铝板试件是工业中广泛应用的材料，而受到硬度、弹性模量和密度等的影响，导致铝板在使用过程中极易出现各种缺陷，如裂纹、分层等。传统的人工探伤方法由于效率低、精度差，已经无法满足现代工业对缺陷检测的需求。基于激光超声技术的可视化检测方法，通过激光照射产生的超声波在铝板中传播，可实时、准确的检测出铝板内部缺陷信息，提高了检测技术水平和效果，同时，为该领域对铝板试件进行缺陷检测提供了新思路和新方法，具有较高的应用价值。
1.激光超声可视化成像原理
1.1激光超声的波场测量原理
激光超声可视化检测系统采集目标物体超声波数据信息的主要手段为激光激励扫描，并根据声学互易定理对结构内的超声波场进行测量。在具体应用时，脉冲激光首先会在指定物体检测点a进行垂直照射，经由热弹射产生超声波，之后，相应位置的超声换能器便会同步收集声波信号，这时，因为被测物体形成的超声波时间和压电探头采集信号的时间相同，所以，该过程所获取的效果与布设众多传感器，对多点位超声响应信号进行收集的过程相等同。另外，在扫查环节，主要采集测试区域内包含有点位时间、空间坐标信息的超声波信号，再通过将二维平面与时间轴结合，形成三维数组，以获取超声波波场数据。最后，根据在不同时间所收集的数据制作出相应的超声波传播图像，便能达到可视化效果，获知传播规律。
1.2激光超声无损检测系统
激光超声无损检测系统的主要构成部分包括：激励、控制、传感三种模块，以某一公司制作的系统为例，激励单元由调Q固态Nd：YLF激光器构成，可发射出1053nm、30ns脉宽、1.8mJ单脉冲能量的激光，在计算机的操作下，能够使电动扫描镜与激光协同配合，在准确设定转动角度后，可将激光束定位在目标区域，之后凭借超声换能器，有效检测超声波数据。
2.激光超声可视化检测实验
实验系统主要包括激光激励和信号采集两个部分，针对激光激励部分来说，主要由激光器和脉冲驱动电路组成，激光激励系统的光源采用的是半导体激光器，波长为532 nm，重复频率为1 MHz，中心波长为1064 nm。脉冲驱动电路工作原理为：当超声脉冲激励时，激励信号经过两级放大电路放大后，输出与被测超声波波长一致的超声脉冲，通过耦合进入被测物体内部的超声波在传播时与信号产生干涉，并形成声信号。在实验中观察发现，当超声激励系统中加入光纤耦合器后，信号发射频率则会显著增加，但同时也导致发射功率消耗量增大，所以在实际使用时要合理选择耦合器。
针对信号采集部分来说，组成部分包括：计算机、高速采集卡、激光超声检测系统组成。其中采集卡会通过指定接口与计算机进行数据通讯，计算机与高速采集卡之间主要利用高速串行接口进行信息传输。在高速采集卡和图像采集卡之间要采用光纤耦合器进行连接。由于光纤耦合器可以将光纤、激光激励部分、信号发送部分完全隔离，所以避免了在传输过程中光纤受到外界影响而产生信号干扰问题。采集卡通常是用以对计算机与高速采集卡之间的数据进行传输的设备，高速采集卡具有实时采集和控制的功能。
3.激光超声图像处理
在实验中以选用的波长为300nm、频率为100kHz、扫描速度为30mm/s，脉冲宽度为1μs的超声波换能器为例，选取一块尺寸为150mm×90mm×10mm的铝板样品进行检测，并合理设置激光器位置，在实验中超声波信号通过激光照射产生后被发射到铝板中，之后对信号进行处理。
3.1信号背景噪声处理
信号处理方法主要分为两部分：第一，利用傅立叶变换进行信号去噪处理；第二，对去噪后的信号进行缺陷识别。原理为：通过傅立叶变换制作出超声波信号的频谱变化图，之后对相应频域进行数据研究、分析，提取出有效信号的频率数据，使用滤波器对信号进行处理，将信号进行频率分离，对不同频率的信号进行叠加得到去噪后的信号。然后，对去噪后的信号进行阈值分割，在此过程中需要注意的是，为了提高实验效果，对阈值分割后的结果继续采用阈值二次分割法进行了处理，直到得到目标函数最小值所对应的二值化图像，最后再对二值化图像进行细化处理，最终得到最终缺陷的位置。
3.2差分处理算法
针对图像处理环节进行具体分析，想要防止受到直达波的影响，直接采集有效的反射回波最大振幅，应通过差分成像进行处理，即使用激光超声对无缺陷和有缺陷的铝板样品进行扫描，按照最大振幅值算法获取二者信号声压幅值，形成不同的矩阵，计算矩阵差，由于激光在无缺陷材料中仅能形成入射表面波，因此，差分处理后，即可消除干扰因素，便于对缺陷材料进行检验。同时，为减小超声波传播时声能损耗的影响程度，还需要使用超声探头，在原有扫描位置的相对等距离区域再次对无缺陷和有缺陷的铝板样品进行扫描，同样会形成两块矩阵，再次进行差分处理，计算平均数值，形成最终矩阵，最后进行二次成像，即可获取到清晰的图像。
结语：使用激光超声的铝板缺陷可视化检测方法，通过对铝板进行激光照射产生超声波，利用超声波在铝板中传播时会产生反射和透射的特点，对铝板内部缺陷进行可视化检测，并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。经过激光超声图像处理，对信号背景噪声进行清除，利用差分处理算法提高图像清晰度，可进一步提高信号信噪比，有效改善成像质量，在较大程度上避免了直达波、超声波传播时声能损耗等因素对图像精准性的干扰，最后，通过数据分析，可快速掌握图像中缺陷位置的分布规律，判断出铝板裂纹、分层等缺陷的位置、大小、轮廓等。
参考文献：
[1]罗朝莉,朱冰,王波等.铝板表面裂纹的激光超声检测与信号处理研究[J].电子测量与仪器学报,2023,37(10):41-52.
[2]李华,朱冰.基于可视化激光超声金属板材缺陷的图像处理研究[J].工业控制计算机,2023,36(03):89-91.
