基于时频分析的奥氏体焊缝超声检测信号处理

对奥氏体焊缝超声检测信号处理方法进行了研究.提出一种基于匹配追踪和小波变换两种时频分析方法的信号处理方法,分别从能量和频率的角度区分缺陷信息和材料散射噪声,提高超声检测回波的信噪比.为了验证此方法的有效性,建立了超声检测试验系统,对53 mm厚焊缝试块进行检测试验,采集了含有大量材料噪声的实际检测信号.选用sym8小波...     

基于LBP-KPCA特征提取的焊缝超声检测缺陷分类方法

焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式（one-dimensional local binary pattern,1-D LBP）算法结合核主成分分析（kernel principal component analysis,KPCA）提取焊缝缺陷回波信号特征的方法.采用1-D LBP算法提取缺陷回波信号的LBP特征,通过KPCA对此LBP特征集进行主成分分析,选取贡献率之和超过90%的前N个主成分作为缺陷分类的特征向量,利用基于径向基核函数的支持向量机（support vector machine,SVM）实现了缺陷类型的自动分类.以夹渣、气孔和未焊透三类焊缝缺陷为对象,开展了缺陷特征提取及分类试验.结果表明,使用LBP-KPCA特征进行缺陷分类时,准确率达到96.7%,优于常规特征,为焊缝缺陷分类及无损评价提供了重要参考.     

油罐焊缝缺陷的超声相控阵检测

超声相控阵技术作为新型的无损检测技术已应用于油罐缺陷检测领域。针对实际焊缝中可能存在的裂纹、气孔、未熔合和未焊透等缺陷,设计制作了包含不同缺陷的焊缝试块。通过设定超声相控阵的声束角度、焦距位置和焦点尺寸等参数,可清晰检测到焊缝内部缺陷,并能较准确地判断内部缺陷的位置和大小。但相控阵技术对被检件表面要求较高,且需要制作多种试块。     

焊缝缺陷超声定量检测方法探讨

按断裂力学分析,焊缝缺陷在壁厚方向上距上表面距离P_1、距下表面距离P_2及自身高度h值直接影响其裂纹当量尺寸(?)的大小,相对而言,缺陷的长度等尺寸对(?)影响较小,因此P_1,P_2及h值的准确检测对缺陷监护控制和压力容器安全分析等具有极为重要的意义。常规检测方法对P_1,P_2及h值均未给予足够的重视。因此,探讨针对危害性面状缺陷的P_1,P_2及h值的定量检测很有必要。     

基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别

超声无损检测已被广泛用来检测材料内部的缺陷,然而对缺陷性质的识别始终是检测的难点,为此研究了一种基于超声信号和图像融合的焊缝缺陷识别新方法.该方法充分利用检测数据,通过对缺陷回波信号特征与缺陷形态特征的数据融合,实现了焊缝缺陷的有效识别.利用自主研制的超声成像手动检测系统对含有气孔、夹渣、裂纹、未焊透和未熔合五类典型焊接缺陷的焊件进行了检测,分别提取缺陷的超声回波信号特征和缺陷图像的形态特征,构建神经网络实现超声信号和图像特征的数据融合.结果表明,该方法实现了多类缺陷的识别,提高了缺陷识别率,有助于焊缝质量评定.     

基于视频定位的焊缝缺陷超声检测技术

研究了一种基于USB摄像头定位的焊缝缺陷手动超声检测系统,通过USB摄像头实时获得超声波探头相对于焊缝的平面二维位置,结合探头传感的焊缝缺陷深度信息,以三维投影成像方法表征缺陷三维信息,进而直观的对焊缝缺陷进行定位定性定量综合分析诊断,适用于在役焊接结构的现场检测.利用该系统对裂纹实际焊接缺陷进行了超声波无损检测.结果表明,采用该方法可以方便快捷,且较直观的给出焊缝缺陷的位置、大小、分布等特征,有助于对不同类焊接缺陷的定性识别.     

一种焊缝缺陷自动超声检测系统

给出了一种四通道焊缝缺陷自动超声检测系统HAUT-1的设计，实现方法，HAUT-1由磁吸附爬行器，扫查臂耦合剂自动输入系统，电机控制器，超声波发射，接收电路，高速数据采集电路，焊缝自动跟踪系统及控制计算机组成，可应用于厚度为10-100mm的平板，压力管道和压力容器筒体纵，环焊缝缺陷的自动检测，对HAUT-1的功能进行了介绍，给出了其主要技术指标，并对系统的构成，焊缝缺陷的自动检测方法及焊缝自动跟踪算法进行了分析与讨论，在φ1800mm，厚100mm的锅炉汽包窄间隙环焊缝上的检验结果表明，HAUT-1的检测结果与手工检测结果相同，并具有较好的检验精度，重复性及缺陷图像处理功能。     

铝合金焊缝超声TOFD检测的信号特征

针对厚板铝合金焊接接头的检测，研究了超声衍射时间差法（TOFD）检测时的信号特征及衍射规律，并探讨了最佳检测工艺参数和缺陷测量精度。研究结果表明，缺陷尺寸的测量结果与真实值基本吻合。其研究为实际焊接接头的检测奠定了基础。     

EN1713—1998焊缝超声检测缺陷定性

引言焊缝缺陷分平面状和非平面状 ,系按下列参数定性分类 :(1 )焊接工艺 ;(2 )缺陷几何位置 ;(3)最大回波高度 ;(4)定向反射性 ;(5 )回波静态波形 ;(6 )回波动态波形。为使定性结论正确 ,缺陷的分类过程需要对每一参数对照其他参数进行观察分析。附录 A的流程图是适合于一般应用的焊缝内部缺陷的定性分类法 ,可作为指南。此流程图应联系上述头两个参数一起使用 ,不可将其单独分析。若签约双方同意 ,此分类方法只应按 EN1 71 2进行。1　范围本标准规定内部缺陷分类定性 (平面或非平面型 )的整个流程 ,见附录 A。本标准仅适用于表面未磨平的…     

三通焊缝的超声检测

根据三通焊缝的结构特点，结合实际工作经验，总结分析了三通焊缝的超声检测方法。     

表面不平度对近表面缺陷的超声检测的影响

激光焊接是连接钛合金的一种主要的工艺方法.由于焊缝中气孔形成倾向较大,需要进行严格的无损检测.文中概述了超声自动检测过程中工件表面不平度的不利影响,重点分析了焊缝余高对检测结果的影响.采用不同频率的探头对模拟试件进行超声水浸检测,通过对焊缝的不同位置进行测试得到适用的探头频率及其它检测参数.结果表明,通过选择合适的探头频率和检测工艺,可以减小表面不平度对检测灵敏度的影响,可以发现工件表面以下深度为1.0～2.5 mm、最小直径为0.3 mm的气孔缺陷,从而提高超声自动检测的可靠性.     

基于PC的超声自动扫描控制系统

介绍了五轴超声无损检测自动扫描系统的工作原理,并详细介绍了其控制系统的硬件配置和软件组成,该系统能够控制机械装置带动探头实现对复杂曲面的自动扫描。     

二维超声磨削纳米复相陶瓷的磨削特性研究(1)

本文通过对二维超声磨削纳米复相陶瓷的磨削特性进行理论分析及试验研究，尤其是磨削力的特性及其影响因素，从而探索磨削加工表面质量的影响因素并提出改善磨削效果的措施。研究结果表明，磨削力随着切深的增大而增大，随着磨削深度的进一步增加，超声振动在磨削加工中所起的作用减弱；二维超声振动磨削大大扩大了复相陶瓷磨削的塑性加工区域，二维超声振动磨削过程的塑性域是磨削深度小于5μm，而普通磨削塑性域是在磨削深度小于2μm；适当增大磨削速度，既可以增强磨削砂轮的自锐能力，获得较高的去除率，又可以增加塑性变形，改善工件的表面质量；砂轮线速度的变化对二维超声振动磨削过程中的磨削力影响比对普通磨削过程中的磨削力的影响小，故二维超声振动磨削可以选用较大的砂轮线速度；工件速度对二维超声振动磨削表面粗糙度影响很大，其值随着工件速度的增加而增大。     

基于形态特征的钢中析出相自动分类方法

为探明钢中不同形态及粒径的析出相粒子对钢的力学性能影响规律,需对其进行精确统计。为此,文章提出了一种基于形态特征和神经网络进行析出相自动分类统计的方法。该方法首先对目标图像进行预处理并提取目标粒子6个形态特征构成特征矢量以详细描述目标。然后利用BP神经网络建立粒子特征矢量与粒子形态的映射关系,继而实现对各种形态析出相粒子的自动分类统计。实验结果表明,该方法对诸如粒子团聚、粒子空洞及毛刺等缺陷目标具有很好的处理效果,可高效、便捷地进行析出相的自动分类,为钢中析出相的定量微观分析提供了可靠依据,而且具有很好的普适性。     

Study on defect classification in multi-layer structures based on Fisher linear discriminate analysis by using pulsed eddy current technique

Pulsed eddy current (PEC) is an emerging non-destructive testing technique with wide application potential. In this study, defect parameter identification in multi-layer structures is examined by using the PEC technique, and a Fisher linear discriminate analysis (FLDA)-based defect classification method is proposed. Defect localization and shape identification are investigated, and defects on the surface and subsurface of the third layer are discriminated. The time domain characterization method is introduced and researched by using the peak time and zero-crossing time of PEC response signals, the principal component analysis algorithm and the FLDA method. The feature extraction results of the three methods are used as the input values of support vector machine for defect classification and feature extraction, and the classification methods are compared. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed method can contribute to effective classification for defect parameter identification.     

超声滚挤压轴承套圈的表层性能预测模型建立及工艺参数优化

采用超声滚挤压技术对轴承套圈进行表面强化,为了提高其表层性能,实现对工艺参数的优化控制,以轴承套圈材料42CrMo钢为研究对象,通过超声滚挤压正交试验,建立了轴承套圈表层性能与加工参数(主轴转速、进给速度、振幅和静压力)之间的径向基(RBF)神经网络预测模型,并采用方差分析法和田口算法分析了工艺参数对表层性能(表面粗糙...