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。     

钢轨超声检测典型损伤B显图谱特征分析

以提高钢轨损伤分析判断准确率为目的,介绍了数字式钢轨检测回放软件,讨论了60 kg/m钢轨接头、焊缝在正确拼孔下对应的超声波B显特征图谱,分析总结了典型钢轨损伤B显图像特征。结果表明:通过对钢轨超声B显特征图谱及钢轨典型损伤B显的分析,可以有效提高钢轨损伤分析判断的准确率,减少损伤的漏检;典型钢轨损伤中,轨面鱼鳞损伤B显图像会出现一、二次波;具有倾斜角度的螺孔斜裂纹,早期检测较难发现;轨头、轨底焊筋波处前后交叉出波表示该处焊缝异常;对于焊缝轨腰水平裂纹,轨腰推瘤打磨可有效避免其突发性断裂。以上结果为钢轨超声检测典型损伤分析提供了重要的参考依据。     

基于横波多次反射法的弹簧扁钢缺陷定位方法及扫查方式研究

为提高弹簧扁钢的无损检测速率,分析多次反射波在传播过程中各次跨距的差异及反射波幅度随传播距离的变化,以及检测探头扫描步进对缺陷多次反射波信号的影响,提出基于横波多次反射的缺陷定位、定量方法及适用于高效检测的探头扫查方式,为在线检测弹簧扁钢提供技术基础。结果表明:基于横波多次反射波可准确评价缺陷位置和当量,采用5P8×12K1横波斜探头检测厚度为13 mm的弹簧扁钢,可检测距离探头入射点311 mm、直径1 mm、长10 mm的横孔,横孔距探头入射点水平距离及深度的定位误差均小于3 mm;依据不同直径横孔的反射特征提出缺陷定量方法。基于横波多次反射法结合所提出的扫查方式,可高效、可靠地全面检测弹簧扁钢。     

基于YOLOv5算法的钢轨扣件分类检测研究

钢轨扣件是保障轨道车辆安全运行的基础，目前依靠人工检查钢轨扣件状态效率低且具有缺陷性。基于YOLOv5算法对钢轨弹条断裂、缺失、移位以及螺栓缺失四种状态扣件进行分类检测研究，文章选取706张含故障扣件的图片进行标注形成钢轨故障扣件数据集，讨论了YOLOv5s、YOLOv5m两种模型对数据集分别训练50、100次后的识别效果，结果显示：采用YOLOv5m模型训练100次的YOLOv5算法对各类别故障扣件的测试精度、召回率、mAP@.5、mAP@.5:.95分别为0.988、0.967、0.987、0.822。该方法对钢轨扣件分类检测具有很好的应用价值。