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超聲波探傷信號處理及結果分析

發布時間:2024/1/3 10:17:38

超聲回波信號的處理和分析是系統自主判傷的關鍵,通過對數據預處理可有效提高判傷結果的準確度。信號的處理及結果分析是在上位機軟件中完成的。


超聲波探傷信號預處理

在相同的環境條件下,分別對同一金屬薄板的無缺陷區域和存在缺陷區域的超聲回波信號進行采集,再通過 MATLAB 軟件對回波數據進行恢復顯示。其中,虛線為有缺陷區域采集數據的恢復波形,實線為無缺陷區域采集數據的恢復波形。對比兩組的恢復波形可以看出,波形中 7-17us 較長的時間范圍內均為探頭的始發波,拖尾現象嚴重。同時缺陷回波出現在 15us 之后,在時間軸上探頭的始發波和缺陷回波之間存在時間差,容易區分。信號的預處理就是通過合理的算法去除始發波的影響,避免探頭始發波對判傷結果的干擾。


多變的檢測環境,不可避免的將噪聲引入超聲回波信號。所示是對采集數據進一步處理的結果,通過小波分解和重構的方法,減小的噪聲干擾并消除 2V 偏置電壓。經小波分解與重構后,分布在始發波和回波基線上的高頻噪聲去除效果明顯,去噪后波形更加純凈,這將有利于檢測系統區分始發波信號與回波信號。


探傷數據的可視化

通過對超聲波信號的數據處理可對當前檢測點是否存在缺陷做出判斷,而本課題的最終目的是掃描檢測目標薄板,將超聲回波數據量化以灰度值并結合當前檢測點的位置信息,得出檢測區域的灰度圖即檢測區域的聲學特性分布圖?,F將在完整的金屬薄板上制作一劃痕,通過檢測此劃痕來驗證檢測系統的檢測效果。


在掃描檢測結束之后,可得到檢測結果。在繪制的檢測區域內部聲學特性分布圖時,根據超聲回波的量化處理結果以不同的顏色定義缺陷的大?。杭t色代表較大缺陷;黃色代表細小缺陷;藍色代表無缺陷。