超聲波探傷信號(hào)處理及結(jié)果分析

超聲回波信號(hào)的處理和分析是系統(tǒng)自主判傷的關(guān)鍵，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理可有效提高判傷結(jié)果的準(zhǔn)確度。信號(hào)的處理及結(jié)果分析是在上位機(jī)軟件中完成的。

超聲波探傷信號(hào)預(yù)處理

在相同的環(huán)境條件下，分別對(duì)同一金屬薄板的無(wú)缺陷區(qū)域和存在缺陷區(qū)域的超聲回波信號(hào)進(jìn)行采集，再通過(guò) MATLAB 軟件對(duì)回波數(shù)據(jù)進(jìn)行恢復(fù)顯示。其中，虛線為有缺陷區(qū)域采集數(shù)據(jù)的恢復(fù)波形，實(shí)線為無(wú)缺陷區(qū)域采集數(shù)據(jù)的恢復(fù)波形。對(duì)比兩組的恢復(fù)波形可以看出，波形中 7-17us 較長(zhǎng)的時(shí)間范圍內(nèi)均為探頭的始發(fā)波，拖尾現(xiàn)象嚴(yán)重。同時(shí)缺陷回波出現(xiàn)在 15us 之后，在時(shí)間軸上探頭的始發(fā)波和缺陷回波之間存在時(shí)間差，容易區(qū)分。信號(hào)的預(yù)處理就是通過(guò)合理的算法去除始發(fā)波的影響，避免探頭始發(fā)波對(duì)判傷結(jié)果的干擾。

多變的檢測(cè)環(huán)境，不可避免的將噪聲引入超聲回波信號(hào)。所示是對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理的結(jié)果，通過(guò)小波分解和重構(gòu)的方法，減小的噪聲干擾并消除 2V 偏置電壓。經(jīng)小波分解與重構(gòu)后，分布在始發(fā)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(cè)系統(tǒng)區(qū)分始發(fā)波信號(hào)與回波信號(hào)。

探傷數(shù)據(jù)的可視化

通過(guò)對(duì)超聲波信號(hào)的數(shù)據(jù)處理可對(duì)當(dāng)前檢測(cè)點(diǎn)是否存在缺陷做出判斷，而本課題的最終目的是掃描檢測(cè)目標(biāo)薄板，將超聲回波數(shù)據(jù)量化以灰度值并結(jié)合當(dāng)前檢測(cè)點(diǎn)的位置信息，得出檢測(cè)區(qū)域的灰度圖即檢測(cè)區(qū)域的聲學(xué)特性分布圖。現(xiàn)將在完整的金屬薄板上制作一劃痕，通過(guò)檢測(cè)此劃痕來(lái)驗(yàn)證檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)效果。

在掃描檢測(cè)結(jié)束之后，可得到檢測(cè)結(jié)果。在繪制的檢測(cè)區(qū)域內(nèi)部聲學(xué)特性分布圖時(shí)，根據(jù)超聲回波的量化處理結(jié)果以不同的顏色定義缺陷的大小：紅色代表較大缺陷；黃色代表細(xì)小缺陷；藍(lán)色代表無(wú)缺陷。