基于超声TOFD法直通波幅度分布的近表面缺陷检测

针对超声衍射时差法（TOFD）的近表面检测盲区问题,提出一种基于直通波幅度分布分析的近表面缺陷检测方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值。试验结果表明,该方法能准确检测出埋深1．0mm的人工缺陷,有效地提高了对近表面缺陷的识别能力。     

镁合金超声检测的相关增强小波去噪技术

提出了一种基于相关增强与小波阈值相结合的超声信号去噪方法,将该方法用于AZ91镁合金的超声检测能够有效地去除噪声,提高检测精度。由于同类缺陷信号之间相关性较大,因此对同类缺陷的超声信号进行相关处理能够增强缺陷信号;结合小波分析的多分辨分析特点,从频率和时域对增强后的信号进行阈值处理,最终获得了良好的去噪效果。实验结果表明:该方法能够有效去除由粗晶散射引起的结构噪声,对微弱缺陷信号的检测是很有效的,且灵活便捷。     

基于超声TOFD直通波及神经网络的近表面缺陷自动识别

针对超声TOFD存在近表面盲区及近表面缺陷自动识别分类的问题,提出了基于超声TOFD直通波及神经网络对近表面孔状缺陷识别分类的方法。在近表面缺陷检测信号的直通波部分选取多个关键点,揭示了各关键点幅度分布与近表面缺陷深度的关系,获得了用于近表面缺陷检测的幅度分布特征值,并将该特征值用于BP神经网络对缺陷识别分类。试验结果表明,该方法能够对铝合金板近表面孔状缺陷进行准确、有效的自动识别分类。