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妙招!紅外攝像機檢測焊接樣品的缺陷

 儀商導讀:隨著汽車產量的增長,鋼材等各種材料廣泛運用于汽車制造中,焊接、粘接以及機械接合等各種接合工藝也出現了新的變化。以此同時,不同材料之間的接合可靠性和耐久性問題也引起關注。究竟如何檢測焊接樣品的缺陷?

本文介紹一種無損檢測方法,該方法通過外部激發測量對象(光、超聲、渦流、電流、熱彈性等),使其產生溫度變化,然后使用紅外攝像機檢測測量對象內部的缺陷、裂紋、接合狀態、內部剝離、密度變化和涂膜厚度等。

1.紅外攝像機

因為無損檢測使用的紅外攝像機要以高靈敏度捕捉瞬變現象,因此需要有高時間分辨率的高幀速率。每個像素的空間分辨率由與紅外攝像機一起使用的透鏡所決定的空間分辨率視角決定,如要檢測大型目標和精細區域,要使用高像素的紅外攝像機。

2.光激發無損檢測


1-光學增強方法的基本原理

1為光激發無損檢測裝置概圖。該方法分為圖2所示的脈沖熱成像和圖3所示的鎖相熱成像兩種。


2-脈沖熱成像的基本原理

脈沖熱成像方法通過瞬間燈光激發使測量對象出現溫度上升,在溫度下降的過程中,通過圖像顯示正常位置和缺陷位置出現的溫度變化和時間相位滯后。該方法針對捕捉表面附近缺陷和熱傳導系數較高的金屬瞬變的檢查。


3-鎖相熱成像的基本原理

鎖相熱成像方法通過重復亮燈激發測量對象,通過圖像顯示正常位置和缺陷位置出現的溫度變化和時間相位滯后。

3.光激發無損檢測示例


4-脈沖熱成像檢測焊接

4為脈沖熱成像的檢測示例,圖中顯示干電池底部的焊接位置狀態。通過捕捉金屬等高熱傳導系數材料的瞬間溫度變化等瞬變現象,清楚識別正常位置和缺陷位置。


5-脈沖熱成像進行時域檢測

5為手機鋰離子電池的時間序列圖像。左圖為光激發后短時間內觀察的測量對象表面附近的內部圖像,右圖為較長時間后觀察的較深位置的內部圖像。因為存在導熱差異產生的時間差,所以可以分層顯示內部結構。


6-鎖相熱成像檢測復合材料

6為使用光激發鎖相熱成像儀檢測復合材料車身缺陷的圖像。


7-缺陷與鎖相頻率的關系

7為深度方向上缺陷位置不同的復合材料平板檢測示例。改變光激發的鎖相頻率,0.5Hz的高頻只可使測量對象表面附近發生溫度變化,可以檢測檢測測量對象表面附近的缺陷。另一方面,使用0.06Hz的低頻可以檢測測量對象深度方向的缺陷。因此,在光激發鎖相熱成像中,通過改變激發頻率,可以檢測從測量對象表面到缺陷的傳熱溫度變化和相位滯后,從而可以推斷缺陷深度。

4.超聲波激發無損檢測示例


8-超聲增強法的基本原理

8為超聲波激發無損檢測裝置的概要。通過超聲波換能器激發測量對象,使用紅外攝像機檢測測量對象內部的龜裂或裂紋通過內部摩擦或滯后而發熱的狀態。


9-超聲波激發評估鉚釘

9為通過超聲波激發檢測的鉚釘殘留圖像。左圖為鉚釘熔化后成為一體的良品圖像,即使使用超聲波激發也不產生熱量。右圖中的鉚釘處存在間隙,可以測量到超聲波激發產生的發熱。

另外,測量對象激發方法有機械負荷和渦流方法兩種。此處使用感應線圈進行感應加熱,檢測圖像如圖10所示。


10-通過渦流激發評估焊接部件

左側的紅外成像圖像中,測量對象表面焊接的材料不同,發射率也不同,因此無法評估焊接內部有無缺陷。但是相位圖像不容易受到測量對象表面狀態的影響,可以進行檢測。因此,實際進行汽車鎖相檢測時,無法檢測發射率均勻的黑色涂層表面。因此,通過不受表面發射率和形狀影響的相位信息可以進行檢測。

5.鋼板激光焊接與粘合劑充填檢測示例

顯示模擬汽車接合使用較多的鋼板激光焊接與粘合劑充填狀態的試驗級評估結果。


11-各種焊接缺陷

如圖11所示,生產線中的激光焊接存在各種缺陷和不良。

○氣孔/針孔
○焊接裂紋
○滲透缺陷
○未熔合

○底切、焊瘤


12-激光焊接樣本的尺寸

12為形狀尺寸,20.75mm厚的鋼板重疊在一起進行焊接,通過改變激光輸出。


13-各種焊接缺陷的熱成像圖

如圖13所示評估模擬6種焊接狀態的試驗片。


14-粘接樣本的尺寸(鋼材)

14所示形狀尺寸的20.8mm厚鋼板的重疊粘接狀態。


15-熱成像顯示粘合劑充填狀態

15中的粘合劑寬度為0.3mm,中間未粘接位置分別有長度為5mm、10mm20mm的空隙,在該狀態下檢查評估粘合劑的充填狀態。


16-熱成像顯示粘合劑寬度差

16為粘合劑寬度從0.15mm變化為0.5mm時,檢查評估粘合劑的寬度差。


17-粘接樣本尺寸(鋼材和玻璃)

17所示形狀尺寸的0.8mm厚鋼板與4.9mm厚玻璃板重疊5mm寬度狀態。


18-各種粘接缺陷的熱成像圖

18顯示粘合劑的充填狀態評估結果。

6小結

高性能紅外攝像機可以捕捉非常輕微的溫度變化,并且可與鎖相熱成像組合改進S/N。通過時間序列處理和改變激發頻率,可以觀察原來難以觀察的測量對象的內部深度方向信息。另外,通過圖像處理將正常位置和缺陷位置進行二進制處理,可以用作自動識別的檢測裝置。


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