CN103760229A - 基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无损检测技术领域，涉及一种基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法，该方法选择良好焊缝，含气孔焊缝以及未焊透焊缝三个类型下的多个焊接样本作为训练样本，测量每个样本同一时刻下的四路巨磁电阻传感器输出信号，提取信号的峰峰值，方差和斜率变化作为特征量，共使用两个支持向量机模型，第一个支持向量机用来区分有缺陷样本和无缺陷样本，第二个支持向量机用来确认有缺陷样本的缺陷类型。在对待测试件进行检测时，首先提取其特征量，将特征量输入第一个支持向量机模型，若为良好焊缝则结束，否则认为有缺陷焊缝，输入至第二个支持向量机模型进行进一步的分类处理。本发明可以准确的对待测样本的缺陷类型进行识别及分类。

Description

基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，特别涉及一种焊接质量的电涡流检测方法。

背景技术

焊接技术被广泛应用于能源，石化，核工业，交通运载工具制造以及其他一些工业过程[1-3]。在焊接过程中，对焊接缺陷进行检测和估计，可降低废品率提高生产效率；在设备运行过程中，检测焊接处由于温度、压力和外部影响造成的早期缺陷，可避免灾难性事故的发生[4]。常见的焊接缺陷有气孔、未焊透、裂纹等等，通过对焊接缺陷的检测和分类可以对后续的修补和替换带来判断依据。

电涡流检测是一种重要的无损检测方法[5]。对于焊接缺陷的电涡流检测，焊接区域粗糙表面引入的测量噪声对缺陷检测影响极大[6]。许多改进的电涡流检测的激励线圈，如矩形线圈[7]、差分薄饼线圈、TR探头、带差分检测线圈的均匀涡流探头[8]、正交涡流线圈[2]被应用于焊接缺陷的检测[7-9]。在激励方式的改进方面，不同的激励方式如双频激励技术和脉冲激励技术被用于检测焊接缺陷[10,11]。

焊接缺陷如气孔，夹杂和裂纹的存在会影响到被测试件内部的涡流分布，从而导致磁场分布的变化，因此直接检测磁场给对缺陷的检测和评估带来了便利。人们尝试使用直接的磁敏感元件来检测磁场的变化情况来确定焊接质量的好坏，Hall[12]，AMR[6]，GMR[13]已经被用来对焊接周围的涡流磁场进行检测。

除了对激励线圈和传感器的改进外，对获得的缺陷信号的处理也是检测能够成功的关键因素。对缺陷信号的识别有多种方法，很多先进的信号处理技术被用于焊接缺陷的涡流检测。神经网络被用于对缺陷进行分类和重构[4,14]；通过仿真模型数据和检测数据的对比来进行缺陷形状估计[9]，二维离散小波变换被用于焊接信号的去噪[14]。但是针对焊接缺陷电涡流检测特征量非常少。特别是由于焊接表面的复杂纹理和结构，造成焊接涡流电磁信号通常带有比较强的噪声。如何区分噪声信号和缺陷信号，给电涡流检测提出了新的挑战。

参考文献

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发明内容

本发明的目的是克服现有技术上的不足，提供一种响应速度快，实时性好且测量过程简单并容易实现的焊接电涡流检测装置。为此，本发明采用如下的技术方案：

一种基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法，所采用的检测装置包括一个矩形线圈、交流激励电压产生电路、四个相同的巨磁电阻传感器、信号调理电路、数据采集模块、分析计算模块，其中，交流激励电压产生电路的输出连接到矩形线圈；四个巨磁电阻传感器排列成一条直线固定在矩形线圈的底部；巨磁电阻的敏感轴方向平行于矩形线圈的导线，使得矩形线圈产生的一次磁场方向垂直于巨磁电阻的敏感轴方向；矩形线圈的内部放置一块永磁铁，用于对磁场进行偏置；四个巨磁电阻的输出分别连接信号调理电路的不同的通道，信号调理电路用于对巨磁电阻的输出信号进行滤波及放大；经过调理后的信号经过数据采集模块输入到分析计算模块，分析计算模块用于解调检测到的四路通道信号的实部数据，并根据实部数据检测是否存在焊接缺陷，检测方法如下：

（1）将焊缝种类分为良好焊缝、含气孔焊缝和未焊透焊缝样本，选择包括不同种类缺陷样本，分别进行检测，对采集的不同焊缝种类的样本的四输出通道数据，计算同一时刻下的四路信号相互之间的峰峰值、方差和斜率变化三个样本特征量；

（2）选择n组具有良好焊缝的样本特征量，并选择n组包含各种缺陷焊缝的样本特征量，组成第一训练样本集，选择m组含气孔焊缝样本特征量和m组未焊透焊缝样本特征量作为第二训练样本集；

（3）以第一训练样本集内的样本特征量为输入端，建立第一支持向量机模型，用于对样本有无缺陷进行识别和分类，其输出端为期望输出，其中良好样本的期望输出为1，有缺陷样本期望输出为-1；

（4）以第二训练样本集内的样本特征量为输入端，建立第二支持向量机模型，用来对有缺陷样本进行进一步识别，确认其缺陷类型，输出为期望输出，含气孔样本的期望输出为1，未焊透样本期望输出为-1；

（5）在对待测焊缝样本的检测过程中，测量待测样本四路输出信号，并获取峰峰值，方差和斜率变化特征量；

（6）将待测焊缝样本的峰峰值、方差和斜率变化特征量输入训练好的第一支持向量机模型，若为良好焊缝则输出为1并结束，若输出为-1则认为是缺陷的焊缝样本；

将有缺陷的焊缝样本的特征量输入至第二支持向量机模型进行进一步的分类处理，若输出为1则为含气孔焊缝，输出-1为未焊透焊缝。

本发明在一个矩形线圈下部同时放置四个巨磁电阻传感器，同时检测焊缝两侧的磁场分布，以四个通道的信号的峰峰值、方差和斜率变化三个参数作为评价焊接质量的参数。通过三个参数的数值及焊缝缺陷的种类训练支持向量机，用于对新被测焊缝的检验和分类。支持向量机的分类原理是将向量映射到一个高维空间内并在这个空间内建立一个最佳超平面使得属于两个不同类型的数据点之间的间隔最大。基于这个原理，并结合本发明所使用的特征量的分布情况，建立两个二分类支持向量机模型，通过至多两步完成对待测样本缺陷类型的识别，无论是在分类速度和精度上都优于多分类支持向量机模型。总之，本发明的检测方法，响应速度快，实时性好，且测量过程简单，造价低，易于实施。

附图说明

图1、(a)焊缝电涡流检测装置探头示意图；

(b)焊缝电涡流检测装置探头截面示意图；

(c)焊缝电涡流检测装置探头侧面示意图；

图2、焊缝电涡流检测系统结构图；

图3、焊缝电涡流检测实现过程示意图；

图4、对样本有无缺陷进行分类的svm1的训练结果；

图5、对样本缺陷类型进行识别的svm2的训练结果；

图中：

1、焊缝                 2、激励线圈

3、激励电压产生电路     4、巨磁电阻传感器

5、巨磁电阻敏感轴方向   6、信号调理电路

7、数据采集模块         8、分析计算模块

9、永磁铁

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

参见图1和图2，检测装置包括一个矩形激励线圈2(本实施例矩形线圈的尺寸为长60mm，宽30mm，高25mm)、激励电压信号产生电路3、四个相同的巨磁电阻传感器芯片4(本实施例四个巨磁电阻芯片之间的距离为2mm)、信号调理电路6、数据采集模块7、分析计算模块8组成。激励电压产生电路3的输出连接矩形线圈2的导线；四个巨磁电阻传感器4(1)、4(2)、4(3)、4(4)位于同一条直线上，分别固定在矩形线圈2的底部；四个巨磁电阻的输出分别连接具有四个通道的信号调理电路6，信号调理电路6用于将巨磁电阻的输出信号进行滤波及放大；经过调理后的信号经过数据采集模块7输入到分析计算模块8。测量过程中，将焊缝放置于检测探头的巨磁电阻芯片4(2)和4(3)之间。

检测算法主要步骤如下：

（1）获取学习样本

对良好焊缝和不同种类缺陷焊缝进行编号。通过焊接缺陷检测系统的分析计算模块8计算四个通道信号的峰峰值、方差和斜率变化。本实施例中,经过四个通道输出的四个巨磁电阻4(1)、4(2)、4(3)、4(4)的输出电压信号分别为x₁，x₂，x₃，x₄，在分析计算模块8中计算峰峰值

V_pp=max(x₁,x₂,x₃,x₄)-min(x₁,x₂,x₃,x₄)   (1)

在分析计算模块8中计算信号x₁，x₂，x₃，x₄的方差为Var

$\mathrm{\μ}=E(x_1,x_2,x_3,x_4)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i(n=4)---\left(2\right)$

Var(x₁,x₂,x₃,x₄)=E[(x_i-μ)²]             (3)

在分析计算模块8中计算斜率变化kk

k₁=(x₂-x₁)                              (4)

k₂=(x₄-x₃)                              (5)

kk=k₁k₂=(x₂-x₁)(x₄-x₃)                   (6)

选择n组良好样本的特征量（峰峰值V_pp、方差Var和斜率变化kk）与n组有缺陷样本（包括气孔和未焊透）的特征量组成训练样本1，选择m组含气孔焊缝样本特征量和m组未焊透焊缝样本特征量作为训练样本2。

（2）训练svm支持向量机

本实施例中，在步骤（1）得到的训练样本的基础上，对各组训练样本，分别建立支持向量机模型，第一个支持向量机模型svm1用于对样本有无缺陷进行识别和分类，输入端输入步骤(1)中的训练样本1，输出端为期望输出，其中良好样本的期望输出为1，有缺陷样本期望输出为-1。第二个支持向量机模型svm2用来对有缺陷样本进行进一步识别，确认其缺陷类型，输入端为步骤(1)中获得的训练样本2，输出为期望输出，含气孔样本的期望输出为1，未焊透样本期望输出为-1。

第一步：训练支持向量机模型svm1。

通过步骤（1）对40组良好样本，20组含气孔样本和20组未焊透样本进行测量，获得各样本同一时刻下四路信号相互之间的峰峰值V_pp、方差Var和斜率变化kk，组成训练样本1，即一个80×3的数组（80个样本，每个样本3个特征量）作为svm1的输入，输出端则为一个80×1的数组，前40个数据为1，对应无缺陷良好样本，后40个为-1，对应有缺陷样本。使用径向基核函数RBF，对svm1进行训练。训练结果如附图4所示。

第二步：训练支持向量机模型svm2。

通过步骤（1）对40组含气孔样本和40组未焊透样本进行测量，获得各样本同一时刻下四路信号相互之间的峰峰值V_pp、方差Var和斜率变化kk，组成训练样本2，即一个80×3的数组（80个样本，每个样本3个特征量）作为svm2的输入，输出端则为一个80×1的数组，前40个数据为1，对应含气孔良好样本，后40个为-1，对应未焊透样本。使用径向基核函数RBF，对svm2进行训练。训练结果如附图5所示。

（3）测试待测焊缝

测试待测焊缝的四通道输出数据（x₁，x₂，x₃，x₄），计算待测焊缝的峰峰值、方差和斜率变化。将待测焊缝的峰峰值V_pp、方差Var和斜率变化kk输入步骤（2）训练好的支持向量机模型svm1，若为良好焊缝则输出为1并结束，若输出为-1则为有缺陷焊缝，输入至第二个支持向量机模型svm2进行进一步的分类处理，若输出为1则为含气孔焊缝，输出-1为未焊透焊缝。

从三种类型的样本中各选一个不属于训练样本的数据作为测试样本检测svm模型的分类识别能力，检测结果如下：

良好样本数据[1.55810.4603-1.0422]，首先输入svm1，输出为1，则该样本为良好样本，检测正确；

未焊透样本数据[6.790612.1043-0.5475]，输入svm1，输出为-1，即有缺陷，继续输入svm2，输出为-1，则为未焊透样本，检测正确；

含气孔样本数据[2.77391.50750.6418]，输入svm1，输出为-1，即有缺陷，继续输入svm2，输出为1，则为含气孔样本，检测正确。

Claims (1)

1.一种基于支持向量机的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法，所采用的检测装置包括一个矩形线圈、交流激励电压产生电路、四个相同的巨磁电阻传感器、信号调理电路、数据采集模块、分析计算模块，其中，交流激励电压产生电路的输出连接到矩形线圈；四个巨磁电阻传感器排列成一条直线固定在矩形线圈的底部；巨磁电阻的敏感轴方向平行于矩形线圈的导线，使得矩形线圈产生的一次磁场方向垂直于巨磁电阻的敏感轴方向；矩形线圈的内部放置一块永磁铁，用于对磁场进行偏置；四个巨磁电阻的输出分别连接信号调理电路的不同的通道，信号调理电路用于对巨磁电阻的输出信号进行滤波及放大；经过调理后的信号经过数据采集模块输入到分析计算模块，分析计算模块用于解调检测到的四路通道信号的实部数据，并根据实部数据检测是否存在焊接缺陷，检测方法如下：

（1）将焊缝种类分为良好焊缝、含气孔焊缝和未焊透焊缝样本，选择包括不同种类缺陷样本，分别进行检测，对采集的不同焊缝种类的样本的四输出通道数据，计算同一时刻下的四路信号相互之间的峰峰值、方差和斜率变化三个样本特征量；

（2）选择n组具有良好焊缝的样本特征量，并选择n组包含各种缺陷焊缝的样本特征量，组成第一训练样本集，选择m组含气孔焊缝样本特征量和m组未焊透焊缝样本特征量作为第二类训练样集；

（3）以第一训练样本集内的样本特征量为输入端，建立第一支持向量机模型，用于对样本有无缺陷进行识别和分类，其输出端为期望输出，其中良好样本的期望输出为1，有缺陷样本期望输出为-1；

（4）以第二训练样本集内的样本特征量为输入端，建立第二支持向量机模型，用来对有缺陷样本进行进一步识别，确认其缺陷类型，输出为期望输出，含气孔样本的期望输出为1，未焊透样本期望输出为-1；

（5）在对待测焊缝样本的检测过程中，测量待测样本四路输出信号，并获取峰峰值，方差和斜率变化特征量；

（6）将待测焊缝样本的峰峰值、方差和斜率变化特征量输入训练好的第一支持向量机模型，若为良好焊缝则输出为1并结束，若输出为-1则认为是缺陷的焊缝样本；

（7）将有缺陷的焊缝样本的特征量输入至第二支持向量机模型进行进一步的分类处理，若输出为1则为含气孔焊缝，输出-1为未焊透焊缝。

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