针对任意角度焊接缺陷难以检测的问题, 研究在不同磁场激励下焊接缺陷磁光成像无损检测系统。重点介绍了由U形磁轭产生的交变磁场和平面交叉磁轭产生的旋转磁场激励焊件的机理, 比较了交变/旋转磁场激励下不同焊接缺陷的磁光成像效果。基于法拉第旋转效应分析磁光成像特性与磁场强度之间的关系, 磁光图像的灰度值可以匹配相应的漏磁场强度。采用主成分分析法提取融合图像列像素灰度特征和通过灰度共生矩阵提取磁光图像纹理特征, 建立BP神经网络模型和支持向量机模型识别这些缺陷特征。试验结果表明, 在旋转磁场激励下, BP神经网络模型和支持向量机模型的分类精度分别为94.1%和98.6%, 相比交变磁场, 分类精度分别提高了10.7%和8.5%。旋转磁场激励下的磁光成像克服了定向检测的局限性, 能够实现对任意角度焊接缺陷的检测及分类。

为了实现焊接缺陷的检测与评估, 提出将交变磁场激励下磁光成像的漏磁特征应用于焊接缺陷的轮廓重构当中, 建立漏磁重构模型, 研究焊接缺陷的二维轮廓特征。首先根据交变磁场下的漏磁场的形成机理, 讨论漏磁场分量By, Bz两种漏磁信号与缺陷轮廓存在的关系。再利用数值模拟方法获取数据, 训练其广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)来确定该模型并说明漏磁场信号可以实现缺陷轮廓重构。最后, 将磁光成像漏磁特征的数据应用于模型训练, 确定重构的可行性。试验结果表明, 应用磁光成像漏磁特征的图像数据与仿真获得的轮廓重构规律一致, 能够实现焊接缺陷二维轮廓重构。在一定范围内, 缺陷深度越大(不小于0.45 mm), 重构效果越好。