定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法

技术领域

本发明涉及板材监测领域，特别涉及一种定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法。

背景技术

碳纤维复合板材是一种具备比强度高、耐高温等优越性能的先进材料，广泛应用在高速列车、航空航天等领域。然而在其生产和使用的过程中，不可避免地会出现一定量的缺陷，若这些缺陷没被及时发现并修正的话，产生的后果极其严重。因此，对碳纤维复合板材进行检测是非常有必要的。当下，国内外对碳纤维板材的检测方法有超声检测、涡流检测、射线检测、红外检测等。在众多检测方法中，红外检测因为具有非接触性、检测面积大等特点被各行各业广泛应用。在当前的科技水平下，红外检测对碳纤维复合板材缺陷的定性研究上取得了诸多进展，而在其缺陷的定量研究上相对较少，哈尔滨工业大学利用锁相法来检测复合材料的缺陷信息，证明了红外锁相检测法能快速检测出材料存在的大面积缺陷、内部缺陷和多层缺陷。哈尔滨工业大学教授唐庆菊发现采用马尔科夫主成分分析图像序列重建法能提高图像质量以及缺陷的检测能力。但目前没有对碳纤维复合板材缺陷几何构型和板材机械性能损失率之间关系的成熟研究方法，特别是定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法，解决了现有技术存在的图像信噪比不高、缺陷几何构型定量检测难、缺陷几何构型和板材机械性能损失率之间关系不明确的问题。本发明使用的标准缺陷试样和待测碳纤维板材材质相同，这确保了计算结果的可靠性。本发明计算得到的数据在产品监测中实用价格高，应用前景广。

本发明的上述目的通过以下技术方案实现：

定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法，包括如下步骤：

步骤(1)、定量制作一系列标准缺陷试样：对与待测碳纤维板材相同材质、相同厚度的一系列碳纤维板材依次进行冲击实验；每一块碳纤维板材只有一个冲击缺陷，每一块碳纤维板材受到的冲击能量各不相同；将这一系列带有不同冲击缺陷的碳纤维板材视作标准缺陷试样；

步骤(2)、对标准缺陷试样表面进行彻底的清洁，确保后续红外热成像过程中不存在杂物干扰；

步骤(3)、调整好红外热像仪、卤素灯与标准缺陷试样的位置和距离，将卤素灯的闪光频率和功率、红外热像仪的物体反射率、反射温度设置到符合实验要求；

步骤(4)、对每一个标准缺陷试样利用卤素灯进行热激励，并同时用红外热像仪拍摄红外热像图、采集数据；

步骤(5)、依据特征图像从一系列红外热像图中挑选出缺陷最优图像，对缺陷最优图像进行降噪、图像增强、阈值分割处理；

步骤(6)、从处理过的缺陷最优图像中提出构建缺陷几何构型所需的空间数据，利用Tecplot软件复现出缺陷的几何构型，并计算出缺陷的体积；

步骤(7)、所有标准缺陷试样经红外检测并计算出各自缺陷几何构型后，依次进行拉伸实验测得其抗拉强度的损失率，建立起抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)；

步骤(8)、计算得出待测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失：利用卤素灯对待测碳纤维板材进行热激励，并同时用红外热像仪拍摄红外热像图、采集数据，依据步骤(5)至步骤(7)得到缺陷的几何构型以及抗拉强度损失率。

步骤(1)所述的冲击实验是利用双导轨落锤设备完成的，该设备通过控制落锤加载总质量的不同产生不同大小的冲击能量。

步骤(5)所述的对缺陷最优图像进行降噪、图像增强、阈值分割处理具体算法为：对缺陷最优图像实行降噪和增强处理时采用对比度增强、伪彩色增强或小波算法；对降噪增强后的图像进行阈值分割时采用分水岭分割法、Otsu算法或Triangle算法。

步骤(7)所述的建立起的抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)中，定义碳纤维板材无缺陷时抗拉强度损失率为0%，无缺陷碳纤维板材抗拉强度与有缺陷碳纤维板材的抗拉强度的差值除以无缺陷碳纤维板材抗拉强度的值定义为损失率K，K是依次计算不同缺陷几何构型体积得到的K

本发明的另一目的在于提供一种双导轨落锤设备，由静支架1、冲击锤体2、滑轮3、冲头4、砝码5、试样固定台6、导轨7、固定螺母8组成，其中冲击锤体2、冲头4、砝码5、滑轮3四部分构成冲击锤体2，导轨7固定在静支架1的内侧，滑轮3在导轨7上滑动；冲击锤体2、砝码5通过螺杆和固定螺母8固定在支撑横梁上，支撑横梁的两端分别与滑轮3轴连接。在冲击实验开始前，将第一块待测碳纤维板材固定在试样固定台6上，然后将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。取出第一块待测碳纤维板材后，将第二块碳纤维板材固定在试样固定台6上，将质量0.1kg的砝码固定在冲击锤体2的正上方后，再将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。取出第二块待测碳纤维板材后，将第三块碳纤维板材固定在试样固定台6上，将质量0.2kg的砝码固定在冲击锤体2的正上方后，再将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。以此类推，对20块3K碳纤维板材进行冲击实验，冲击完成的3K碳纤维板材即标准缺陷试样。

与现有技术相比较，本发明具备以下优势：

1、标准缺陷试样和待测碳纤维板材材质相同，使标准缺陷试样的传热特性与待测碳纤维板材完全一致，这能确保对待测碳纤维板材进行红外检测和抗拉性能检测时数据可靠。

2、本发明在对缺陷最优图像进行图像处理时采用了降噪、图像增强、阈值分割等流程，使图片的质量有保证，从而确保后续复现缺陷几何构型时精确度高。

3、本发明制备了一系列标准缺陷试样，数据量充足，使碳纤维板材抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)可靠性高。实现了对碳纤维板材的快速监测，实际应用前景广阔。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明的双导轨落锤设备的立体结构示意图；

图2为本发明的双导轨落锤设备的俯视结构示意图；

图3为本发明的双导轨落锤设备的主视图结构示意图（不加砝码）；

图4为本发明的双导轨落锤设备的主视图结构示意图（加一个砝码）；

图5为本发明的双导轨落锤设备的主视图结构示意图（加两个砝码）。

图中：1、静支架；2、冲击锤体；3、滑轮；4、冲头；5、砝码；6、试样固定台；7、导轨；8、固定螺母。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明的定量检测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失的方法，包括如下步骤：

步骤(1)、定量制作一系列标准缺陷试样：对与待测碳纤维板材相同材质、相同厚度的一系列碳纤维板材依次进行冲击实验；每一块碳纤维板材只有一个冲击缺陷，每一块碳纤维板材受到的冲击能量各不相同；将这一系列带有不同冲击缺陷的碳纤维板材视作标准缺陷试样。

步骤(2)、对标准缺陷试样表面进行彻底的清洁，确保后续红外热成像过程中不存在杂物干扰。

步骤(3)、调整好红外热像仪、卤素灯与标准缺陷试样的位置和距离，将卤素灯的闪光频率和功率、红外热像仪的物体反射率、反射温度等相关参数设置到符合实验要求。

步骤(4)、对每一个标准缺陷试样利用卤素灯进行热激励，并同时用红外热像仪拍摄红外热像图、采集数据。

步骤(5)、依据特征图像从一系列红外热像图中挑选出缺陷最优图像，对其进行降噪、图像增强、阈值分割处理。

步骤(6)、从处理过的缺陷最优图像中提出构建缺陷几何构型所需的空间数据，利用Tecplot软件复现出缺陷的几何构型，并计算出缺陷的体积。

步骤(7)、所有标准缺陷试样经红外检测并计算出各自缺陷几何构型后，依次进行拉伸实验测得其抗拉强度的损失率，建立起抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)。

步骤(8)、计算得出待测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失;利用卤素灯对待测碳纤维板材进行热激励，并同时用红外热像仪拍摄红外热像图、采集数据，依据步骤(5)至步骤(7)得到缺陷的几何构型以及抗拉强度损失率。

优选的，所述步骤(1)中的冲击实验是利用双导轨落锤设备完成的，该设备通过控制落锤加载总质量不同而具备不同大小的冲击能量。

优选的，所述步骤(5)中对缺陷最优图像进行降噪、图像增强、阈值分割处理具体算法为；对缺陷最优图像实行降噪和增强处理时采用对比度增强、伪彩色增强或小波算法；对降噪增强后的图像进行阈值分割时采用分水岭分割法、Otsu算法或Triangle算法。

优选的，所述步骤(7)中建立起的抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)中，定义碳纤维板材无缺陷时抗拉强度损失率为0%，无缺陷碳纤维板材抗拉强度与有缺陷碳纤维板材的抗拉强度的差值除以无缺陷碳纤维板材抗拉强度的值定义为损失率K

参见图1至图5所示，本发明的双导轨落锤设备，由静支架1、冲击锤体2、滑轮3、冲头4、砝码5、试样固定台6、导轨7、固定螺母8组成，其中冲击锤体2、冲头4、砝码5、滑轮3四部分构成冲击锤体2，导轨7固定在静支架1的内侧，滑轮3在导轨7上滑动；冲击锤体2、砝码5通过螺杆和固定螺母8固定在支撑横梁上，支撑横梁的两端分别与滑轮3轴连接。在冲击实验开始前，将第一块待测碳纤维板材固定在试样固定台6上，然后将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。取出第一块待测碳纤维板材后，将第二块碳纤维板材固定在试样固定台6上，将质量0.1kg的砝码固定在冲击锤体2的正上方后，再将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。取出第二块待测碳纤维板材后，将第三块碳纤维板材固定在试样固定台6上，将质量0.2kg的砝码固定在冲击锤体2的正上方后，再将冲击锤体2提升至最高处自由下落，冲击锤体2的重力势能转化为动能，冲击锤体2的冲头4部分碰撞待测板材后产生冲击损伤。以此类推，对20块3K碳纤维板材进行冲击实验，冲击完成的3K碳纤维板材即标准缺陷试样。

实施例：

一种碳纤维板材缺陷的几何构型及抗拉性能损失率的检测方法，步骤如下：

步骤(1)、定量制作一系列标准缺陷试样：对与待测碳纤维板材相同材质、相同厚度的一系列碳纤维板材依次进行冲击实验；每一块碳纤维板材只有一个冲击缺陷，每一块碳纤维板材受到的冲击能量各不相同；将这一系列带有不同冲击缺陷的碳纤维板材视作标准缺陷试样。

在本实施例中，选择3K碳纤维板材制作标准缺陷试样，待测碳纤维板材材质也是3K碳纤维。

首先，对3K碳纤维板在生产和使用阶段常见的缺陷进行分析，确定常见缺陷的几何构型、体积大小等信息。

其次，使用双导轨落锤设备对20块边长为50mm，厚2mm的3K碳纤维板材进行冲击实验，每一块板材所受到的冲击力不同，以此制备出20块带有不同大小缺陷的标准缺陷试样。本过程所述的不同冲击力，通过控制双导轨落锤设备冲击锤的整体质量不同来实现。冲击锤的冲击部分是一个直径50mm的圆形区域，冲头是直径5mm的圆柱体，冲头表面与3K碳纤维板材表面保持垂直关系，整个冲击锤的原始质量为2kg，每次冲击锤的下落高度为50cm，通过控制冲击锤上方加载砝码质量的不同来调整冲击能量。

最后，依次对20块3K碳纤维板材进行冲击实验。对第1块板材冲击时冲击锤上方不加载砝码，整个冲击锤的质量为2kg，冲击锤下落高度为50cm。对第2块板材冲击时冲击锤上方加载0.1kg砝码，整个冲击锤的质量为2.1kg，冲击锤下落高度为50cm。对第3块板材冲击时冲击锤上方加载0.2kg砝码，整个冲击锤的质量为2.2kg，冲击锤下落高度为50cm。以此类推，对20块3K碳纤维板材进行冲击实验，冲击完成的3K碳纤维板材即标准缺陷试样。

步骤(2)、对标准缺陷试样表面进行彻底的清洁，确保后续红外热成像过程中不存在杂物干扰。

步骤(3)、调整好红外热像仪、卤素灯与标准缺陷试样的位置和距离，将卤素灯的闪光频率和功率、红外热像仪的物体反射率、反射温度等相关参数设置到符合实验要求。

组建红外检测系统，将红外热像仪放置至合适位置，使待测碳纤维板材整体都能被红外热像仪检测到；将卤素灯放置至合适位置，使待测碳纤维板材整体都能受到均匀加热，卤素灯的功率和脉冲加热频率可随实验要求调节。

在本实施例中，使用FILRA655sc型热像仪对20块标准缺陷试样进行红外检测，采集频率设置为100Hz，采集时间设置为10至20秒，热像仪与标准缺陷试样的距离设置为400至500mm；卤素灯的功率设置为20KJ，卤素灯与标准缺陷试样的距离设置为400至500mm。

步骤(4)、对每一个标准缺陷试样利用卤素灯进行热激励，同时用红外热像仪拍摄红外热像图、采集数据。

红外检测基本原理：主动给待检测物体施加预设可控的热激励，待测物体内部和表面若存在缺陷的话，待测物体表面温度分布将存在差异。红外热像仪可以实现对待测物体表面温度场变化的持续观测并收集记录数据。采集到的红外热像图进行分析以及处理后，不仅可以达成对待测物体缺陷的定性快速检测，也能实现对待测物体缺陷的定量精确检测。

步骤(5)、依据特征图像从一系列红外热像图中挑选出缺陷最优图像，对其进行降噪、图像增强、阈值分割处理。

在影响缺陷尺寸精度的众多因素里，红外检测系统中的温度分辨率是一个至关重要的因素。环境等其他因素给检测带来的背景噪声会使红外图像的质量变差，缺陷的分辨率也随之变低。缺陷最佳显示时刻与材料的热扩散系数、缺陷深度有关。缺陷深度越深，材料的热扩散系数越小，缺陷的最佳显示时刻来得越晚。在缺陷最佳显现时刻采集得到的红外热图缺陷特征最明显，故其为缺陷最优图像。

在本实施例中，依照步骤(3)所设定的详细参数对标准缺陷试样进行红外检测时，在采集红外热像图的过程中也会生成每一张红外热像图对应的图像序列。对每一张红外热像图进行特征提取，可以得到特征提取图像。依照特征提取图中温度差值最大值能确定缺陷最优图像。因为每一张红外热像图都有与之一一对应的图像序列，所以能从众多红外热像图中精确保存好缺陷最优图像。

为了提高缺陷最优图像的质量，对挑选出的缺陷最优图像进行降噪、图像增强、阈值分割处理。对缺陷最优图像实行降噪和增强处理时采用对比度增强、伪彩色增强或小波算法。对降噪增强后的图像进行阈值分割时采用分水岭分割法、Otsu算法或Triangle算法。

步骤(6)、从处理过的缺陷最优图像中提出构建缺陷几何构型所需的空间数据，利用Tecplot软件复现出缺陷的几何构型，并计算出缺陷的体积。

首先，从处理过的缺陷最优图像中提出构建缺陷几何构型所需的空间数据，这一步骤可借助工业计算机读取缺陷最优图像实现。生成的空间数据可根据个人需求保存为特定的格式。

其次，对生成的空间数据进行精炼和处理。这一步骤随处理对象的特点采取不同的处理方法。当生成的空间数据量过大时，需要对其进行适当的筛选与删减，这可以减少缺陷几何构型重建中所需的数据量。但在数据筛选与删减的过程中，要尽可能留下原有信息，确保有用信息未丢失。当重建数据分布太稀疏进而影响缺陷几何构型重建效果时，需对重建所用的数据进行插值处理。需要说明的是，在重建缺陷几何构型的原始数据里，每个数据均不存在方向，然而在重建缺陷几何构型时要用到每个数据的方向。因此，在重建缺陷几何构型前需计算出每个数据的方向。

再次，选择缺陷几何构型重建方法。在重建三维立体空间上，目前有两大类截然不同的方法，一类是体绘制，另一类是面绘制。在定量缺陷重建时，采用面绘制法更为合适。

最后，缺陷几何构型的重建与输出。Amtecg公司研发的Tecplot软件性能优越，能有效处理多种数据结构。将数据输入到Tecplot软件可以实现缺陷几何构型的重建与输出。

步骤(7)、所有标准缺陷试样经红外检测并计算出各自缺陷几何构型后，依次进行拉伸实验测得其抗拉强度的损失率，建立起抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)。

建立起的抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)中，定义碳纤维板材无缺陷时抗拉强度损失率为0%，无缺陷碳纤维板材抗拉强度与有缺陷碳纤维板材的抗拉强度的差值除以无缺陷碳纤维板材抗拉强度的值定义为抗拉强度损失率K。在本实施例中，将20块标准缺陷试样中的缺陷几何构型体积和与其一一对应的抗拉强度损失率代入K=f(V)得到的K

步骤(8)、计算得出待测碳纤维板材缺陷几何构型及机械性能损失。

按照步骤(3)组建好实验平台并设置好实验参数，对待测碳纤维板材进行红外检测，拍摄红外热像图并采集数据，依据步骤(5)、步骤(6)能实现缺陷几何构型的重建与输出，并计算得到缺陷的体积，将该数据输入步骤(7)中拟合生成关系曲线K=f(V)，可以算出待测碳纤维板材抗拉强度的损失率。

本发明搭建了完整的检测体系，通过对标准缺陷试样的定量检测，建立了碳纤维板材抗拉强度损失率与缺陷几何构型体积之间的关系K=f(V)，实现了对碳纤维板材的快速监测，实际应用前景广阔。

以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。