Page 78 - 2024中国无损检测年度报告

度 ≥1 mm 的表面裂纹，但与扫查取向关联较大；
➁采用横波检测，能有效检出埋藏深度 ≤13 mm

的埋深裂纹。即，激光超声检测技术可以同时用
于部件表面和内部缺陷检测，其远距离、非接触
以及可快速扫描检测特点，在高温金属结构在线
监、检测方面具有非常大的应用前景。图 6 所示
为表面波缺陷信号（左）与横波发射阴影法检测
的埋深缺陷信号（右）示例。

(a) 0.5 MHz 回波

(b) 1 MHz 回波
图 5 多频检验缺陷的低频探测和高频测高图像

4 异种金属焊缝的激光超声检测技术研究

核电站一回路压力容器接管与安全端焊缝为
异种金属焊缝，焊缝位置金相组织结构复杂、晶
粒粗大，焊接过程中易产生制造缺陷，另外其长
期在高温、高压、辐照的条件下服役，也易出现
疲劳裂纹、应力腐蚀裂纹等问题。激光超声以其
图 6 表面波缺陷信号（上）与横波发射阴影法检测的
非接触、空间分辨率高以及探测范围广的技术优
埋深缺陷信号（下）示例
势，逐渐成为此类设备后续运维监、检测实施的
重要手段，在保证检测灵敏度的同时，能够有效 5 燃料组件视频自动识别与测试技术
降低人员受照剂量。 传统的燃料组件外观检测方法主要依赖人工
该项目采用基于热弹效应的激光激励和激 目视检查，但是人在长时间高强度的工作中会出
光接收的多光束干涉线扫实施检测。当激励与接 现疲劳和注意力分散的情况，从而出现误判、漏
收激光的光束重合时，控制激发接收表面波以 检。随着计算机图像处理和机器学习技术的发展，
实现对异种金属焊缝表面和近表面缺陷的检测； 现可以通过自动图像处理技术来弥补人工检查的
以固定激励激光和接收激光距离的方式激励体波 不足之处，辅助检测人员实施智能化检查并提高
时，采用线扫实现焊缝埋深缺陷检测。通过理论 检查效率。
分析、仿真计算、检测工艺参数优化以及针对焊 重点实验室进行了燃料组件视频自动识别与
缝试件开展的初步试验，对于激光超声在异种金 测试技术研究。该技术采用传统图像处理技术与
属焊缝的检测应用有了初步了解，得到了以下结 深度学习方法结合，首先提取视频中关键帧图像，
论：➀采用表面波检测缺陷时，能够有效检测深 然后通过去噪和图像增强等处理技术降低辐射噪

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