基于FPGA和STM32的多通道超声信号同步采集系统设计

使用超声阵列探头进行无损检测时,为了保证检测的精度和准确性,检测系统需要对阵列探头各个通道的超声信号进行同步采集.该多通道超声信号同步采集系统以FPGA与STM32微处理器为核心,FPGA芯片负责数据的同步采集和缓存,最多可以进行32通道超声信号的同步采集,STM32作为系统主控芯片,负责发送控制信号和数据传输.该系统结合了FPGA和STM32微处理器的功能特点,使系统具有良好的工作性能,对各通道A/D进行并行控制,完成超声信号的同步采集,并将缓存的数据经由以太网接口传输到上位机进行保存、显示以及后续的数据处理.使用该系统对阵列探头的各个通道进行数据采集,采集的数据有很好的同步性,能够满足多通道超声检测数据同步采集的要求.     

超声导波管道检测的小波模极大值去噪法

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号的质量是实现管道缺陷识别和特征提取的基础。针对在无损检测过程中,频散效应和噪声干扰对缺陷回波信号特征值提取的影响,利用回波信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上传播特性的差异,采用小波变换模极大值的去噪算法,对超声导波回波信号进行去噪处理。仿真和模拟实验结果表明,小波模极大值去噪法能有效处理回波信号中的噪声的干扰,为下一步管道缺陷的识别与特征提取等打下良好基础。     

超声导波管道缺陷检测的小波阈值去噪法

在超声导波管道缺陷无损检测中,回波信号在接收和处理过程中不可避免地会受到噪声的干扰,另外,超声导波在管道中传播时还存在频散现象,这会给管道缺陷的识别与特征提取带来不利影响。在有限元数值模拟条件下,采用小波分析的方法,利用Daubechies小波家族中的coif3作为小波函数,运用启发式阈值选取方法,对加有噪声的超声导波回波信号进行去噪,实验分析结果表明此方法提高了重构信号的信噪比,有效地抑制了超声导波回波信号中的噪声,在管道缺陷超声导波检测中,可为管道缺陷的识别与特征提取等提供方便。     

超声脉冲检测硅橡胶内部缺陷的研究

用超声脉冲回波法试验发现，硅橡胶材料具有和水很接近的声阻抗率，可以用来很好地解决超声检测中的耦合问题。设计和制作的超声换能器性能优良、结构新颖，为日后对合成绝缘子内绝缘无损检测奠定了基础。     

利用底面反射波的时频分布分析热劣化钢材的超声特性

超声无损评价中,与材料特性相关的超声参数具有频率依从性.本文提出利用回波信号时频分布得到群速度和衰减系数的方法,介绍了对Cr-Mo钢和SUS316不锈钢热劣化损伤试样的超声检测实验,对获得的底面反射波进行Morlet小波变换,在时频平面得到不同频率的衰减系数和群速度,分析比较了同一材质在不同损伤状况下的超声参数随频率变化情况.     

超声脉冲回波法用于硅橡胶内部缺陷无损检测的研究

本文利用超声脉冲回波法，在探索试验中发现，硅橡胶材料具有和水很接近的声阻抗率，可以用来很好地解决超声检测中的耦合问题，并设计和制作了性能优良、结构新颖的超声换能器，为日后对合成绝缘子内绝缘无损检测奠定了基础。     

基于FPGA的高速大容量数据采集系统设计

在利用超声波进行长距离输油管道无损检测过程中,检测系统需要对采集到的多通道高速、大容量数据进行实时存储。本文介绍了一种基于FPGA控制的超声信号实时采集系统设计,该系统能在脱离PC机CPU及总线方式下由FPGA直接控制IDE硬盘,实现对高速、大容量数据的实时存储,并在检测完成后可以通过上位机接口对硬盘进行离线访问分析。目前,在工程实践应用中,硬盘记录的平均速度可达到5 MB/s以上。     

衬胶管道脱粘缺陷超声检测与识别方法研究

针对目前对在役衬胶管道脱粘缺陷缺乏有效检测手段,且检测效率和准确率较低的问题,基于超声脉冲回波法的基本原理,设计了适用于圆柱形衬胶管道超声检测的扫查和探头夹持装置,建立了相应的超声检测试验系统。分析了实际应用中多种干扰因素对超声回波信号的影响,构建了基于一维CNN的超声回波信号二分类模型。通过试验和与传统超声检测缺陷识别方法进行对比,结果表明利用所建立的超声检测系统及一维CNN模型能够在多种干扰因素存在的情况下实现对脱粘缺陷较精确的识别,识别准确率达到96.22%,为在役衬胶管道脱粘缺陷的自动化检测和识别提供了一种有效的方法和手段。     

电磁超声特征信号检测系统的设计

针对电磁超声换能器(electromagnetic acoustic transducer,EMAT)转换效率低、信号微弱、信噪比低的问题,设计开发了包括电磁超声换能器在内的,由低噪前置放大器、宽带接收器以及基于虚拟仪器的正交锁相放大等构成的电磁超声检测系统。对比了传统EMAT结构与新的EMAT结构磁通密度的不同,通过提高偏置磁场的强度提高EMAT的换能效率;分析了前置放大器、宽带接收器、电磁超声换能器的频率响应特性;研究了相敏检波器中低通滤波器的阶数、滤波器类型以及截止频率对电磁超声回波信号检测的影响,并对铝板进行了缺陷检测实验。实验结果表明:该系统能够实现电磁超声信号的实时采集、分析和存储,同时能够提高信号的信噪比和分辨率。     

基于FPGA的实时测距雷达研究

本文分析了脉冲积累对雷达回波信号信噪比的改善能力,并在此基础上研究设计了以FPGA为核心的数据采集和处理系统.FPGA控制ADC对中频回波信号进行高速数字采样,同时使用Altera的IP工具利用FPGA集成的大量高速RAM和逻辑单元设计了读写速度达200 MHz的高速双端口RAM,对采样数据进行多次数字积累,N个脉冲发射完成即可完成N次脉冲积累.该方案提高了回波信号信噪比,改善了雷达的测距性能,实时完成了目标距离的测量.通过仿真验证了方案的可行性.     

超声换能器时频域特性校准系统研究与实现

针对我国超声探伤仪换能器校准数字化程度较低的现状,深入分析国内外校准规范后,提出基于数字信号处理技术,实现换能器时域及频域性能自动校准的方法。设计并构建了超声换能器自动校准系统;对超声回波信号的分析,时域上利用了经验模态分解算法进行预处理去趋势项,同时提出从一列多次超声回波中获取首次回波的提取方法;频域上,利用数字频谱分析技术及加窗方法,对超声换能器首次回波进行频域特性分析;通过实际校准实验,整理并分析了若干提高检测可靠性的关键因素。实验结果表明,超声回波分析方法的实时性及可靠性较高,硬件结构的设计较为合理。     

改进小波包阈值法在导波信号处理中的应用

在管道超声导波无损检测中,缺陷回波信号不可避免地夹杂着噪声干扰信号,给管道缺陷的识别与提取带来困难。为了克服硬、软阈值去噪处理方法的不足,给出了一种小波包改进阈值法。应用此方法对含高斯白噪声的测试信号和实验采集到的缺陷回波信号进行了降噪处理。仿真与实验结果表明,该方法能有效地抑制缺陷回波信号中的噪声,降噪效果满意。     

超声信号的改进EMD阈值方法降噪研究

在进行工业超声无损检测的过程中,由于环境、仪器等原因产生噪声,对后续缺陷分析等工作形成一定干扰,不利于完成后期数据分析。因此为了使信号的信噪比有所提高,提出了一种改进的经验模态分解阈值降噪算法。同时对比小波软阈值降噪法与经验模态分解清除重复间隔阈值的方法,在MATLAB仿真软件中建立超声回波数学模型并进行算法验证。实验结果表明,经验模态分解降噪方法优于小波阈值降噪,改进后的经验模态分解阈值降噪方法在信噪比、均方误差、光滑度3个方面均有所提高,达到了较好的降噪效果。     

基于虚拟仪器的回声探伤系统设计与实现

本文介绍了一种应用虚拟仪器技术的回声探伤系统,它由硬件部分和一套控制分析软件组成。文章主要介绍了控制分析软件的各个功能组成部分,其各个功能块相对独立。该系统是一套具有脉冲激励产生,回波信号数据采集,降噪,缺陷定位,缺陷特征提取功能的完整的回声探伤系统。在LabVIEW软件的基础上通过调用第三方数据采集卡的dll库函数进行回波信号的采集,提出了波形和数组抽值相结合的精确定位的方法,提出了一种根据缺陷波形的上升和下降速率来判断缺陷类型的方法。实验结果表明缺陷能够被精确地定位和定性。     

基于一维CNN的时域超声信号识别技术研究

超声检测缺陷是一种主流的缺陷识别手段,二维卷积神经网络一直是该领域的主要技术,一般从二维C扫、D扫等图像中提取属性特征来进行识别分类,这些研究主要采用二维卷积层,会产生较大的资源消耗。在所有类型的缺陷识别方法中,超声回波信号分析是最主要和有用的工具之一,本研究从原始时域超声信号中提取特征,首先使用来自实验室的JPR-600C空气耦合超声波无损检测系统采集数据;然后通过使用不同的超参数进行实验、t-sne可视化等手段构建并优化一维CNN网络模型;最后实现超声信号缺陷识别分类。实验结果表明,所提出的CNN模型的性能令人满意,缺陷识别准确率为97.57%,高于其他机器学习方法,为实现缺陷识别自动化的需要提供辅助。     

JTUIS超声成像无损检测系统研究进展

JTUIS超声成像无损检测系统在传统超声探伤基础上,结合计算机技术、图像处理技术等实现了对触头焊接质量进行检测,并可以进行定性、定量的分析。简要介绍了JTUIS-Ⅲ、Ⅳ、Ⅳ＋、Va,从硬件、软件两方面简要叙述了系统的研究进展及所取得的成果,包括系统集成度的提高、信号处理以及图像处理方法的改进、系统软件的扩充与优化等。试验以及实际应用表明,改进系统检测的稳定性、可靠性和重复性都得到实质性的提高。     

基于FPGA和磁传感器阵列的磁场扫描系统

为实现铁磁性物体的无损检测,设计了一种基于FPGA和磁传感器阵列的磁场扫描系统。本系统采用了FPGA作为主控器,其中包含了AD配置模块、AD接口模块和数据缓存模块,FPGA控制传动装置进行扫描,通过磁传感器阵列扫描将磁场转换为对应的电压信号,通过以AD7768为核心的模数转换模块将电压信号传送给FPGA,实现8路并行高速磁场数据采集,然后在FPGA中通过双线性插值和伪彩色转换算法的处理,把采集的磁场数据转换成磁场分布的图像,存储在SD卡中并在LCD中实时显示。实验中,使用磁场扫描系统对环型磁铁、磁化后的铁丝、内嵌于木板中的铁钉、剥线钳和尖嘴钳进行了磁场扫描,采用基于磁通量与大津法为基础的程序处理,对物体进行定位与识别,定位的均方根误差平均值为3 mm,测量的长度接近实际物体的长度,能够辨别磁性物体的位置和方向,能够通过物体的特征磁场识别磁性物体,达到对铁磁性目标的无损检测和识别的目的。本系统采用了以FPGA ZYNQ7010、AD7768、HMC1001为主的电路采集磁场数据,具有采集速率高、扩展方便、功耗低,能获取磁场空间分布图像等优点,可以应用于铁磁性目标的定位和识别等领域,如安全检测、地下水下的磁性目标探测等。