基于多值域特征及數(shù)據(jù)融合的焊縫缺陷超聲檢測(cè)與識(shí)別.pdf

1、國(guó)內(nèi)圖書分類號(hào)：TG115.285學(xué)校代碼：10213國(guó)際圖書分類號(hào)：629.179.16密級(jí)：公開(kāi)工學(xué)博士學(xué)位論文工學(xué)博士學(xué)位論文基于多值域特征及數(shù)據(jù)融合的焊縫缺陷超聲檢測(cè)與識(shí)別博士研究生：胡文剛導(dǎo)師：剛鐵教授申請(qǐng)學(xué)位：工學(xué)博士學(xué)科：材料加工工程所在單位：材料科學(xué)與工程學(xué)院答辯日期：2012年9月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)摘要I摘要隨著現(xiàn)代工業(yè)的不斷發(fā)展，焊接構(gòu)件在鍋爐、壓力容器、鐵路、海洋造船、能源、航空航天等工業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛

2、的應(yīng)用。目前對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域中的在役焊接結(jié)構(gòu)，常規(guī)的手動(dòng)超聲檢測(cè)仍然被廣泛采用。但是，常規(guī)超聲檢測(cè)方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)存儲(chǔ)，檢測(cè)效率低且容易發(fā)生漏檢。尤其對(duì)于缺陷性質(zhì)的識(shí)別一直是常規(guī)超聲檢測(cè)方法中的難題。常規(guī)超聲檢測(cè)無(wú)法實(shí)現(xiàn)缺陷三視投影圖像的自動(dòng)直觀顯示，對(duì)缺陷的識(shí)別診斷完全依靠檢測(cè)者的經(jīng)驗(yàn)，使得檢測(cè)結(jié)果因人而異，這些都給實(shí)際的現(xiàn)場(chǎng)在役檢測(cè)帶來(lái)諸多不便。針對(duì)常規(guī)手動(dòng)超聲檢測(cè)中存在的問(wèn)題，本文首先開(kāi)發(fā)了一套基于視頻圖像定位的超聲檢測(cè)成像

3、系統(tǒng)，該系統(tǒng)不但成本低廉、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便于攜帶，而且能夠?qū)崿F(xiàn)焊縫缺陷連續(xù)掃查，檢測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)存儲(chǔ)，以及缺陷的三視投影成像，為后續(xù)的缺陷智能識(shí)別提供了可靠的數(shù)據(jù)。利用開(kāi)發(fā)的基于視頻圖像定位的超聲檢測(cè)成像系統(tǒng)對(duì)含有氣孔、夾渣、裂紋、未焊透和未熔合五類實(shí)際焊接缺陷的對(duì)接焊縫試件進(jìn)行了超聲檢測(cè)，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)了每個(gè)缺陷體的超聲回波信號(hào)，并獲得了缺陷的三視投影成像圖，直觀的給出了缺陷的位置、大小、分布和取向等形態(tài)分布特征，為缺陷特征值的提取提供了可靠的數(shù)

4、據(jù)來(lái)源。采用人工智能方法進(jìn)行缺陷的識(shí)別與判斷，最關(guān)鍵的是獲取能夠反映不同缺陷類別的特征值。通過(guò)分析不同缺陷反射體的特性，從多值域的角度出發(fā)，分別在時(shí)域、頻域、時(shí)頻域、幾何統(tǒng)計(jì)學(xué)和缺陷的位置形態(tài)上提取了用于缺陷智能識(shí)別的缺陷特征值，實(shí)現(xiàn)了實(shí)際焊接缺陷的多值域特征提取。缺陷特征值是缺陷智能識(shí)別的關(guān)鍵，正確選擇有效的特征量是保證識(shí)別系統(tǒng)具有良好的分類性能的前提。為此，本文構(gòu)建了基于歐氏距離的特征值評(píng)價(jià)準(zhǔn)則，對(duì)提取的所有缺陷特征值進(jìn)行了評(píng)價(jià)與優(yōu)

5、化，獲取了缺陷的最佳特征值子集，實(shí)現(xiàn)了特征空間的降維，為缺陷識(shí)別提供了有效的特征向量。構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化模式識(shí)別分類器，研究了基于缺陷超聲信號(hào)特征與形態(tài)特征的多值域特征分類識(shí)別新方法，對(duì)五類實(shí)際焊接缺陷進(jìn)行了智能識(shí)別。與常規(guī)的基于超聲信號(hào)特征的缺陷識(shí)別結(jié)果相比，該方法充分利用了缺陷的位置形態(tài)信息，有效地提高了缺陷的識(shí)別率。以DempsterShafer(DS)證據(jù)理論為基礎(chǔ)，研究了超聲檢測(cè)中缺陷識(shí)別的雙探頭源數(shù)據(jù)融合新方法。該