專利名稱：一種基于相控超聲波的缺陷分類方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及相控超聲波無損檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種基于相控超聲波的缺陷分類方法
背景技術(shù)：
相控超聲波成像技術(shù)在現(xiàn)代無損檢測技術(shù)中，是一種令人矚目的新技術(shù)，在無損缺陷探測領(lǐng)域具有光明的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的超聲波檢測方法，只能提供反映物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和物理性質(zhì)的聲學(xué)信息，不能提供直觀的被檢對象缺陷和內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像，所以傳統(tǒng)超聲波檢測方法有很大的局限性。相控超聲波成像技術(shù)提供的被檢對象圖像，可以作為材料性質(zhì)和缺陷評價(jià)的依據(jù)，隨著電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，超聲相控陣技術(shù)逐漸在安全檢測、核工業(yè)、航空工業(yè)等領(lǐng)域應(yīng)用開來。小波分析與傅里葉變換的頻域分析方法不同，小波變換的時(shí)頻窗在高頻時(shí)自動變窄，在低頻時(shí)又自動變寬，具有自動“聚焦”的功能，稱為數(shù)字顯微鏡，所以，小波分析是一種信號和圖像處理的好方法，廣泛地應(yīng)用于數(shù)值分析、電子工程、電氣工程、通信工程和計(jì)算機(jī)工程等領(lǐng)域。聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式識別方法，它是將物理或抽象對象集合分組成為由類似對象組成的多個(gè)類的分析過程。聚類分析是按照某種距離算法對樣本進(jìn)行分類，歐式距離法就是其中一種常用的距離。聚類分析在計(jì)算機(jī)科學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于相控超聲波的缺陷分類方法。一種基于相控超聲波的缺陷分類方法的步驟如下
步驟一選擇試塊和楔塊，對相控超聲檢測儀進(jìn)行聲速校準(zhǔn)、楔塊延時(shí)校準(zhǔn)、靈敏度校準(zhǔn)及編碼器校準(zhǔn)；
步驟二 利用相控超聲檢測儀分別對試塊沒有缺陷和有缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測，分別采集試塊沒有缺陷區(qū)域的多張S掃描圖，試塊有缺陷區(qū)域的多張S掃描圖，超聲探頭的掃描角度為30度-70度，聚焦深度100mm,抑制15%，增益_18dB ；
步驟三利用小波對試塊沒有缺陷和有缺陷區(qū)域的S掃描圖進(jìn)行三層小波分解，小波函數(shù)族的表達(dá)式如下
權(quán)利要求
1.一種基于相控超聲波的缺陷分類方法，其特征在于該方法包括以下步驟 步驟一選擇試塊和楔塊，對相控超聲檢測儀進(jìn)行聲速校準(zhǔn)、楔塊延時(shí)校準(zhǔn)、靈敏度校準(zhǔn)及編碼器校準(zhǔn)； 步驟二 利用相控超聲檢測儀分別對試塊沒有缺陷和有缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測，分別采集試塊沒有缺陷區(qū)域的多張S掃描圖，試塊有缺陷區(qū)域的多張S掃描圖，超聲探頭的掃描角度為30度-70度，聚焦深度100mm,抑制15%，增益_18dB ； 步驟三利用小波對試塊沒有缺陷和有缺陷區(qū)域的S掃描圖進(jìn)行三層小波分解，小波函數(shù)族的表達(dá)式如下 式中，iptx)是小波函數(shù)的母小波函數(shù)，是由母小波函數(shù)糾>)平移和縮放構(gòu)成的小波函數(shù)族，s為尺度因子，b為平移因子，通過對母小波函數(shù)平移與尺度縮放，使小波函數(shù)與分析對象在每一時(shí)刻逼近；采用sym4小波函數(shù)作為小波母函數(shù)，使用推薦參數(shù)alpha=l. 5，對沒有缺陷和有缺陷區(qū)域的S掃描圖進(jìn)行三層小波分解，并得到S掃描圖的小波三層閾值； 步驟四以試塊沒有缺陷和有缺陷區(qū)域S掃描圖的小波各層閾值建立特征向量數(shù)據(jù)庫X，用于缺陷分類，X的表達(dá)式如下
全文摘要
本發(fā)明公布了一種基于相控超聲波的缺陷分類方法，本發(fā)明應(yīng)用相控超聲檢測儀對試塊的無缺陷和有缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測，獲得S掃描圖；然后利用小波變換對沒有缺陷和有缺陷區(qū)域的S掃描圖進(jìn)行三層分解，得到S掃描圖的小波各層閾值；并以S掃描圖的小波各層閾值建立特征向量數(shù)據(jù)庫X，最后利用聚類分析方法中的歐式距離法確定有無缺陷。本發(fā)明可快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對有無缺陷S掃描圖的分類，從而實(shí)現(xiàn)對試塊缺陷的自動分類，具有一定的市場應(yīng)用前景。
文檔編號G01N29/04GK102621221SQ20121010941
公開日2012年8月1日 申請日期2012年4月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月16日
發(fā)明者王強(qiáng), 肖琨, 胡棟, 馬冶浩 申請人:中國計(jì)量學(xué)院