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摘要：早在二十世纪六十年代，激光器发明之初，人们就发现了一种奇怪的现象。当激光从一物体表面反射时，如白纸、墙面等，会在观察面上产生一种高对比度、具有细小颗粒状的图样，这就是“散斑”。在光学中，激光散斑现象是很常见的。基于此，本文主要对激光散斑在金属材料焊接缺陷中的应用进行分析探讨。
关键词：激光散斑法；检测金属材料；焊接缺陷
1、前言
本文应用激光散斑法，其测量灵敏度介于全息干涉法和云纹法之间，象所有其它散斑法一样，它是一种非接触式的测量技术，对环境及设备条件要求不高，对被测件表面不需进行特殊处理，可在生产现场对实际物体进行测试。
2、激光散斑技术
当激光照射在相对粗糙（与光的波长相比）物体表面上，经过不同光程的散射光之间相互干涉，形成的随机干涉的图样就叫着激光散斑。这种激光散斑包含反射物的各种信息，如反射射物的表面信息、反射粒子的运动信息、温度信息等，研究人员可以通过对这个散斑图像进行合适的统计分析，获取需要的信息，这种技术就叫着激光散斑技术。
2.1激光散斑成像系统
激光散斑成像系统是利用激光散斑的原理，集光学平台、图像采集模块和光学图像处理模块为一体，完成光学图像采集，处理，分析的集成系统。散斑形成的实质是相关光源经过不同的光程差后产生的干涉图样，因此要求光源必须具有相干性，一般采用激光作为光源。同时为了得到效果比较好的散斑图样，要求光源对被测样品进行均匀照射，这就需要对激光光源进行衰减和扩束处理。图像采集一般采用CCD摄像机将图像信号转化为数字信号，以供后续图像处理系统进行处理。一般在实验室环境内，图像处理系统可以直接用主机代替。如果需要开发便携式仪器，可以采用集成DSP芯片系统进行处理。
2.2散斑图像的几种处理算法
在激光散斑成像系统中，只有通过算法处理，才可以从CCD探测系统探测出来的原始图像数据中提出感兴趣的图像信息。主要的散斑图像处理算法有：空间衬比分析算法（Laser Speckle Contrast Analysis，LSSCA）、时间衬比分析算法（Laser speckle temporal contrast analysis，LSTCA）、广义积分算法（TheGDMethod）、时程散斑算法、图像频谱分解分析法等，下面就简单介绍这些算法：
LSSCA和LSTCA是两种形式相近的算法，其中LSSCA通过提取图样的空间统计特性来反应样品活性。关于LSSCA的原理解释是当散斑图样光强的波动在一段有限时间内积分，通过分析整个成像区域的散斑图案的空间统计特性（积分后的散斑场的模糊程度），可以用来获得粒子的动态信息，然后通过公式换算得到散射粒子的速率信息，从而可以实现对整个区域的速率分布进行快速的测量。其需要选好空间计算区域，这个区域一般选择5×5或7×7像素的计算区域，计算区域选择太小则其统计量不够，计算的数据不具备有统计的意义，而计算区域选择太大则图像的空间分辨率不够。在这一空间区域中，用这些像素的标准差除以平均灰度值便可以得到中心点空间衬比值。这一衬比值就反应了样品这点的动态信息，这种算法的优点是处理的数据量比较少，只需要单幅的数字图像就可以得到散射物质的运动信息了。
LSTCA是分析散斑图样的每个像素在一段时间内的统计属性来得到衬比图样的，这种算法更接近衬比的原始定义。对一个像素的分析，需要记录这个像素的强度随时间的变化情况，所以需要拍好几帧图像理，然后通过每个像素的时间灰度序列，通过标准差除以平均灰度值的方法得到这点的时间衬比值。这种算法的优点是得到衬比图样的分辨率比较高，试验证明是空间衬比图样分辨率的五倍。这种算法注意要根据不同样品，选择不同的拍摄速度和CCD的采样时间。
图像频谱分解分析法是2005年G.H.Sendra等提出的，基于图像频谱分解的一种生物散斑的分析方法。这种方法专注于每个像素随时间变化的频谱，需要对样品进行一段时间的连续拍照，然后针对每个像素得到一个时变的序列，在引进一些滤波算法对每个像素进行一定频段范围内的滤波，最后得到感兴趣频段的滤波图样。可以根据其采集频率大小，分布几个滤波频段，选择一定的滤波器，对每个像素的时间序列进行滤波，得到一个经过滤波后的序列，然后对这个序列进行一定的计算处理，得到一副滤波后的图样，这种算法既是一种定性的算法也是一种定量的算法，缺点在于它需要处理的数据比较多，且无法实现实时的处理。
3、实验装置与方法
选用的被测焊接件是厚度为3mm的低碳钢和15钛合金钢板，用TH-J422型焊条焊接到一起。实验装置如图1所示，在全息台上，将一块焊接钢板用一夹具垂直固定，使焊缝处于水平线。用功率为3毫瓦的He-Ne激光器作光源，将细激光束经过扩束准直后照射到钢板焊缝处，形成的散斑图用焦距为f=140mm，相对孔径为3：14的透镜聚焦，在成像处用天津GS-I型全息干板记录散斑图。
图 1 实验装置 1.He -Ne 激光器，2.扩束镜；3.准直
镜；4.焊接件；5.电炉；6.透镜；7.全息干板
接通恒温加热电炉，加热焊接件，使焊接件上的温度达到稳定状态，记录温度值，将全息干板置于聚焦透镜的成像位置处，进行一次曝光，然后停止加热，使焊接件自然降温，降至室温时，再进行一次曝光，两次曝光的时间应该相同，将这张曝光两次的全息干板经显影、定影处理后，即得到一张焊接件由某一高温降至室温时的位移散斑图。
4、实验数据的收集与分析
将双曝光散斑图放在逐点分析光路中，如图2所示，移动双曝光散斑图，在屏幕上可得到不同间距的杨氏条纹图，在散斑图上对应于焊缝的方位取几个点，测量并分析其附近的应变及应力分布。图3为所选的对应焊缝第一个点沿垂直于焊缝方向（即y方向上每隔3mm）各点的杨氏条纹图。测量各点的杨氏条纹间距，由公式x 0 = λf/ Me可求得对应y轴各点的热位移d，并画出d-y曲线如图4所示。坐标原点取在焊缝位置处，y轴负方向为15钛合金钢板，y轴正方向为低碳钢。分析图4曲线，在焊缝O附近（即-6mm～4mm之间），曲线斜率变化较大，由这条曲线求出各点斜率并画出热应变-位置曲线如图5所示，在焊缝中心向低碳钢过渡区域（即0～5mm）产生了应力集中，其应力集中系数为：
图 5 1′点的ε-y 曲线
所得到的应力集中系数较大，说明焊缝中这点的焊接工艺有缺陷。焊缝这点应为哪一种焊接缺陷，需对该点进行横断面的观测，在此不作更细的研究。对焊缝中另外几个点的测量得到如图6的3组曲线。从2点的d-y曲线中看到，由焊缝中心到低碳钢过度区亦产生了应力集中，因此这点亦存在焊接缺陷。而3点和4点的d-y曲线，焊缝O点附近的斜率变化很小，因此该点附近的热应变和热应力变化也不明显。
图 6 焊缝中几点的 d-y 曲线
表明焊缝在这两点的焊接质量较好，不存在焊接缺陷。焊缝O点两侧的热位移随位置作线性变化，且y轴正方向的曲线斜率比y轴负方向的曲线斜率大，原因是y轴正方向为低碳钢板，y轴负方向为15钛合金板，而这两种钢板的热膨胀系数不同，低碳钢的热膨胀系数约为13×10-6℃-1，钛合金的热膨胀系数约为9×10-6℃-1，由热应变随温度变化的关系式εT=α（T-T0）可知，在同一温度区间低碳钢的热应变比钛合金的热应变大，因此就出现了图7所示的在焊缝两侧曲线斜率不同的现象。
5、结论
已经证明，激光散斑照相法能够用来研究金属材料焊接件在相当高温度下的热应变和热应力分布，并通过这种应变、应力分布，从而检测出焊缝中某些部位的缺陷。
参考文献
[1]金观昌，孟利波，陈俊达等.数字散斑相关技术进展及应用[J].实验力学，2006，21（6）：689-702.
[2]梁振宁，印波，王石刚.研究子窗口对数字散斑相关计算影响的新方法[J].光学学报，2014（12）：133-138.
论文作者:邢国强
论文发表刊物:《建筑学研究前沿》2017年第33期
论文发表时间:2018/4/23
标签：算法论文; 图样论文; 激光论文; 曲线论文; 图像论文; 斜率论文; 像素论文; 《建筑学研究前沿》2017年第33期论文;