承压设备两大CI法的图像质量评价

介绍承压设备超声检测计算机成像(CI)两大主流技术——TOFD法和PAUT法有关检测结果图像显示质量的等级评定要点。相位灰度对比度和端部分辨力,是TOFD斑马纹图的像质评定要素;相应于脉冲回波动态曲线的色谱显示,是PAUT彩虹图的像质评定要素。结合焊接试样中已知缺陷的检测显示,给出了像质评定示例。引述了最新国际动态,意在为国内及早推出承压设备CI法相关图像质量评定标准提供有用借鉴。     

管焊缝相控阵超声工程临界评定

介绍相控阵超声检测(PAUT)在工程临界评定(ECA)中的应用。利用有已知疲劳裂纹的"退役"试样,通过"亮测"和"盲测",进行PAUT工艺评定,并将PAUT数据与TOFD、MT和VT数据进行比照。结果表明PAUT测评值可信可靠,适于ECA,也符合国际法规ASME BPVC最新版(2013)相关要求。     

ASME 2013 NDE研讨会提问解答

<正>Q1:请比照ASME PAUT标准,对相应ISO标准作一简介。A1:ASME(2013)涉及焊缝超声相控阵检测(PAUT)的标准共11个,见表1。使用者须视具体情况,将需用标准和相关附录串珠成链。主要环节:校验——扫查——评定。评定受制于制造卷。ISO PAUT标准主要是ISO 13588:2012,校验、扫查、评定"三位一体"。但各环细节,仍离不开各相关标准,见表2。ISO不同于ASME的主要点在于:1)ISO分A、B、C、D四个检测等级。A→C,缺陷检出率由低而高,D为特殊等级。2)有与不同检测等级     

焊缝超声相控阵检测ISO13588:2012标准评述

焊缝相控阵超声检测(PAUT)国际标准有ISO和ASME两大体系,各有千秋。本文择要介绍并简析最新版ISO 13588:2012有关PAUT方法和评定要领。意在借鉴ISO标准,比照ASME相关规范,结合国情,建议及时制定出我国适用的承压设备焊接接头PAUT标准。     

50mm K型坡口对接焊缝的PAUT检测方法研究

通过制作6块参数为500×800×50的材料的带典型缺陷的K型坡口厚壁碳钢对接焊缝试块进行研究,使用PAUT检测技术和TOFD检测技术对试块可能存在的缺陷进行检测试验和工艺研究,验证PAUT&TOFD检测技术对厚壁碳钢对接焊缝的检测方法;且通过制作带缺陷的K型坡口试块模拟单边受限的特殊检测情况,即只能在焊缝单侧进行检测的特殊情况下,PAUT检测能力验证并与RT检测结果进行比对;最后通过对试块缺陷进行切片,验证缺陷的实际尺寸和类型。通过以上大量的试验工作得到试验结论证明对焊缝进行双侧PAUT&TOFD检测能够得到最好的检测效果,几乎所有的焊缝埋设缺陷都被找出,单侧检测通过检测工艺研究能找出焊缝埋设的部分缺陷。同时,应用一发一收方式进行检测试验探索,结果也能发现部分缺陷,但是有一定的检测局限性。     

相控阵双波法缺陷定量与定性

介绍用相控阵超声检测（PAUT）,借助于缺陷衍射回波信号间距和波幅比,改善对缺陷进行定量定性的方法。缺陷快速定性（分类）和准确定量（测高）对在制检测和在用检测很有实用意义。期盼此法迅速推广应用于承压设备检测。     

承压设备焊缝超声相控阵检测读谱(续)

<正>2典型焊接缺陷的相控阵S-扫描图谱以下对两种典型焊接接头型式(V型坡口单面焊和T型接头组合焊)展示了9张典型焊接缺陷的相控阵S-扫描图例。单面焊接缺陷有:焊趾裂纹,近底面坡口未熔合,近表面未熔合,密集气孔;T型接头组合焊缺陷有:根部未焊透,翼板侧未熔合,焊道下裂纹,焊趾裂纹。为便于图像解释和评定,这里通过专用软件,特意添加了相应的焊缝探测布置截面图,绘出了焊接结构和线阵相控探头(包括线阵斜探头或线阵直探头)的布置及声线示踪图。S扫描图加探测布置     

TFM实时成像技术在缺陷检测中的应用

在压力容器的超声检测中,为解决传统相控阵（PA）二维成像存在缺陷图像畸变,难以准确定性等问题,采用1种基于全聚焦法（TFM）的实时超声成像技术,使用一维线阵和二维面阵分别对孔等典型实际缺陷进行扫查,获得缺陷的二维和三维图像,从定量角度对比分析2者的准确度。结果表明:该方法获得的三维图像测量误差在8%以内,具有更高的精确度和检出率,对于孔类缺陷的还原度更高,这对于缺陷检测与评估以及和特种设备的安全生产具有重要意义。     

承压设备焊缝超声相控阵检测读谱

介绍按ASME法规最新版(2009增补版)要求,用超声相控阵技术检测承压设备焊缝时,根据相控阵扇形(S-)扫描图像结合相应探测布置截面图,对典型焊接缺陷检测图谱进行识别和评定的应用案例。所涉及的焊接接头为相比于一般X型坡口双面焊是有一定检测难度的V型坡口单面焊和T型接头组合焊,焊接缺陷包括:焊趾裂纹、焊道下裂纹、内表面开口裂纹、坡口未熔合、根部未焊透、以及密集气孔等。同时,还比较了相控阵检测的定量结果与实际缺陷尺寸。目的是依据相关法规和标准要求,为承压设备焊缝相控阵超声检测图像识别和结果评定提供有用借鉴。     

ASME法规2017版有关NDE的重要更新

概述ASME BPVC 2017版第Ⅰ卷(电站锅炉)、第Ⅴ卷(无损检测)和第Ⅷ卷第1分册(压力容器)中有关无损检测(NDE)方面的重要更新。新版点明数字化NDE——基于CR、DR技术的RT法和基于TOFD、PAUT技术的UT法的检测程序和验收标准实施导则和基本要求。比照新旧版,对重要变更给出点评,旨在为国内承压设备制造企业贯彻质量控制新法规、推行检测新技术,及时提供国际借鉴。     

基于太赫兹波的聚乙烯管道电熔接头缺陷检测分析

以太赫兹(THz)反射成像技术和THz时域光谱透射技术对公称外径D=10mm聚乙烯电熔接头(包含夹杂、分层等缺陷)进行检测,获得接头在不同扫描纵深(Z_1=3mm,Z_2=5mm,Z_3=7mm)的层析图像和时域波形。结果表明:图像可清晰显示样品的夹杂(金属丝)和埋藏缺陷,且不同纵深的层析图像都揭示了管道内壁因流体冲刷产生的机械损伤位置;对THz时域波形进行分析计算获得样品的分层厚度;以样品分层厚度反推THz波的强度,为THz时域光谱装置校准提供了参考。     

安全技术中图像质量的主客观评估

本文讨论图像压缩算法对安全图像数据的影响。文中比较了客观标准、主观标准和可辨认性等三种有本质不同的评估技术。我们选择了两幅初始质量不同的典型安全图像数据(一块车牌和一张人脸)，采用包括两种专业技术(JPEG和LuRaWave—LWF)和一种应用技术(Karhunen—Loeve变换—KLT)在内的三种不同的压缩技术，从原始图像中依照不同的压缩率得到一系列压缩图像。最后，评估和比较了作为客观标准的MSE(均方差)、依照I—TU—RRec．500的主观图像质量和图像的可辨认性。     

超声TOFD检测图谱识别

介绍国际法规中有关超声TOFD检测的图谱识别和显示评定要求,包括检测原理图谱、定位定量图谱、典型焊接缺陷识别和表征图谱,以及图像自身质量判定比照图谱。掌握TOFD读谱识谱基本功,是遵循法规标准、掌握承压设备焊接接头TOFD检测诊断技术的瓶颈。     

基于改进Faster R-CNN的铁路客车螺栓检测研究

为确保铁路客车运行安全,提出一种基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测的客车关键部件图像缺陷检测算法,针对算法在小尺度螺栓检测方面存在的问题提出2点改进,首先,结合深度残差网络和Inception网络两者优点替换原VGG16网络,并增加上采样层,解决图像经过卷积网络特征信息流失严重的问题;其次,通过K-means++聚类算法优化区域建议网络(RPN)中锚点的尺寸和比例,提高生成建议区域的精确性,解决缺陷目标定位不准确的问题;最后,用创建的螺栓缺陷数据集进行对比验证。结果表明:改进后的算法检测准确率可达87.4%,相较原算法提高8.9%,且对于多目标缺陷与混淆目标,漏检率与误检率分别降低9.9%和11%。     

断裂力学在压力容器缺陷评定中的应用

断裂力学认为缺陷是不可避免的,它对容器所承受的应力、存在的缺陷尺寸及材料性能(断裂韧性)三者进行分析,并且将一般缺陷都当作裂纹来处理。断裂力学不是从一般的概念出发,而是对评定对象的各个方面(缺陷所在区域的应力大小、缺陷的各种几何参数、缺陷所在区域的材料性能等)进     

多个变压器非放电和过热类典型缺陷案例分析

变压器是电力系统中重要的设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全。实际生产中,变压器典型缺陷种类较多,而文献中对非放电和过热类缺陷报道较少。详细描述了5个典型的变压器非放电和过热类缺陷,通过变压器油检测并结合其他分析手段找到了缺陷的真正原因。所述案例对指导变压器检修消缺具有重要意义,保障变压器的安全运行。     

平安医院网络高清监控系统方案浅析

正一、医院安防现状针对医院行业,目前安防体系建设存在以下问题:1.早期投建的均是模拟视频监控系统。模拟视频监控系统存在如下缺陷:实时浏览和录像回放的图像清晰度差,发生异常事件查看录像时,由于录像分辨率低,经常无法看清图像细节(如嫌疑人的面部特征、车牌信息等),而图像细节信息对于提供线索是至关重要的;此外,模拟视频监控系统只是单纯地完成视频采集和录像,无法在前端摄像机端集成报警输入和输出、音频采集、     

电站锅炉水压堵阀的常见缺陷与修复

电站锅炉水压堵阀广泛用于超临界及超超临界机组。本文介绍了水压堵阀的常见缺陷及检验重点,并通过典型案例,分析了其主要缺陷及缺陷产生原因。     

CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法

为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型。首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类。结果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87. 5%,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率。     

书讯

<正>NEW! LBP1801·《隐患直击——事故隐患识别系列片(四)》(3DVD)本套光盘共3集。用动画的形式再现了20多种典型事故,包括火灾、触电、机械、交通、冶金、煤矿、化工、建筑施工、高处坠落、有限空间作业等类型的事故,从人的不安全行为、物的不安全状态、管理缺陷3个方面分析事故原因,教育引导从业人员牢固树立"隐患即事故"的理念。时长约60分钟。