CN108693251B - 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法 - Google Patents

基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108693251B
CN108693251B CN201810152783.3A CN201810152783A CN108693251B CN 108693251 B CN108693251 B CN 108693251B CN 201810152783 A CN201810152783 A CN 201810152783A CN 108693251 B CN108693251 B CN 108693251B
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
data
ceramic membrane
ultrasonic
hollow plate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810152783.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108693251A (zh
Inventor
孙进
王宁
丁煜
曹功庆
张恒网
竺志大
曾励
张帆
戴敏
杨晗
马煜中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu Xinshi Membrane Technology Co ltd
Yangzhou University
Original Assignee
Jiangsu Xinshi Membrane Technology Co ltd
Yangzhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu Xinshi Membrane Technology Co ltd, Yangzhou University filed Critical Jiangsu Xinshi Membrane Technology Co ltd
Priority to CN201810152783.3A priority Critical patent/CN108693251B/zh
Publication of CN108693251A publication Critical patent/CN108693251A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108693251B publication Critical patent/CN108693251B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/06—Visualisation of the interior, e.g. acoustic microscopy
    • G01N29/0654—Imaging
    • G01N29/069—Defect imaging, localisation and sizing using, e.g. time of flight diffraction [TOFD], synthetic aperture focusing technique [SAFT], Amplituden-Laufzeit-Ortskurven [ALOK] technique
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/36—Detecting the response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44—Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4472—Mathematical theories or simulation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/023—Solids
    • G01N2291/0232—Glass, ceramics, concrete or stone
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/023—Solids
    • G01N2291/0237—Thin materials, e.g. paper, membranes, thin films
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/02—Indexing codes associated with the analysed material
    • G01N2291/028—Material parameters
    • G01N2291/0289—Internal structure, e.g. defects, grain size, texture
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
    • Y02A20/124—Water desalination
    • Y02A20/131—Reverse-osmosis

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测，属于机械工程技术领域。本发明采用超声检测技术，超声图像采集包括：数据获取、数据处理和图像显示。数据获取阶段直接涉及到对硬件的操作，主要包括参数的设置和延时算法的控制；数据处理阶段的任务是成像算法的设计，即涉及相关算法将从探头接收到的回波信号进行延时补偿、滤波、取包络、归一化等数据处理，从而提取出响应的缺陷信息，并将其转换成可以显示的图像信息；图像显示的功能是将经过数据处理后得到的图像信息，进行相应的图像处理之后直观的显示在仪器界面上。本发明可获得基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，检测方法快速智能、安全可靠，提高了检测效率。

Description

基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法
技术领域
本发明涉及一种中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，属于机械工程和自动化检测技术领域。
背景技术
反渗透海水淡化目前已成为海水淡化最主要的方法之一。目前反渗透海水淡化工程预处理的方法主要有多介质过滤和有机膜超/微滤。传统的多介质过滤不能完全去除胶体和悬浮物质，出水水质易产生波动，从而降低反渗透膜的产水能力和寿命；有机膜超/微滤法预处理存在有机膜老化、断丝等难题，同时由于我国海水水质较差，大多数有机膜使用寿命不足。与上述两种方法相比，陶瓷膜具有孔径分布窄、孔隙率高、分离层薄、过滤阻力小等优点，而且单位膜表面积处理量高、产水能力大，膜的化学性质稳定，可以在海水中长期稳定运行，更适用于海水淡化预处理。中空板式陶瓷膜因其内部结构复杂，存在着大量微小细孔，在大批量生产过程和海水淡化过程中，由于加工工艺的局限性，和海水复杂流体力作用下，中空板式陶瓷膜受到的局部应力和疲劳强度引起内部深层的缺陷，会不同程度降低海水淡化的效率和预期值，这些内部深层不能通过表面的检测实时发现。而超声无损检测是五大常规无损检测之一，相比于其他检测方式，它具有灵敏度高、穿透力强、指向性好、成本低、设备相对简单、对人体无害等优点。其后，超声波在介质中传输，在特性变化处（如缺陷处）会发生发射、散射，阵元在接收、分析回波信息，来获取被测件的缺陷特征、结构性能等信息。超声检测技术与现代科学技术相融合，拓展到今天的超声相控阵检测技术使用相控阵发射、接受超声波，相控阵列探头上由一系列独立排列的压电晶片按一定的规则排列组成，每个晶片称为一个阵元，通过控制超声脉冲的发射（或接收）的延迟时间，从而控制合成波束偏转角度和聚焦点位置，然后经过电子扫描实现超声成像。
超声相控阵技术在医疗领域有着广泛的应用，如在超声诊断中，利用相控阵探头向人体内发射和接收超声波，并通过其动态聚焦实现对被检测器官的成像诊断；起初，由于超声波在固体传播的复杂性，检测系统的复杂性和成本费用高因素的原因，超声相控阵技术在工业无损检测中发展受到限制，然而，随着高科技术的引入，其在工业无损检测领域的限制得到解放，并获得快速发展，而工业无损检测的巨大需求对超声相控阵检测技术的发展提出了更高的要求。因此，超声检测在陶瓷膜深层缺陷检测中有着广泛的应用前景。在已有技术中，加州大学的Francesco Lanza等在“Ultrasonic Tomography for Three-Dimensional Imaging of Internal Rail Flaws Proof-of-Principle NumericalSimulations”（Transportation Research Record.Vol2374，2013：162-168）一文中建立了缺陷轨道上超声层析成像阵列的有限元模型，提出了一种三维内轨缺陷层析成像算法；天津大学的韩雷、程应科等在“先进陶瓷材料表面/亚表面缺陷无损检测”（组合机床与自动化加工技术，2007年第8期第43-46页）一文中对先进陶瓷材料无损检测技术和检测方法进行了论述，对新型的无损检测方法作以评价；2016年北京航天航空大学周正干、李洋等在“矩阵换能器超声三维成像方法研究”（仪器仪表学报，2016年第37期第2卷第371-378页）一文中，提出了矩阵换能器体扫查时三维体数据采集方法和数据融合算法；2013年无锡市的李衍等在“超声相控阵检测焊缝三维可视化”（无损探伤，2013年第37卷第6期第1-6页）一文中，介绍了超声相控阵扇形(S型)扫查法对焊缝实施全体积检测的优势：信号(色码幅度)实时显示,自动存储。北京航天航空大学的周正干、徐娜的“一种基于改进的动态深度聚焦的相控阵超声检测方法”（专利授权号：CN102809610B）获得国家发明专利；北京工业大学的焦敬品、孙俊俊等的“基于双谱分析的结构微裂纹混频非线性超声检测方法”（专利授权号：CN102980945B），提出了一种基于双谱分析的混频效应非线性超声检测方法。南京航天航空大学的郭燕在“超声相控阵检测系统成像技术研究”（博士学位论文）一文中，研究了超声相控阵回波信号处理和超声相控阵成像检测系统的上位机软件设计及具体功能实现。但这些研究均处于探索阶段，如在对陶瓷材料表面和亚表面的缺陷检测时，缺少系统的算法设计。因此整个陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法仍存在一定的空白，离实际生产应用也还有相当长的距离。
平板陶瓷膜内部结构复杂，微小分层等缺陷难以观察，且缺陷的产生对结构件的疲劳强度和承载能力有很大影响，而传统的无损检测技术辨识度低，不能全面表征内部缺陷信息。
发明内容
为了克服现有技术的不足和缺陷，本发明采用先进的超声检测技术，提供一种基于超声检测技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，该方法能够提高三维检测的准确度。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的，基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测，包括以下步骤:
1）基于数据融合的中空板式陶瓷膜数据获取；
2）基于回波信号的中空板式陶瓷膜数据处理；
3）基于缺陷信息的中空板式陶瓷膜图像显示。
优选的，所述步骤（1）中的结构数据和位置数据融合是指内部结构数据和扫查区域位置数据的并列传输，其中前者由超声相控阵平台所采集，后者为编码器扫描架所采集；
其中所述超声相控阵平台采集的内部结构数据方法是指对于内部结构复杂的平板陶瓷膜，根据波束在声阻抗突变处（如缺陷）反射的回波信号，具有一定时差采集数据；
所述编码器扫描架采集的扫查区域位置数据的方法是指记录扫差区域的位置信息，同检测信号一并转送超声阵相控平台。
优选的，所述步骤（2）中的图像数据处理是指对回波信号后处理，基于减少文件个数和文件数据处理量对回波信号采用滤波处理；基于回波信号信噪小的各通道数据降噪处理；基于不同相位的多路信号到各阵元的时间差的延时补偿处理；基于回波信号幅度、相位的改变的包络提取处理。
优选的，所述步骤（3）中的半矩阵等效算法，是指相控阵探头采用矩阵数据的下三角矩阵，多个小相控阵合成孔径对被测区域的虚拟聚焦成像处理。相控阵阵元发射的波束序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE002AA
，接收阵元序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE004AA
，假设被检测区域仅存在一个理想缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006AA
，那么波束
Figure DEST_PATH_IMAGE008_10A
和
Figure DEST_PATH_IMAGE010AAAA
在缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAA
处，忽略微小距离差引起的衰减指，反射、散射回波的幅值是相等的。所以两组波束的声波幅值在矩阵中是对应存在的，因此在计算处理过程中，两组幅值只需计算一次，如选用
Figure DEST_PATH_IMAGE008_11A
。所以虚拟聚焦的全矩阵简化为上三角或下三角矩阵，为保持相同的相似性，矩阵的对角线上的声波幅值减小一半。
由此可见，当下三角矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE014
中元素为1（1代表能够实现真元的发射、接收），对下收发矩阵作等效方案处理：沿矩阵对角线平行方向进行元素求和运算，即扫查矩阵数据加权系数为1，结果表示合成孔径矩阵所有的收发种类，划分矩阵的方式有多种，因此等效方案也是多样的。在加权求和过程中，存在着靠近矩阵对角线结果值越大现象，可采用部分元素值改为0，部分元素值加权系数扩大的方法做到等效处理。设阵元数
Figure DEST_PATH_IMAGE016
（
Figure DEST_PATH_IMAGE016A
为4的倍数）扫查次数
Figure DEST_PATH_IMAGE019
（
Figure DEST_PATH_IMAGE019A
为奇数），加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
。一种对下三角矩阵划分方案：沿对角线切向方向，由下到上依次截取
Figure DEST_PATH_IMAGE024
组
Figure DEST_PATH_IMAGE026
矩阵，加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE022A
。
适用于中空板式陶瓷膜深层缺陷检测的成像算法是，包括半矩阵等效幅值函数、矩阵元素和函数：
半矩阵等效幅值函数
Figure DEST_PATH_IMAGE029AA
（1）
矩阵元素和函数
Figure DEST_PATH_IMAGE031AA
（2）
式（1）中
Figure DEST_PATH_IMAGE033AA
分别表示发射、接受阵元，
Figure DEST_PATH_IMAGE008_12A
是阵元信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
是到再到的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
是采样频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
是声波速度。
式（2）中
Figure DEST_PATH_IMAGE016AA
表示真元数目。
（2）式中，下三角矩阵元素简记为1时，变形为：
Figure DEST_PATH_IMAGE043AAAA
（3）
此时
Figure DEST_PATH_IMAGE045
这种半矩阵等效方法可将虚拟聚焦点的工作量接近50%。
与现有技术相比，本发明有益效果是:由于采用新型算法进行基于超声检测技术实现陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，减少了数据计算、存储，简化成像算法，提高了陶瓷膜检测效率。
附图说明
图1基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测流程图。
具体实施方式
下面结合附图和基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法对本发明的具体实施作进一步描述。
如图1所示，本发明基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测，包括下述步骤:
1)基于数据融合的中空板式陶瓷膜三维图像数据获取
声速偏转的确定：线阵探头延迟时间按一定序列等间隔增加，利用电子技术依次激励个探头，则探头的轴线与合成波阵面的传播方向形成一定夹角，即可实现发射波束的偏转；波束聚焦的确定：探头阵元的两端最先被激励，中间最后被激励，合成波阵面聚焦到一点。
合成波束在缺陷出发生反射、散射，反射、散射的回波信号被各探头阵元所接收；通过实时改变阵元激励方式来改变聚焦法则，使发射声束能够在固定范围内逐角度扫差，用来实现扇形扫差的换能器为小尺寸的线阵换能器。扇形扫查增加了阵元非垂直覆盖区的检测能力；在编码器扫描架记录扫差区域位置信息阶段，将位置信息同检测信号一并传输超声相控阵平台。
2）基于回波信号的中空板式陶瓷膜三维图像数据处理
回波信号在被相控阵平台接受后，变为微弱的电信号，经放大后被采集卡采集和保存，多路回波信号是保存在同一文件中，为了减少文件个数，首先分解成多路通道的回波信号，同时减少数据处理量，去除多余信息，在回波数据中截取始波到底波的一次回波信号。采集到的回波信号带有大量噪声，特别是缺陷小的地方，回波信号微弱，因此需要去噪处理，对一次回波数据进行频谱分析，确定始波信号和缺陷信号的频率段，净化和提高回波信号信噪比。为使超声图像不变形需保证信号的相位是线性的，延时补偿就是把不同相位的多路信号，经过延时处理变成同相位的多路信号，再叠加成一路信号，此时多路信号的相位是线性的，目标处的回波信号得到加强。回波信号在经过滤波、去噪和延时补偿后，其相位和幅度是发生改变的，为了基于幅值信息实现超声成像，需要取包络处理。
3）基于缺陷信息的中空板式陶瓷膜图像显示
在传统成像的技术中，发射声波的阵元仅有1个，而接收回波信号的是所有阵元，改进的半矩阵等效算法，是指相控阵探头采用矩阵数据的下三角矩阵，多个小相控阵合成孔径对被测区域的虚拟聚焦成像处理。相控阵阵元发射的波束序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE002AAA
，接收阵元序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE004AAA
，假设被检测区域仅存在一个理想缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006AAAA
，那么波束
Figure DEST_PATH_IMAGE008_13A
和
Figure DEST_PATH_IMAGE010_5A
在缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006_5A
处，忽略微小距离差引起的衰减指，反射、散射回波的幅值是相等的。所以两组波束的声波幅值在矩阵中是对应存在的，因此在计算处理过程中，两组幅值只需计算一次，如选用
Figure DEST_PATH_IMAGE008_14A
。所以虚拟聚焦的全矩阵简化为上三角或下三角矩阵，为保持相同的相似性，矩阵的对角线上的声波幅值减小一半。
由此可见，当下三角矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE014A
中元素为1（1代表能够实现真元的发射、接收），对下收发矩阵作等效方案处理：沿矩阵对角线平行方向进行元素求和运算，即扫查矩阵数据加权系数为1，结果表示合成孔径矩阵所有的收发种类，划分矩阵的方式有多种，因此等效方案也是多样的。在加权求和过程中，存在着靠近矩阵对角线结果值越大现象，可采用部分元素值改为0，部分元素值加权系数扩大的方法做到等效处理。设阵元数
Figure DEST_PATH_IMAGE016AAA
（
Figure DEST_PATH_IMAGE016AAAA
为4的倍数）扫查次数
Figure DEST_PATH_IMAGE019AA
（
Figure DEST_PATH_IMAGE019AAA
为奇数），加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE022AA
。一种对下三角矩阵划分方案：沿对角线切向方向，由下到上依次截取
Figure DEST_PATH_IMAGE024A
组
Figure DEST_PATH_IMAGE026A
矩阵，加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE022AAA
。
适用于中空板式陶瓷膜深层缺陷检测的成像算法是，包括半矩阵等效幅值函数、矩阵元素和函数：
半矩阵等效幅值函数
Figure DEST_PATH_IMAGE029AAA
（1）
矩阵元素和函数
Figure DEST_PATH_IMAGE031AAA
（2）
式（1）中
Figure DEST_PATH_IMAGE033AAA
分别表示发射、接受阵元，
Figure DEST_PATH_IMAGE008_15A
是阵元信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
是到再到的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE038A
是采样频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE040A
是声波速度。
式（2）中
Figure DEST_PATH_IMAGE016_5A
表示真元数目。
（2）式中，下三角矩阵元素简记为1时，变形为：
Figure DEST_PATH_IMAGE043_5A
（3）
此时
Figure DEST_PATH_IMAGE045A
这种半矩阵等效方法可将虚拟聚焦点的工作量接近50%。
与现有技术相比，本发明有益效果是:由于采用新型算法进行基于超声检测技术实现陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，减少了数据计算、存储，简化成像算法，提高了陶瓷膜检测效率。

Claims (3)

1.基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，其特征在于，所述三维检测方法包括以下步骤:
1）基于数据融合的中空板式陶瓷膜数据获取；
2）基于回波信号的中空板式陶瓷膜数据处理；
3）基于缺陷信息的中空板式陶瓷膜图像显示；
所述步骤（3）应用半矩阵等效算法，所述半矩阵等效算法是指相控阵探头采用矩阵数据的下三角矩阵，多个小相控阵合成孔径对被测区域的虚拟聚焦成像处理；相控阵阵元发射的波束序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，接收阵元序列为
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，假设被检测区域仅存在一个理想缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，那么波束
Figure DEST_PATH_IMAGE008
和
Figure DEST_PATH_IMAGE010
在缺陷
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
处，忽略微小距离差引起的衰减指，反射、散射回波的幅值是相等的；所以两组波束的声波幅值在矩阵中是对应存在的，因此在计算处理过程中，两组幅值只需计算一次，选用
Figure DEST_PATH_IMAGE008A
或
Figure DEST_PATH_IMAGE010A
；所以虚拟聚焦的全矩阵简化为上三角或下三角矩阵，为保持相同的相似性，矩阵的对角线上的声波幅值减小一半；
由此可见，当下三角矩阵
Figure DEST_PATH_IMAGE015
中元素为1，其中1代表能够实现真元的发射、接收，对下收发矩阵作等效方案处理：沿矩阵对角线平行方向进行元素求和运算，即扫查矩阵数据加权系数为1，结果表示合成孔径矩阵所有的收发种类，划分矩阵的方式有多种，因此等效方案也是多样的；在加权求和过程中，存在着靠近矩阵对角线结果值越大现象，采用部分元素值改为0，部分元素值加权系数扩大的方法做到等效处理；设阵元数
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE017A
为4的倍数，扫查次数
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，其中
Figure DEST_PATH_IMAGE020A
为奇数，加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE023
；
一种对下三角矩阵划分方案：沿对角线切向方向，由下到上依次截取
Figure DEST_PATH_IMAGE025
组
Figure DEST_PATH_IMAGE027
矩阵，加权系数为
Figure DEST_PATH_IMAGE023A
；
适用于中空板式陶瓷膜深层缺陷检测的成像算法是，包括半矩阵等效幅值函数、矩阵元素和函数：
半矩阵等效幅值函数
Figure DEST_PATH_IMAGE030
（1）
矩阵元素和函数
Figure DEST_PATH_IMAGE032
（2）
式（1）中
Figure DEST_PATH_IMAGE034
分别表示发射、接受阵元，
Figure DEST_PATH_IMAGE008AA
是阵元信号，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
是到再到的距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
是采样频率，
Figure DEST_PATH_IMAGE041
是声波速度；
式（2）中
Figure DEST_PATH_IMAGE017AA
表示阵元数目；
（2）式中，下三角矩阵元素简记为1时，变形为：
Figure DEST_PATH_IMAGE044
（3）
此时
Figure DEST_PATH_IMAGE046
这种半矩阵等效方法可将虚拟聚焦点的工作量接近50%。
2.根据权利要求1所述的基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，其特征是，所述步骤（1）中的数据融合是指结构数据和位置数据融合，所述结构数据和位置数据融合是指内部结构数据和扫查区域位置数据的并列传输，其中前者由超声相控阵平台所采集，后者为编码器扫描架所采集；
其中所述超声相控阵平台采集的内部结构数据方法是指对于内部结构复杂的平板陶瓷膜，根据波束在声阻抗突变处反射的回波信号，具有一定时差采集数据；
所述编码器扫描架采集的扫查区域位置数据的方法是指记录扫查区域的位置信息，同检测信号一并转送超声阵相控平台。
3.根据权利要求2所述的基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法，其特征是，所述步骤（2）中的数据处理是指图像数据处理，所述图像数据处理是指对回波信号后处理，基于减少文件个数和文件数据处理量对回波信号采用滤波处理；基于回波信号信噪小的各通道数据降噪处理；基于不同相位的多路信号到各阵元的时间差的延时补偿处理；基于回波信号幅度、相位的改变的包络提取处理。
CN201810152783.3A 2018-02-19 2018-02-19 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法 Active CN108693251B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810152783.3A CN108693251B (zh) 2018-02-19 2018-02-19 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810152783.3A CN108693251B (zh) 2018-02-19 2018-02-19 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108693251A CN108693251A (zh) 2018-10-23
CN108693251B true CN108693251B (zh) 2022-08-30

Family

ID=63844455

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810152783.3A Active CN108693251B (zh) 2018-02-19 2018-02-19 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108693251B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111544038B (zh) * 2020-05-12 2024-02-02 上海深至信息科技有限公司 一种云平台超声成像系统
CN111929365B (zh) * 2020-08-07 2023-08-22 广东汕头超声电子股份有限公司 一种超声成像检测显示方法
CN112686846B (zh) * 2020-12-23 2024-05-28 北京航天特种设备检测研究发展有限公司 一种成像处理方法、设备和计算机可读存储介质
CN114088817B (zh) * 2021-10-28 2023-10-24 扬州大学 基于深层特征的深度学习的平板陶瓷膜超声缺陷检测方法
CN114324598B (zh) * 2021-12-03 2023-05-26 江西昌河航空工业有限公司 一种螺栓超声检测的高质量成像方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017107337A1 (zh) * 2015-12-22 2017-06-29 合肥工业大学 一种基于改进的按位替换法求矩阵三角分解的模块及方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103852525B (zh) * 2012-11-29 2016-09-21 沈阳工业大学 基于ar-hmm的声发射信号识别方法
CN104535657B (zh) * 2015-01-13 2017-09-15 广东汕头超声电子股份有限公司 一种薄板工件相控阵超声导波成像检测系统及其检测方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017107337A1 (zh) * 2015-12-22 2017-06-29 合肥工业大学 一种基于改进的按位替换法求矩阵三角分解的模块及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LY12铝合金疲劳损伤的非线性超声检测;颜丙生 等;《航空材料学报》;20120430;第32卷(第2期);第93-98页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108693251A (zh) 2018-10-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108693251B (zh) 基于超声技术实现中空板式陶瓷膜深层缺陷的三维检测方法
CN102692453B (zh) 一种基于非线性声学的材料无损检测方法和装置
Hall et al. Minimum variance guided wave imaging in a quasi-isotropic composite plate
CN108226007B (zh) 一种基于超声双参数的碳纤维增强树脂基复合材料孔隙率表征方法
CN104034287B (zh) 一种弹性各向异性金属基体热障涂层厚度超声测量方法
CN106990172B (zh) 一种超声检测与成像方法及其系统
CN111521566A (zh) 基于双波混合的激光超声无损检测系统
CN102608212A (zh) 基于声压反射系数功率谱测量薄层声阻抗和声衰减的方法
CN115856101A (zh) 一种基于稀疏矩阵的超声频域全聚焦方法
CN103424475B (zh) 基于相控阵超声检测的被测面轮廓提取方法
CN105572230B (zh) 一种用于裂纹类缺陷定量识别的极性加权矢量全聚焦成像方法
CN110412133A (zh) 一种基于合成孔径聚焦成像的超声阵列混凝土检测系统
CN110208383A (zh) 一种基于反转路径差信号的板结构兰姆波无参考成像方法
CN117147694A (zh) 基于逆问题的超声全聚焦成像稀疏正则化重构方法及设备
CN112684005A (zh) 基于二维矩阵换能器的全聚焦检测方法
Liu et al. Ultrasonic phased array total focusing method of imaging with Rayleigh waves based on principal component analysis
Robert et al. Assessment of real-time techniques for ultrasonic non-destructive testing
Shahjahan et al. Evaluation of a multiple scattering filter to enhance defect detection in heterogeneous media
CN115389625B (zh) 一种用于检测复合材料面外纤维弯曲的双面超声成像方法
Li et al. Adaptive array processing for ultrasonic non-destructive evaluation
Sun et al. Three-dimensional reconstruction of ceramic membrane with internal defects based on ultrasound imaging technique applying triangular matrix-synthetic aperture focusing
CN111965257A (zh) 一种空间加权优化的快速超声平面波成像检测方法
Ezell et al. A novel use of frequency-banded synthetic aperture focusing technique for reconstructions of alkali-silica reaction in thick-reinforced concrete structures
Anderson et al. Experimentally identifying masked sources applying time reversal with the selective source reduction method
Holmes et al. Post-processing of ultrasonic phased array data for optimal performance

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220810

Address after: 225200 No.5 Road, Shaobo Industrial Park, Jiangdu District, Yangzhou City, Jiangsu Province

Applicant after: Jiangsu Xinshi Membrane Technology Co.,Ltd.

Applicant after: YANGZHOU University

Address before: 225261 Xinshi Road, Shaobo Industrial Park, Jiangdu District, Yangzhou City, Jiangsu Province

Applicant before: JIANGSU XINSHI HIGH-TEMPERATURE MATERIAL CO.,LTD.

Applicant before: YANGZHOU University

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant