CFRP层压板脱黏缺陷红外脉冲热波层析成像检测_钟佳岑.pdf

http:/DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0555CFRP 层压板脱黏缺陷红外脉冲热波层析成像检测钟佳岑，徐浩军，魏小龙*，韩欣珉，常怡鹏(空军工程大学航空工程学院，西安710038)摘要：为实现基于红外脉冲热波成像检测碳纤维增强塑料（CFRP）层压板脱黏缺陷的三维层析成像，完善外场定量检测保障体系，提高层压板在服役过程中的安全性和可靠性，开展了红外脉冲热波层析成像方法与检测技术研究。制备了一种人工脱粘缺陷试样，采用红外脉冲热波层析成像检测技术对脱粘缺陷进行检测，分析了脱粘区和非脱粘区的表面热信号瞬态响应过程及红外脉冲热波层析成像对脱粘缺陷的检测能力。通过脱粘区与非脱粘区基于对数多项式拟合的重构热信号差，计算得到热信号极值时间图像，分析了脱粘区极值时间变化规律及缺陷状态；采用核函数模糊 C 均值聚类对相同缺陷深度对应的极值时间数组进行二分类，由此计算数组平均值作为缺陷对应极值时间；将该时间与脱粘区极值时间数组建立统计关系来构造断层图像序列，并计算其对应的缺陷深度；在此基础上，利用等值面绘制方法实现层压板脱粘缺陷三维可视化。研究表明，红外脉冲热波层析成像能够定量检测 CFRP 层压板脱粘缺陷，准确可靠显示层压板内部缺陷的分布和形貌，检测缺陷深度与实际缺陷深度的最大相对偏差低于 15%，对工程应用具有一定指导意义。关键词：碳纤维增强塑料；层压板；脱黏缺陷；红外脉冲热波成像；层析检测中图分类号：V250.2文献标志码：A文章编号：1001-5965（2023）07-1847-10碳纤维增强塑料（carbonfiberreinforcedplastic，CFRP）在航空航天飞行器制造领域的应用日益广泛1。采用 CFRP 制备的层压板由于质量轻、强度高、耐高温和耐腐蚀等特点，广泛应用于飞机主承力结构件（如机身、机翼和尾翼等）2。受制造工艺、使用条件等影响，CFRP 层压板在制造和服役过程中极易产生脱黏、分层、裂纹等内部缺陷，严重影响飞机的安全性与可靠性3。在 CFRP 层压板发生明显内部缺陷时，无法从层压板表面通过肉眼判断其缺陷状态4，因此需采用合适的检测方法对缺陷进行判定和识别，以保证层压板安全服役。由于传统无损检测技术（如超声、射线和激光全息检测等）存在主观性强、检测效率低和使用条件限制等问题5，难以满足外场保障要求。针对 CFRP 层压板内部缺陷定性、定量检测问题，寻找一种高效、易实现、高灵敏度的检测方法具有重要意义6。由于红外脉冲热波成像检测技术具有非接触、检测速度快、检测面积大、效率高、适合在线检测等突出优势，近年来，该技术引起了广泛关注7。红外脉冲热波成像检测技术对 CFRP 层压板内部缺陷具有良好的检测能力8，该技术通过闪光灯产生的瞬时高能热流加热试样表面，热量传递至缺陷区时，由于缺陷区的热传导系数小于材料本身，则缺陷区对应表面温度高于非缺陷区，采用红外热像仪实时记录试样表面热异常区变化过程，从而实现对试样缺陷的判定和识别9。红外脉冲热波成像检测获得的热图序列只能反映不同时刻断面上的二维信息，无法得到被检测对象的整体描述，因此需要三维可视化来帮助工程技术人员进行定量检测，即确定缺陷位置、形状、收稿日期：2021-09-16；录用日期：2022-01-05；网络出版时间：2022-01-2109：23网络出版地址： J.北京航空航天大学学报，2023，49（7）：1847-1856.ZHONG J C，XU H J，WEI X L，et al.Detection of debonding defect in CFRP laminates using infrared pulsethermal wave tomographyJ.Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics，2023，49（7）：1847-1856（in Chinese）.2023年7月北京航空航天大学学报July2023第49卷第7期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVol.49No.7尺寸及性质等信息10。近年来，基于红外脉冲热波的层析成像检测技术成为了该领域的研究热点11-12。例如，Melnyk 等13提出了投影动态热层析检测方法，该方法采用多方向热加载的图像融合算法实现内部结构三维可视化。Elhassnaoui 和Sahnoun14提出了基于红外脉冲热波成像的亚表层缺陷三维可视化方法，该方法通过热信号重构实现对试样厚度检测，进而得到试样三维结构。因此，基于红外脉冲热波的层析成像可以作为一种定量检测方法。针对 CFRP 试样内部缺陷的三维可视化问题，基于红外脉冲热波的动态热层析（dynamicthermaltomography，DTT）成 像 是 应 用 最 广 泛 的 方 法15。该方法采用红外脉冲热波成像检测获得的热图序列，计算得到试样表面缺陷区与非缺陷区热信号差对应的极值时间，通过确定极值时间-深度校准曲线，将该时间转换到缺陷深度表征，进而得到深度方向的断层图像序列以实现三维可视化16。Vavilov等17-18对 DTT 方法开展了深入的理论与试验验证工作，并将其用于 CFRP 层板和钢板缺陷检测，研究表明，该方法可以实现缺陷三维可视化，但其信噪比较差。在此基础上，Pawar 和 Vavilov19采用三维归一化方法抑制加热和吸收不均，试验验证了该方法在提高三维可视化精度中的有效性。Peng 等20提出了基于脉冲相位的 DDT 方法，通过脉冲相位法来提取特征图像以增强信噪比，从而提高三维可视化精度。然而，针对外场检测难以确定极值时间-深度校准曲线的情况，实现特定材料中某种缺陷三维可视化的研究尚十分匮乏，而三维可视化已经成为定量检测的关键技术。基于此，本文研究了闪光灯激励下 CFRP 层压板脱粘区的表面热信号瞬态响应过程及红外脉冲热波成像对脱粘缺陷的检测能力，通过脱黏区与非脱黏区的基于对数多项式拟合重构热信号差，计算得到热信号极值时间图像，对相同缺陷深度对应的极值时间数组进行核函数模糊 C 均值聚类（kernelfuzzyC-means,KFCM）运算，由此计算缺陷对应数组平均值并与脱黏区极值时间数组建立统计关系，以确定不同深度的断层图像，在此基础上，通过等值面绘制方法实现了 CFRP 层压板内部缺陷三维可视化。1试验方法与过程由于制备 CFRP 层压板自然脱黏的试样十分困难，在试验研究中采用平底孔作为人工脱黏缺陷以代替自然脱黏缺陷，在尺寸为 190mm100mm6.5mm 的 CFRP 层压板中制备了 39 个不同尺寸/深度的平底孔。如图 1 所示，为了方便表述，将 39 个平底孔命名为 A1A6、B1B6、C1C6、D1D6、E1E10、F1F5。如表 1 所示，A、B、C、D、E、F 分别表示平底孔直径 d 为 20，15，10，5，3，2mm，其中，A1A6、B1B6、C1C6 中的数字 16 分别表示平底孔距试样表面深度 h 为 1.5，2，2.5，3，3.5，4mm，D1D6 中的数字 16 分别表示平底孔距试样表面深度 h 为 1，1.5，2，2.5，3，3.5mm，E1E10中的数字 110 分别表示平底孔距试样表面深度h 为1，1.25，1.5，1.75，2，2.25，2.5，2.75，3，3.25mm，F1F5 中的数字 15 分别表示平底孔距试样表面深度 h 为 1，1.25，1.5，1.75，2mm。A1A2A3A4A5A6B1B3B2B4B5B6C3C2C4C5C6C1D1D3D4D2D5D6E1E2E3E4E5E6E7E8E9 E10F1F2F3F5F4190 mm100 mm6.5 mm试样表面图1含脱黏缺陷的 CFRP 层压板示意图Fig.1SketchmapofCFRPlaminatewithdebondingdefects所采用的红外脉冲热波成像检测工作站如图 2 所示，主要包括 2 个 ThermPulseC6100 型高能闪光灯、1 个非制冷焦平面阵列红外热像仪、反光罩、计算机控制及图像采集与处理系统。采用闪光灯对试样表面进行脉冲激励，2 个闪光灯水平布置在试样表面正上方，单个闪光灯单次最大脉冲能量1848北 京 航 空 航 天 大 学 学 报2023年为 3kJ，因此，2 个闪光灯单次脉冲输出最大能量为6kJ，闪光脉冲宽度为 150ms。采用红外热像仪采集试样表面热图，热像仪工作温度范围为2080oC，热灵敏度小于或等于 0.045oC，光谱响应范围为 814m。热像仪采集的热图为 16 位数字图像，单帧热图大小为 300像素400 像素，全画幅最高采集频率为 100Hz。试验时，热像仪从脉冲激励结束后采集试样表面热图，持续采集 160s 直至热图中缺陷信号消失。试验过程中，通过工作站中的FPGA 控制模块对热像仪的采集过程进行控制，采集的试样表面热图序列经图像压缩后实时存储在工作站中。2层压板表面热信号瞬态响应过程及表面热图预处理2.1层压板表面热信号瞬态响应试验过程中，热像仪采集的热图序列被压缩至256 帧并存储在工作站中，试验结束后，提取热图序列并对其进行处理。图 3 展示了 256 帧热图序列中的部分原始热图。在脉冲激励结束后，缺陷并非立即显示在原始热图序列中，而是经历了短暂过程后由弱到强逐渐显示在表面热图中，在第 96 帧缺陷 D1 最早显示在表面热图中，在第 192 帧可以清楚识别缺陷 A1A4、B1B4、C1C3、D1D3，在第 224 帧能够大致识别缺陷 A1A6、B1B6、C1C6，但缺陷细节特征不明显，随着降温过程进行，A1A6、B1B6、C1C6 位置处的缺陷特征逐渐变弱直至消失。在降温过程中，尺寸较小、深度较深的缺陷 D4D6、E1E10、F1F5 均无法识别。图 4 展示了在降温过程中，第 32 帧之后原始热图序列中不同尺寸/深度缺陷的几何中心点与非脱黏区任意一点对应的试样表面热信号随时间变化。脉冲激励后，脱黏区与非脱黏区热信号衰减速率不同，相比非脱黏区，脱黏区热信号衰减速率更慢，且尺寸越大、深度越深的缺陷，其热信号衰减速率越慢。最终脱黏区热信号衰减到与非脱黏区热信号接近，但存在差异，原因在于：试验过程中，受加热或表面发射率不均、热像仪灵敏度限制及噪声信号等因素的影响，使得热信号为混叠信号，不同时间段各混叠成分存在差异，即降温阶段末期脱黏区与非脱黏区热信号具有差异性。表1试样孔深度hTable1Sampleholedepthhmm编号d=20A(mm)d=15B(mm)d=10C(mm)d=5D(mm)d=3E(mm)d=2F(mm)11.51.51.511122221.51.251.2532.52.52.521.51.543332.51.751.7553.53.53.532264443.52.2572.582.7593103.25红外脉冲热波成像检测工作站电源红外热像仪闪光灯反光罩图2红外脉冲热波成像检测工作站Fig.2Detectionworkstationofinfraredpulsethermalwaveimaging第7期钟佳岑，等：CFRP 层压板脱黏缺陷红外脉冲热波层析成像检测18492.2表面热图预处理由于热像仪采集的原始热图序列中包含大量噪声，同时为了消除红外镜头反射影响及背景本身亮或暗区域影响，从提取的 256 帧热图序列中减去背景热图，相减的结果作为原始热图序列进入后处理过程。图 5 展示了减去背景热图的效果。图 5（a）为脉冲激励开始前的背景热图，此时试样近表面温度与环境温度相同，即试样在自然状态下的热图；图 5（b）为所截取热图序列的第 192 帧热图；图 5（c）为图 5（b）和图 5（a）相减的结果。可知，减背景处理后热图整体质量更加清晰，热图整体噪声明显降低，而且热图中缺陷也更加清楚。下文中所有试验涉及的原始热图序列均指提取的 256 帧热图减背景