентов.

Далее по циклу отсчётов по всем коэффициентам детализации производим обратное дискретное вейвлет преобразование. На вход поступает отфильтрованный сигнал, массив коэффициентов аппроксимации и детализации. На выходе получаем синтезированный сигнал.

Обработка реальных сигналов.

Рассматриваемые сигналы были получены зондированием образца импульсом частотой 2,2 МГц на автоматизированной ультразвуковой установке «EMATEST-BB»

Далее будет представлен исходный сигнал без дефекта и обработка его различными вейвлетами.

Рис. 2. Исходный сигнал, полученный на бездефектном участке

Рис. 3. Сигнал обработанный вейвлетом coif5

Рис. 4. Сигнал обработанный вейвлетом db4

Рис. 5. Сигнал обработанный вейвлетом db2

В данном случае можно наблюдать, что вейвлеты coif5 и db4 правильно отфильтровали сигнал, в то время как db2 определил несуществующий дефект.

Далее рассмотрим сигнал с дефектом и обработку его различными вейвлетами.

Рис. 6. Исходный сигнал с дефектом

Рис. 7. Сигнал обработанный вейвлетом db4

Рис. 8. Сигнал обработанный вейвлетом sym5.

Рис. 9. Сигнал обработанный вейвлетом sym3.

В этом случае можно наблюдать правильное обнаружение дефекта вейвлетами db4 и sym5, в то время как sym3 пропустил существующий дефект.

Заключение.

В результате проведенных экспериментов было установлено, что вейвлет-фильтрация является мощным инструментом обработки сигнала, но в тоже время не является абсолютно точным методом регистрации дефекта. Практика показывает, что даже вейвлеты одного семейства, но разных порядков могут давать качественно разные результаты. Для решения данной проблемы необходимо дополнительное изучение методов вейвлет-фильтрации, анализ большего объема статистических данных по различным типам и видам вейвлетов, а также определение возможных причин, ведущих к ошибкам системы фильтрации.