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公开(公告)号：CN111983016B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202010736842.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/265
Abstract: 本发明属于海上石油工程的无损检测领域，公开了一种管节点焊缝的相控阵自动检测轨迹优化方法及优化系统，获取检测对象的三维建模和二维变截面数据，基于一定的检测工艺设计标准自动获取单一截面上最佳检测方法，获得优化的周向上自动扫查轨迹。本发明为实现高效、智能、自动化的管节点焊缝检测，提出了一种管节点焊缝相控阵自动检测轨迹的优化设计方法，能够兼顾扫查轨迹的实现难度和自动扫查的检测效果，具有实用性和可靠性。基于一定的检测工艺设计标准的最佳检测工艺的获取指在一定的范围内不断改变声束的入射点和相控阵的扇扫角度范围，并获得不同条件下焊缝的声束覆盖率，以声束的焊缝面积覆盖率为标准选取最佳的检测工艺。
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公开(公告)号：CN111855803B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010738031.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种金属增材制造微型缺陷的激光超声高信噪比成像方法，其步骤包括：激光超声系统扫描获得三维矩阵数据；对数据进行降噪处理；以无缺陷区域信号为基准，对所有信号进行相似性计算和最大幅值时刻偏移计算；对于同时满足相似性条件和幅值偏移条件的信号进行归一化处理和平移处理；从三维数据中提取最大幅值时刻对应的二维矩阵；对矩阵进行消除孤立点处理和图像绘制，从而获得缺陷高信噪比图像。本发明的有益效果为：本发明可消除增材制件表面粗糙对激光超声信号和图像的影响，分离微型缺陷信号与强背景噪声信号，在无需打磨粗糙表面的情况下，提高缺陷的检出概率，为增材制造激光超声在线检测奠定基础。
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公开(公告)号：CN111983037A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010863323.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N29/24 , G01N29/265 , G01N29/22
Abstract: 本发明属于TKY管的相控阵检测技术领域，公开了一种利用机械辅助的管节点焊缝与相控阵探头耦合的方法，确定焊缝检测位置、通过模型获取其对应的位置参数，并对探头进行调整；在焊缝的截面上获取当前检测点上支管表面的曲率，并获得其法线与切线方向；以探头中心点为参考点，探头中心线为对象进行偏转；移动探头，利用压力传感器监测当前探头与工件表面的接触状况，与支管表面接触时，停止探头移动；通过控制相控阵探头的晶片激发编号控制楔块中扇扫声束的起始晶片，调整楔块中声束的传播路径。本发明解决了声束偏转问题，提高了信号质量，并且实现了变截面焊缝检测中，焊缝与截面的一一对应，为后续信号处理提供了便利。
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公开(公告)号：CN111983016A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010736842.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/265
Abstract: 本发明属于海上石油工程的无损检测领域，公开了一种管节点焊缝的相控阵自动检测轨迹优化方法及优化系统，获取检测对象的三维建模和二维变截面数据，基于一定的检测工艺设计标准自动获取单一截面上最佳检测方法，获得优化的周向上自动扫查轨迹。本发明为实现高效、智能、自动化的管节点焊缝检测，提出了一种管节点焊缝相控阵自动检测轨迹的优化设计方法，能够兼顾扫查轨迹的实现难度和自动扫查的检测效果，具有实用性和可靠性。基于一定的检测工艺设计标准的最佳检测工艺的获取指在一定的范围内不断改变声束的入射点和相控阵的扇扫角度范围，并获得不同条件下焊缝的声束覆盖率，以声束的焊缝面积覆盖率为标准选取最佳的检测工艺。
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公开(公告)号：CN111855803A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010738031.2
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种金属增材制造微型缺陷的激光超声高信噪比成像方法，其步骤包括：激光超声系统扫描获得三维矩阵数据；对数据进行降噪处理；以无缺陷区域信号为基准，对所有信号进行相似性计算和最大幅值时刻偏移计算；对于同时满足相似性条件和幅值偏移条件的信号进行归一化处理和平移处理；从三维数据中提取最大幅值时刻对应的二维矩阵；对矩阵进行消除孤立点处理和图像绘制，从而获得缺陷高信噪比图像。本发明的有益效果为：本发明可消除增材制件表面粗糙对激光超声信号和图像的影响，分离微型缺陷信号与强背景噪声信号，在无需打磨粗糙表面的情况下，提高缺陷的检出概率，为增材制造激光超声在线检测奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111983037B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202010863323.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N29/24 , G01N29/265 , G01N29/22
Abstract: 本发明属于TKY管的相控阵检测技术领域，公开了一种利用机械辅助的管节点焊缝与相控阵探头耦合的方法，确定焊缝检测位置、通过模型获取其对应的位置参数，并对探头进行调整；在焊缝的截面上获取当前检测点上支管表面的曲率，并获得其法线与切线方向；以探头中心点为参考点，探头中心线为对象进行偏转；移动探头，利用压力传感器监测当前探头与工件表面的接触状况，与支管表面接触时，停止探头移动；通过控制相控阵探头的晶片激发编号控制楔块中扇扫声束的起始晶片，调整楔块中声束的传播路径。本发明解决了声束偏转问题，提高了信号质量，并且实现了变截面焊缝检测中，焊缝与截面的一一对应，为后续信号处理提供了便利。
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公开(公告)号：CN112014478B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010885182.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N29/44
Abstract: 为解决现有缺陷回波提取算法不能抑制实际噪声以至无法获取缺陷信号的难题，本发明提出一种淹没于超声草状信号中的缺陷回波盲提取自适应方法。具体步骤为：首先，利用无监督机器学习算法对采集的原始信号样本进行相似性分析；然后，将相似的信号样本输入到设计好的降噪自编码器中对其进行训练，使其学得相应的降噪规则；最后，利用训练好的自编码器对信号自动降噪，实现对缺陷信号的智能提取。与现有缺陷信号提取技术相比，本发明对实际噪声的抑制具有更强的自适应性，这种强适应性源于它通过分析原始信号样本所提供的丰富信息能够分别学习到缺陷信号和噪声信号特征的能力。
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公开(公告)号：CN111855802B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010738020.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种消除激光超声行进波的缺陷可视化成像方法，其步骤包括：通过方形扫描激励和中心单点接收实现数据的采集；通过时间逆向绘制幅值图像初步判定缺陷位置；以接收点为对称中心获得缺陷区域超声信号S1的匹配信号S2；将配对信号S1和S2依次做降噪处理、最大幅值同一化处理、以及波形平移处理；通过配对信号相减，实现行进波的去除；根据相减信号的缺陷波位置，设定时间窗口并获得最大幅值矩阵D；对最大幅值矩阵D进行图形绘制从而获得缺陷图像。本发明可以解决因激光扫描间距小、行进波波阵面扭曲以及对称行进波形状分散等导致的行进波消除困难，实现缺陷的可视化成像，从而将激光超声可视化拓展至金属增材制造等先进制造领域。
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公开(公告)号：CN112946081A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110187998.0
申请日：2021-02-09
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于缺陷多特征智能提取与融合的超声成像方法，包括：将获得的待检测物的三维A扫信号矩阵转换为二维信号矩阵；利用主成分分析对转换得到的二维信号矩阵进行分析，提取信号中最有区分度的k个特征；将所提取的k个特征作为神经网络的输入训练得到多特征融合分类器；利用训练好的分类器进行信号识别，从而得到多特征融合识别结果矩阵，并根据原始的三维A扫信号矩阵中的信号排列方式对识别结果矩阵进行整形使其成像；本发明利用降维机器学习算法智能提取采集的信号矩阵中缺陷特征信息，并利用所提特征信息进行融合成像，使得成像中融合了丰富的缺陷信息，可大幅度改善缺陷成像的信噪比，适合任何超声检测技术的C扫成像。
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公开(公告)号：CN111855802A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010738020.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种消除激光超声行进波的缺陷可视化成像方法，其步骤包括：通过方形扫描激励和中心单点接收实现数据的采集；通过时间逆向绘制幅值图像初步判定缺陷位置；以接收点为对称中心获得缺陷区域超声信号S1的匹配信号S2；将配对信号S1和S2依次做降噪处理、最大幅值同一化处理、以及波形平移处理；通过配对信号相减，实现行进波的去除；根据相减信号的缺陷波位置，设定时间窗口并获得最大幅值矩阵D；对最大幅值矩阵D进行图形绘制从而获得缺陷图像。本发明可以解决因激光扫描间距小、行进波波阵面扭曲以及对称行进波形状分散等导致的行进波消除困难，实现缺陷的可视化成像，从而将激光超声可视化拓展至金属增材制造等先进制造领域。
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