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《浙江大学》 2014年
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薄材焊缝自动化超声TOFD成像检测关键技术研究

周红明  
【摘要】:薄材焊件广泛应用于各个行业,对国民经济的发展、现代国防的建设以及高新技术的进步产生巨大的影响,一直以来对无损检测技术具有强烈的需求。由于超声TOFD (Time of Flight Diffraction)成像检测技术拥有其它方法难以媲美的优势,已成为目前焊缝缺陷定量检测最为有效的技术手段,并正朝着自动化检测方向迈进。但薄层板材较小的厚度会使超声TOFD检测原始信号产生混叠,并作为该技术自动化应用基础的自动化成像及其成像结果自动判读技术,还存在有待突破的技术障碍。为此,本论文结合国家自然科学基金资助项目,开展薄材焊缝自动化超声TOFD成像检测关键技术研究。在明确超声TOFD成像检测机理及其可靠性影响因素的基础上,将小波变换与维纳滤波方法有机融合,发展一种适合于超声TOFD检测信号应用的小波子带维纳滤波技术,实现薄材焊缝的高纵向分辨率超声TOFD成像,并建立超声TOFD检测图像参数化模型,利用参数优化辨识技术精确定量检测薄材焊缝缺陷的位置及尺寸等几何信息;同时,针对超声TOFD检测图像中直通波遮挡近表面缺陷、对比度分辨率低以及边界模糊等共性问题,开展相关图像处理技术的研究,重点发展基于形态学与分水岭的组合式图像分割算法,有效协调计算效率与分割精度之间的矛盾,高性能实现检测图像感兴趣目标区域的提取,并结合检测图像的空间分布特性和邻域分布特性,分别利用灰度共生矩阵法和局部二值法提取感兴趣区域的多尺度全局和局部纹理特征参数,进行高斯归一化融合后用于焊缝缺陷类型的识别,达到对薄材焊缝缺陷自动化检测及焊接质量自动评价的目的。具体的研究内容和创新成果体现在: 第一章,系统阐述了薄材焊件对国民经济发展、现代国防建设和高新技术进步的影响,以及开展薄材焊缝自动化超声TOFD成像检测技术研究的重要意义,全面概括超声TOFD成像检测技术的研究现状及其发展趋势,明确了目前该技术在薄材焊缝检测中所存在的问题,为本文的研究指明方向。同时,对论文的研究内容及各章节进行安排。 第二章,介绍了超声TOFD检测机理和缺陷定量计算方法,并根据超声波传播规律及与缺陷的作用机理,从各向同性固体介质中的动力学基本方程入手,建立了基于矩形单元的超声TOFD检测有限元模型,采用中心差分法对该模型进行求解。同时,还利用该模型及其求解方法对典型缺陷的超声TOFD检测信号进行模拟,对影响检测精度和可靠性的因素进行分析,为后续的研究奠定必要的理论基础。 第三章,针对薄材焊缝超声TOFD检测应用中相关原始信号容易产生时域混叠以及它们的频谱互为不同而带来反卷积参考信号选择困难等问题,提出了一种基于小波子带维纳滤波的反卷积技术。在利用小波变换将超声TOFD检测原始信号分解为不同子带信号的基础上,以相干函数为判据自适应地确定具有强因果关系的子带直通波、缺陷上端和下端衍射波以及底面反射波等信号,从中选择反卷积参考信号,并对确定的相关子带信号进行重构及对重构的信号进行维纳滤波,有效分离超声TOFD检测原始信号。同时,以分离后的信号为基础数据实现高纵向分辨率的超声TOFD成像,解决超声TOFD检测技术在薄材焊缝应用的关键技术难点。 第四章,为克服由于大扩散角声束应用降低超声TOFD成像横向分辨率而难以精确定量检测薄材焊缝缺陷位置及其尺寸的问题,提出了一种基于超声TOFD图像参数化模型的焊缝缺陷几何量高精度定征技术。在分析焊缝缺陷超声TOFD成像特性以及建立超声TOFD图像参数化模型的基础上,采用实测数据与模型之间的代数距离作为优化目标函数,将非线性的参数估计转换为线性的矩阵求解问题,精确定量检测焊缝缺陷的位置及其尺寸等几何信息,并大幅度提高缺陷相关参数的估计效率。 第五章,根据超声TOFD检测图像的直通波易遮挡近表面缺陷、对比度分辨率低以及边界模糊等共性特点,开展相关图像处理技术的研究。在完成图像消噪提高信噪比及对直通波拉直处理的基础上,利用能量分布统计法对拉直处理后的直通波进行抑制,消除直通波对近表面缺陷的遮挡,并重点发展基于形态学与分水岭的组合式图像分割算法,继承分水岭图像分割能力的前提下,利用数学形态学方法消除图像纹理所产生的局部极小值对分割结果所造成的影响,克服传统分水岭算法用于纹理图像分割时所产生的过分割问题,有效协调图像分割效率与分割精度之间的矛盾,高性能提取超声TOFD检测图像的感兴趣目标区域。 第六章,为建立超声TOFD成像结果自动判读的技术基础,开展了基于超声TOFD图像多尺度特征的焊缝缺陷类型自动识别技术的研究。在对超声TOFD检测图像进行小波变换多分辨率分析的基础上,从超声TOFD检测图像的空间分布特性和邻域分布特性两方面入手,分别利用灰度共生矩阵法和局部二值法提取感兴趣区域内检测图像的多尺度全局和局部纹理特征参数,进行高斯归一化融合后,结合模式识别技术实现焊缝缺陷类型的自动识别,并对该技术的识别准确率进行实验评估。 第七章,对本文的研究工作进行概括总结,并对以后的工作进行展望,明确未来的主要研究内容和方向。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41

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