一种基于工业CT的金属内部缺陷危险源定位方法及系统
成果类型:: 发明专利,新品种,新技术
发布时间: 2022-10-08 15:48:40
本发明公开一种基于工业CT的金属内部缺陷危险源定位方法及系统,方法具体为:对金属原位拉伸,间隔固定时间CT扫描,获取金属内部的二维图像,对其中的缺陷进行灰度分割,缺陷像素点空间聚类,三维面重建,计算缺陷基础特征数据;将每一个缺陷实例化为点云,采用点云配准技术,在设定空间球体范围内正向搜索与当前时刻的每个缺陷配准值最高的下一个时刻的缺陷点云,再反向递归查找每一个时刻引起最终断裂的所有缺陷集合;通过引力模型计算所有引发最终断裂缺陷的引力,对所计算的引力数据进行聚类分桶;对于新的缺陷,计算其引发最终断裂的引力,并判断其落在某一个引力分桶区间,判断其危险度级别,根据危险度级别进一步确定其是否为危险源
以自动化的方式跟踪和标记了金属内部缺陷的多维特征和形变过程,并基于此提供了金属失效早期危险源定位的方法,对新材料研发、生产、服役过程中的强度评估、良品检测、失效预判都有着重要的意义。本发明结合了材料领域的先验知识,率先提出了“金属缺陷引力分级模型”来定位材料内部的早期危险源,无需进行大量的实验,收集大量的数据进行复杂模型的训练,大大的节省了时间并且降低了成本。
现代工业技术的发展,对金属结构材料的性能要求越来越高。金属材料的塑性变形以及内部缺陷的形成与扩展,严重影响金属材料部件的设计功能与使用寿命。建模统计金属材料内部缺陷与引发最终断裂的潜在规律是近年来的研究重点,这对新材料的设计、生产和服役都有着重要指导意义。
金属材料受到外部载荷时,其内部缺陷会发生空间形态的变化,这些变化主要通过新缺陷的生成、单缺陷的扩展、多缺陷的融合导致。实验证明,在持续的外载下金属材料内部的绝大部分缺陷都处于缓慢变化的相对稳态,而引发金属材料最终失效的源头往往是其内部某一两个缺陷的形成和快速扩展。因此,若能在生产和服役的早期在定位出这些危险源,可大大提升产品的良品率,降低服役中失效的风险。
对于金属材料的塑性变形以及内部缺陷的探测,可以采取对关键区域取样,离线检测的方式进行,但是这种方式会破坏部件的完整性;一般的无损检测技术分辨率有限,无法识别对材料性能产生重要影响的微小缺陷。工业CT作为如今最好的无损检测技术之一,可对金属材料的结构、组成、缺陷情况以更加精细的二维断层图像及三维空间图像展示,已被广泛的用于新材料的研发和生产中。
通过持续的原位拉伸和固定间隔的CT扫描,可获取到金属材料内部全部缺陷的瞬时状态数据和形变过程数据。从瞬时状态来讲,缺陷的形状、位置、尺寸等单一特征信息都不能作为危险源的评价指标。同样,从形变过程来讲,缺陷的任何单一特征的变化梯度也不能明确的说明其是危险源。要精确的捕获材料缺陷危险源,需要更加有效的模型和方法。传统模型学习方法,或依赖于大量的特征工程或依赖于大量的标注样本,而在实际中,很难对某一种金属材料进行大量重复的实验来获取样本数据,这会消耗大量的时间和成本。
本发明在新材料生产、材料无损检测领域有着广泛的应用前景。
发明人:许鑫 陈研 丁向东 靖稳峰
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与现有技术相比,本发明至少具有以下有益效果:本发明结合材料领域对缺陷的先验认知,针对金属内部缺陷危险源定位的相关问题进行研究,基于导致金属缺陷不断扩展到失效的核心原因一方面是缺陷自身的某些特征,同时,其对周围缺陷的不断吸引和融合,本发明提出了“金属缺陷引力分级模型”,参考万有引力,每一个缺陷在拉伸的过程中都对周围的缺陷有一定的吸引力,引力越大,对周围缺陷的融合性越高,在持续的作用力下扩展为大缺陷的机率也越高,通过自动化的跟踪和正反向标记所有缺陷,并对引发断裂的缺陷引力进行分级,将分级信息应用于新的样品中来确定危险源;本发明采用原为拉伸、间隔扫描的方法来获取实验数据,并且从CT扫描后二维图像的三维表示到确定引发材料断裂的缺陷标记都采用自动化的方式,省去了大量的人工成本;
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