焊缝超声TOFD检测信号及图像降噪技术研究

超声TOFD检测信号中混入的无关噪声常导致从检测图像中难以分辨缺陷特征。本研究通过小波包分解技术分析缺陷衍射波特征信号的时、频域分布特征,采用小波包统一阈值对超声TOFD检测信号进行降噪处理,对比软、硬阈值函数对检测信号的降噪结果。研究结果表明:采用软、硬阈值对长度10 mm、深度5 mm的裂纹缺陷信号降噪,其信噪比由原始的22.88 dB分别提高至186.66、176.65 dB,对长度28 mm、深度8 mm的夹杂缺陷信号降噪,其信噪比由原始的16.62 dB分别提高至33.74、28.16 dB;基于小波包软、硬阈值去噪后信号进行图像重构可有效抑制干扰条纹并提高缺陷特征图像的分辨力,而采用软阈值法几乎完全去除了原始超声TOFD检测图像中的噪声条纹。     

高阶互谱超声成像

在超声成像中，由于缺陷信号易被噪声湮没，信噪比受到很大的削弱，针对该问题，讨论了高阶维格纳互谱对高斯噪声的抑制作用，提出了一种改进的基于该分布和似然比理论的超声成像算法。试验结果表明，用该算法能从强噪声中识别出缺陷点，提高成像的信噪比。     

自动超声波探伤系统缺陷检测能力的改进

信噪比（SNR）是一个与探伤系统质量好坏有关的重要参数。它不仅在发现杂波中的缺陷信号，而且在确定最o河检测的缺陷大小方面都有帮助。如果杂波信号幅度与缺陷信号幅度相同，则缺陷检测能力会受到严重削弱。信噪比小于6dB，则缺陷检测能力就值得怀疑了。信噪比既不是由系统制     

数字超声系统脉动噪声的估计与消除

采用高通滤波器和小波包变换技术对低碳钢摩擦焊接头进行超声无损检测，研究表明，高通滤波后，信噪比有所提高，但频率滤波器在滤除噪声的同时，也滤除了缺陷信息中所含的低频成分。小波包变换是一种比小波变换频率线性度更好的时频分析方法，能同时兼顾信号的陡变和缓变特征，从而清楚地区分时变信号和长时间的类周期信号。实验证明，小波包换能正地估计出脉动噪声，从而有效地去除之，提高信号的可观察性和信噪比。     

AZ91铸造镁合金缺陷的超声检测技术

以AZ91铸造镁合金试块上的人工孔形缺陷为检测对象,研究缺陷的直径及埋藏深度与超声A扫描信号特征量的关系。结果表明,缺陷信号幅值与孔形缺陷直径及其埋藏深度有良好的线性关系。采用低通滤波和小波分析的方法对从镁合金试块上采集到的弱信号进行降噪处理,结果表明,小波变换能有效提高小孔径缺陷信号的信噪比。     

基于深度重采样叠加的不锈钢焊缝TOFD检测信号降噪技术

奥氏体不锈钢焊缝粗大的柱状晶组织会导致常规TOFD(超声波衍射时差法)检测信号的信噪比较低,检测信号中的缺陷衍射波较难判定。为提高检测信号信噪比,基于缺陷衍射波信号与焊缝组织结构噪声的差异,提出了深度重采样叠加算法并进行检测试验。研究结果表明,与缺陷衍射波信号基本一致的相位分布相比,结构噪声的相位分布具有随机性;深度重采样叠加技术可有效抑制组织结构噪声,提高检测信号信噪比,对于提高奥氏体不锈钢焊缝的TOFD检测能力具有重要作用。     

点聚焦表面波EMAT声场特性及其试验

针对曲折线圈电磁超声换能器(EMAT)换能效率和信噪比低的问题,建立了点聚焦EMAT的三维声场有限元模型,通过瞬态和稳态分析,分析了激励频率、线圈匝数和导线长度对点聚焦EMAT的声场聚焦特性以及缺陷回波特征的影响规律。搭建了0.5 MHz点聚焦EMAT检测系统,用于铝板中不同直径的圆孔检测,并与传统的曲折线圈EMAT进行对比。结果表明:采用点聚焦表面波EMAT,可以极大程度地提高信噪比和缺陷检测能力。     

HHT在粗晶材料超声检测中的应用

超声检测粗晶材料时,结构噪声会严重降低检测信号的信噪比,造成缺陷反射波很难分辨出来。为提高检测信号的信噪比,增加粗晶材料超声检测的可靠性,本研究采用希尔伯特-黄变换(HHT)对检测信号进行分析处理。用超声检测系统对材料进行检测,采集粗晶材料测试数据;通过经验模态分解获得组成信号的本征模态函数,并经过希尔伯特变换得到不同模特对应的边际谱;分析信号的时频信息,去除噪声信号,提高了信噪比,使缺陷反射更加明显。实验结果表明:HHT能够有效去除无效的结构噪声,提高信噪比,缺陷反射更加突出。     

GH901高温合金盘件复杂区域微小缺陷超声相控阵检测信号的小波降噪研究

针对GH901高温合金盘件复杂区域微小缺陷的相控阵超声检测技术,分析了检测信号,采用一种随分解尺度变化的阈值设置准则对检测信号进行小波降噪处理以提高信噪比。结果表明,该方法可在较好保留盘件微小缺陷信号的同时滤除噪声信号,有效的提高了相控阵超声检测信号信噪比,对于提高GH901高温合金盘件复杂区域微小缺陷的相控阵超声检测能力具有重要作用。     

基于合成孔径聚焦的不锈钢焊缝超声TOFD检测技术

奥氏体不锈钢焊缝受粗大柱状晶组织的影响,其焊缝的超声TOFD检测信号信噪比低、扫描图像模糊,缺陷检测容易误判或漏检。为提高检测信号信噪比及扫描图像分辨力,引入合成孔径聚焦算法对超声TOFD-D扫描采集的A信号进行处理,并分析了变迹窗对处理后检测信号信噪比的影响。研究表明,通过优化选择变迹窗可提高检测信号的信噪比和缺陷的D扫描图像分辨力,有效地增强了超声TOFD检测技术对奥氏体不锈钢焊缝的检测能力。     

小波变换理论在弹药无损检测中的应用

为提高工业CT探测炸药的信噪比和可靠性，利用小波变换的方法降低信号噪声以实现有效的炸药探测。结果显示小波变换可对工业CT探测的炸药信号进行分析，能有效抑制噪声和提高信噪比，并可检测出药柱的裂纹及其位置。     

一种基于改进阈值函数的小波域超声信号去噪方法

针对超声无损检测中超声信号受噪声污染、信噪比不高的情况,提出了一种新的基于改进阈值函数的小波域超声信号去噪方法.通过仿真实验,证明了该方法能够取得很好的去噪效果.相对于经典的阈值函数,改进的阈值函数在超声信号去噪中更具有优势.     

粗晶材料超声检测缺陷信号增强的小波分析法

在超声无损检测中，粗晶材料（奥氏体钢）的晶粒噪声往往使材料的缺陷信号变得难以识别。在分析晶粒噪声和缺陷信号频谱分布的基础上，利用小波分析法消除晶粒噪声以实现有效识别缺陷的目标。利用此方法进行实际粗晶材料超声信号分析，可方便地识别缺陷的存在与否以及缺陷的位置     

电磁超声探伤回波信号的硬件处理

在电磁超声检测(EMAT)中,由于实际获得的检测信号成分复杂,噪声和干扰比较强,导致有用信号相对较弱,而且有用信号和噪声信号的幅度基本重合,信噪比和分辨率都较低。以钢管的电磁超声检测(EMAT)为例,设计了一种对从电磁超声探伤仪获得的回波信号进行处理的方法,从而减小噪声对信号的干扰,提高信噪比和分辨率,达到提高电磁超声检测效果的目的。实际工程项目中的应用证明,提出的信号处理方法是必要的和有意义的,并且检测效果良好。     

提高工业数字射线图像对比度及信噪比的工艺措施

对比度及信噪比是构成工业射线数字图像质量的核心要素。从人眼的视觉特性入手,计算验证了人眼对灰度的分辨能力,在数字射线探测器接收特性基础上总结了图像对比度及信噪比与曝光参数的关系,据此提出了一种提高工业数字图像对比度及信噪比的工艺措施。可供优化数字式射线实时成像检测工艺（RTR）及配置检测设备时参考和应用。     

改进阈值小波去噪方法在机床冲孔声音信号处理中的应用

机床冲孔产生的声音信号包含了许多有用信息,为了滤除声音信号提取过程中的工厂环境产生的噪声,使用改进阈值小波去噪方法对声音信号进行处理。利用信噪比(SNR)和均方误差(MSE)作为去噪效果指标,使用新的阈值选取规则,提出了一种分段连续的阈值函数,对传统小波去噪方法进行改进。该改进函数通过引入常数a,解决了传统阈值函数中软硬阈值函数不连续和恒定偏差问题。采集机床冲孔声音信号并叠加高斯白噪声作为机床冲孔含噪信号进行验证。通过实验确定了最佳小波函数类型和分解层数,将改进阈值小波去噪算法与传统算法进行对比,结果表明:改进后的算法去噪效果良好,且有效保留了较低的信号能量。     

Application of NDT methods to improve the detection of underground linear objects

Identification of underground objects and rectilinear discontinuities such as tunnels, tubes etc. is quite complicated. This is due to the fact that their width is quite small compared to the cross-section of ground penetrating radar (GPR) beams. This implies low reflectivity and hence very low signal-to-noise ratio (SNR) per scan. In this paper, we propose a new method for improving the SNR of remote sensing devices such as GPR, that use electromagnetic (EM) waves for detection of underground objects. The proposed method for improving the detectability of small-width objects is based on measuring the anisotropy of soils, in a similar fashion as in non-destructive testing methods. The proposed method performs ‘orthogonal’ scans of a parcel of the tested soil, with subsequent processing of the received signals using a special algorithm. No ‘progressive scan’ is required. Mathematical expressions for calculation of SNR are derived in a general form. The performance of the proposed method is investigated by simulations of real cases, when the reflected signal from the object is ‘drowned in the noise’. Numerical simulations of the investigated cases show that SNR can be increased from 10 dB up to several 10's dB, compared to the traditional method of progressive scanning of the soil under test. It is shown that the presented version of the orthogonal scanning method can yield simultaneous improvement of both SNR and selectivity. The horizontal resolution is improved to about 1 m, in contrast to 5–6 m in conventional GPR.     

基于样本熵的改进小波降噪在微电机质量检测中的应用

微型电机振动信号信噪比低,环境噪声复杂,对噪声信号进行有效去除是对其进行质量检测的关键步骤。针对传统小波降噪阈值函数连续性差、降噪效果不理想等问题,提出一种基于样本熵的改进小波阈值函数,能够根据信号混乱程度自动对阈值函数进行调节。仿真结果表明：在低信噪比环境下,基于样本熵的改进阈值函数降噪效果明显优于传统阈值函数和普通改进阈值函数,信号信噪比得到显著提升。对微型电机异音信号进行降噪处理和特征提取,结合SVM分类器进行训练测试,试验结果表明：改进的小波降噪算法能够有效去除电机信号环境噪声,提取有效的信号特征,对出厂电机性能优劣进行准确判断。该方法将为微型电机厂家大规模质量检测提供理论依据和支持。