CN111486804B - 用于精密部件厚度测量的信号处理方法及测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及精密部件测量技术领域，尤其涉及用于精密部件厚度测量的信号处理方法及测量方法；本发明包括有以下步骤：A、采集包含多次回波的初始射频信号；B、提取自身的特征回波信号；C、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选，获得相似性曲线；D、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选，得到最佳匹配曲线；E、采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线；F、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值；通过本发明的方法能够准确提取到高噪声环境中的高次回波信号，在保证信号分析速度的同时提高信号周期测量精度，提高精密部件壁厚的测量精度。

Description

用于精密部件厚度测量的信号处理方法及测量方法

技术领域：

本发明涉及精密部件测量技术领域，尤其涉及用于精密部件厚度测量的信号处理方法及测量方法。

背景技术：

高精密薄壁部件被广泛应用于航空航天和核电领域的核心部件中，实际应用中对这类部件的厚度精度要求极高，通常为微米级。为了保证这类核心部件的尺寸精度，常采用超声测厚法进行高精密部件的全范围测量。探头发射的超声波脉冲穿过被检物体的表面后，在物体底面与表面之间来回反射，逐步衰减直到淹没在噪声信号中。来回反射的超声波被超声仪探测到，并以时间和幅度的方式显示出来。当超声波信号在被检物体里的传播速度v恒定时，通过检测反射波之间的时间差ΔT来计算被检物体的厚度S＝v*ΔT/2。为了保证部件厚度的测量效率，业内多采用自动扫查的方式对其进行高速扫查，即用超声波探头在被检部件表面不断扫查，并对获取的射频信号进行处理的方式来测量厚度。但是实际测量环境多为高噪声环境，检测系统从空间耦合进来的电磁噪声、工厂供电电源噪声、高频控制器产生的串扰均会给采集信号带来干扰，采集到的高次回波易被淹没而难以自动捕捉，影响壁厚的测量精度。

发明内容：

本发明的目的就是针对现有技术存在的不足而提供一种能够准确提取高噪声环境中的高次回波信号并计算回波间隔时间、从而提高信号周期的测量精度、提高微米级精密部件壁厚测量精度和效率的用于精密部件厚度测量的信号处理方法，本发明还提供一种采用上述信号处理方法的用于精密部件厚度测量的测量方法。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

用于精密部件厚度测量的信号处理方法，其特征在于，包括有以下步骤：

A、对被测工件发射超声波信号，采集被测工件两壁反射的包含多次回波的初始射频信号；

B、采用自适应的方式，提取初始射频信号自身的特征回波信号；

C、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选：以特征回波信号为基础元素，与采集的初始射频信号进行相关性分析，即在采集的初始射频信号中进行全局匹配搜索，获得相似性曲线；

D、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选：采用数据重构的方式，在信号幅度特征上进一步的筛选，获得精确到点的周期波信号位置，得到最佳匹配曲线；

E、采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线；

F、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值。

优选地，所述步骤A中的初始射频信号包含的回波信号不小于3个周期，以数组的形式存储，记为数组ArrayT，同时记录系统采样的采样频率F。

优选地，所述步骤B具体为：

B1、获取包含多次回波的射频信号的最大幅值与最小幅值对应的横轴(时间点)位置，计算横轴位置点的差值ΔA；

B2、以最大幅值与最小幅值对应的横轴位置，分别向两侧扩展ΔA个点，扩展后的范围作为特征回波信号的波形取值范围，所获取特征回波信号数组的数据长度记为CSLength。

优选地，所述步骤C具体为：

C1、从采集到的初始射频信号数组ArrayT中的第i(i＝1，2，3……)个元素开始，获取之后的CSLength个元素形成新的数组，标记为SubArrayT_i＝[ArrayT_i，ArrayT_i+1，ArrayT_i+2，……ArrayT_i+CSLength-1]。

C2、将所有的SubArrayT_i与特征回波信号ChSig进行相关性计算，得到初始射频信号的相似性曲线CC_i＝ρ(SubArrayT_i，ChSig)，i＝1，2，3……；

C3、将相似性曲线CC_i中值小于阈值Th的值均记为0，认为这些值上的点均不可能为回波信号位置。

优选地，所述步骤C3中的Th设置为0.85。

优选地，所述步骤D具体为：

D1、在相似性曲线CC_i中标记所有的局部峰值位置P_i，即与特征回波信号曲线相似度最高的位置；

D2、根据P_i的横轴位置在初始射频信号数组ArrayT中找到对应的点，记为ArrayC(x,y)_i；其中x为P_i在ArrayT中对应的索引T_i，y为P_i在ArrayT中对应的幅值，将所标记的ArrayC(x,y)_i中的各个点依次相连接得到最佳匹配曲线ArrayC。

优选地，所述步骤E具体为：

E1、由被检部件的结构可得到其预期壁厚值，由预期壁厚值计算出对应的采样点数N＝S*F/v；其中S为预期壁厚值，v为超声波信号在被测工件中的传播速度，F为系统采样的采样频率；

E2、确定第1个回波位置Echo(x,y)₀：在最佳匹配曲线ArrayC中标记第1个回波位置ArrayC(x,y)₀，记为Echo(x,y)₀；

E3、确定第i个回波位置Echo(x,y)_i-1：将上一个回波位置Echo(x,y)_i-2在ArrayC中的索引记为T_i-2，以T_i-2+N为基准位置，在其左右区间按采样点数N的范围查找ArrayC中的局部峰值，即为确定的第i个回波位置Echo(x,y)_i-1，其中i＝2，3……；

E4、重复步骤E3依次确定第2个回波位置、第3个回波位置……，获取所有的回波位置并依次将各个回波位置的点相连形成Echo曲线，其中Echo的横坐标x对应ArrayT的索引。

优选地，所述步骤F中的被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT即为校正匹配曲线的回归直线的斜率，根据以下公式计算得到ΔT：

其中，x为Echo_i的索引i，y为采样点ArrayT中的索引T_i，

和

为各自的均值。

优选地，所述步骤F完成后同时计算回归直线中的平方误差

若Rss大于阈值Th3，则认为ArrayT整体异常(采集到的整个初始射频信号异常)，无法计算周期值，排除。

本发明还公开了用于精密部件厚度测量的测量方法，利用上述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法得到被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT，根据以下公式计算得到被测工件的厚度S：S＝v*ΔT/2；其中，v为超声波信号在被测工件中的传播速度。

本发明有益效果在于：本发明包括有以下步骤：A、对被测工件发射超声波信号，采集被测工件两壁反射的包含多次回波的初始射频信号；B、提取初始射频信号自身的特征回波信号；C、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选，获得相似性曲线；D、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选，得到最佳匹配曲线；E、采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线；F、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值；利用本发明的方法，通过采集两壁反射的包含多次回波的射频信号，能够准确提取到高噪声环境中的高次回波信号；通过自适应的方式提取射频信号自身的特征回波信号并根据波动趋势特征、幅度特征进行筛选，在保证信号分析速度的同时提高信号周期测量精度，提高超声波对高精密部件壁厚的全范围壁厚测量数据分析效率和测量精度，实现高速信号处理，能够代替常规的多次回波信号测量方法，在壁厚测量中，起到提高精密部件壁厚的测量精度的作用。

附图说明：

为了易于说明，本发明由下述的较佳实施例及附图作以详细描述。

图1是初始射频信号的示意图，其中a为特征回波信号，b为回波周期信号，c为噪声信号，d为干扰信号。

图2是本发明的特征回波信号的示意图。

图3是本发明的相关性曲线CC及对应的峰值位置的示意图。

图4是本发明的最佳匹配曲线ArrayC和校正最佳回波曲线Echo的示意图。

图5是本发明的线性回归的结果示意图。

具体实施方式：

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明提供了一种用于精密部件厚度测量的信号处理方法，通过对获取到的周期信号进行一系列的处理，进而获得被测精密部件的厚度。超声波信号在被测工件里的传播速度恒定，设为v，测量超声波信号在被测工件两壁的反射波时间差Δt，多次测量回波的时间平均差值ΔT，则可得到被测工件厚度S＝v*ΔT/2＝v*Δt_n/2n。

如图1～5所示，本发明的用于精密部件厚度测量的信号处理方法，包括以下步骤：

步骤1、对被测工件发射超声波信号，采集被测工件两壁反射的包含多次回波的初始射频信号。

本步骤是为了采集包含高噪声的射频信号，其利用超声波对被测工件进行壁厚测量，采集包含多次回波的初始射频信号，如图1所示，初始射频信号包含的回波信号不小于3个周期，以数组的形式存储，记为数组ArrayT，同时记录系统采样的采样频率F。通过采集3个周期以上的射频波信号，以保证在大噪声信号的环境下获得尽可能丰富的壁厚信息。

步骤2、采用自适应的方式，提取射频信号自身的特征回波信号ChSig。

本步骤提取特征回波信号是为接下来的信号识别作准备。自适应的方式是指从上一步提取的射频信号中提取第一个周期的回波信号作为特征信号。所提取的特征信号：来自于自身，同时包含一个回波信号尽可能完整的信息，使得用于下一步周期信号识别时适用性更佳，匹配程度更好，识别精度更高。具体操作如下：

步骤2.1、获取射频信号数组ArrayT的最大幅值对应的横轴位置(采样点索引)T_a与最小幅值对应的横轴位置T_b，计算横轴位置点的差值ΔA＝T_b-T_a；

步骤2.2、以T_a、T_b为基准，分别向两侧各扩展ΔA的范围作为特征回波信号的范围，即ChSig的时间起点末点位置分别为2T_a-T_b，2T_b-T_a，其数据长度记为CSLength。

本步骤实施原理：所取特征信号周期相当于在最大幅值与最小幅值所对应的横轴区间的基础上分别向两侧延展了相同间距的数据点，以使得特征信号所包含的信息更为完整。

步骤3、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选：以上一步提取的特征回波信号为基础元素，与采集的初始射频信号进行相关性分析，即在采集的初始射频信号中进行全局匹配搜索，获得相似性曲线CC，如图3所示。相关性计算的目的在于在初始射频信号中筛选出与特征回波信号ChSig相似的波形，获取周期性回波在时间轴上的大致位置，保证信号识别的同时，缩小搜索范围，提高计算效率。具体步骤如下：

步骤3.1、从ArrayT中的第i(i＝1，2，3……)个元素开始，获取之后的CSLength个元素形成新的数组，标记为SubArrayT_i＝[ArrayT_i，ArrayT_i+1，ArrayT_i+2，……ArrayT_i+CSLength-1]；

步骤3.2、将所有的SubArrayT_i与特征回波信号ChSig进行相关性计算，得到初始射频信号的相似性曲线CC_i＝ρ(SubArrayT_i，ChSig)，i＝1，2，3……；

步骤3.3、将相似性曲线CC_i中值小于阈值Th的值均记为0，认为这些值上的点均不可能为回波信号位置。Th的设置与信号的稳定性相关，一般情况下设置为0.85。

步骤4、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选：采用数据重构的方式，在信号幅度特征上进一步的筛选，获得精确到点的周期波信号位置，得到最佳匹配曲线ArrayC。相似性曲线是从波动趋势方面对周期信号进行的初步筛选，数据重构的方式则是在信号幅度方面进行补充，获得精确到点的周期波信号位置。具体步骤如下：

步骤4.1、在上一步得到的相似性曲线CC_i中标记所有的局部峰值位置P_i，即与特征回波信号曲线相似度最高的位置；

如图3所示，峰值P_i是与特征曲线局部相似程度最高的点，其纵坐标表示相关性(1表示相关性最强)，横坐标表示采集点索引位置。

步骤4.2、根据P_i的横轴位置在初始射频信号数组ArrayT中找到对应的点，记为ArrayC(x,y)_i；其中x为P_i在ArrayT中对应的索引T_i，y为P_i在ArrayT中对应的幅值，将所标记的ArrayC(x,y)_i中的各个点依次相连接得到最佳匹配曲线ArrayC。

步骤5、根据被测工件的结构，采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线。对异常点的筛除，是对前述计算结果准确性的初步保障措施，会提高测量方法的可靠性，从而获得更广泛的适用性。具体步骤如下：

步骤5.1、由被检部件的结构可得到其预期壁厚值，由预期壁厚值计算出对应的采样点数N＝S*F/v；其中S为预期壁厚值，v为超声波信号在被测工件中的传播速度，F为系统采样的采样频率；

步骤5.2、确定第1个回波位置Echo(x,y)₀：在最佳匹配曲线ArrayC中标记第1个回波位置ArrayC(x,y)₀，记为Echo(x,y)₀；

步骤5.3、确定第i个回波位置Echo(x,y)_i-1：将上一个回波位置Echo(x,y)_i-2在ArrayC中的索引记为T_i-2，以T_i-2+N为基准位置，在其左右区间按采样点数N的范围查找ArrayC中的局部峰值，具体方法是在T₀+N(1-Th2)～T₀+N(1+Th2)的范围内查找ArrayC中值，取局部峰值，即为确定的第i个回波位置Echo(x,y)_i-1，其中i＝2，3……；

步骤5.4、重复步骤5.3依次确定第2个回波位置Echo(x,y)₁、第3个回波位置Echo(x,y)₂、第4个回波位置Echo(x,y)₃……，获取所有的回波位置，即可在最佳匹配曲线ArrayC上获得一系列Echo(x，y)离散点，并依次将各个回波位置的点相连形成Echo曲线，其中Echo的横坐标x对应ArrayT的索引。

步骤6、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值。对于离散数据，采用线性回归方式较之于常规的周期＝时间/周期数据的算法，更为有效的利用了所有数据，获得周期最优解。

被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT即为校正匹配曲线的回归直线的斜率，也即是回波间隔周期τ，根据以下公式计算得到ΔT：

其中，x为Echo_i的索引i，y为采样点ArrayT中的索引T_i，

和

为各自的均值。

完成后同时计算回归直线中的平方误差

若Rss大于阈值Th3，则认为ArrayT整体异常，无法计算周期值，需要排除。误差分析是对测量结果可靠性的进一步验证。Th3是经验值，可以根据统计法来确定，与周期数有关，一般在10以内。

本发明是一种高速的信号处理方法，利用本发明的方法，通过采集两壁反射的包含多次回波的射频信号，能够准确提取到高噪声环境中的高次回波信号；通过自适应的方式提取射频信号自身的特征回波信号并根据波动趋势特征、幅度特征进行筛选，在保证信号分析速度的同时提高信号周期测量精度，提高超声波对高精密部件壁厚的全范围壁厚测量数据分析效率和测量精度，实现高速信号处理，能够代替常规的多次回波信号测量方法，在壁厚测量中，起到提高精密部件壁厚的测量精度的作用。

本发明还公开了用于精密部件厚度测量的测量方法，利用上述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法得到被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT，根据以下公式S＝v*ΔT/2计算得到被测工件的厚度S，其中，v为超声波信号在被测工件中的传播速度。具体步骤如下：

步骤1、对被测工件发射超声波信号，采集被测工件两壁反射的包含多次回波的初始射频信号。

初始射频信号包含的回波信号不小于3个周期，以数组的形式存储，记为数组ArrayT，同时记录系统采样的采样频率F。

步骤2、采用自适应的方式，提取射频信号自身的特征回波信号ChSig。

具体操作如下：

步骤2.1、获取射频信号数组ArrayT的最大幅值对应的横轴位置(采样点索引)T_a与最小幅值对应的横轴位置T_b，计算横轴位置点的差值ΔA＝T_b-T_a；

步骤2.2、以T_a、T_b为基准，分别向两侧各扩展ΔA的范围作为特征回波信号的范围，即ChSig的时间起点末点位置分别为2T_a-T_b，2T_b-T_a，其数据长度记为CSLength。

步骤3、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选：以上一步提取的特征回波信号为基础元素，与采集的初始射频信号进行相关性分析，即在采集的初始射频信号中进行全局匹配搜索，获得相似性曲线CC。具体步骤如下：

步骤3.1、从ArrayT中的第i(i＝1，2，3……)个元素开始，获取之后的CSLength个元素形成新的数组，标记为SubArrayT_i＝[ArrayT_i，ArrayT_i+1，ArrayT_i+2，……ArrayT_i+CSLength-1]；

步骤3.2、将所有的SubArrayT_i与特征回波信号ChSig进行相关性计算，得到初始射频信号的相似性曲线CC_i＝ρ(SubArrayT_i，ChSig)，i＝1，2，3……；

步骤3.3、将相似性曲线CC_i中值小于阈值Th的值均记为0，认为这些值上的点均不可能为回波信号位置。Th的设置与信号的稳定性相关，一般情况下设置为0.85。

步骤4、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选：采用数据重构的方式，在信号幅度特征上进一步的筛选，获得精确到点的周期波信号位置，得到最佳匹配曲线ArrayC。具体步骤如下：

步骤4.1、在上一步得到的相似性曲线CC_i中标记所有的局部峰值位置P_i，即与特征回波信号曲线相似度最高的位置；

峰值P_i是与特征曲线局部相似程度最高的点，其纵坐标表示相关性(1表示相关性最强)，横坐标表示采集点索引位置。

步骤4.2、根据P_i的横轴位置在初始射频信号数组ArrayT中找到对应的点，记为ArrayC(x,y)_i；其中x为P_i在ArrayT中对应的索引T_i，y为P_i在ArrayT中对应的幅值，将所标记的ArrayC(x,y)_i中的各个点依次相连接得到最佳匹配曲线ArrayC。

步骤5、根据被测工件的结构，采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线。具体步骤如下：

步骤5.1、由被检部件的结构可得到其预期壁厚值，由预期壁厚值计算出对应的采样点数N＝S*F/v；其中S为预期壁厚值，v为超声波信号在被测工件中的传播速度，F为系统采样的采样频率；

步骤5.2、确定第1个回波位置Echo(x,y)₀：在最佳匹配曲线ArrayC中标记第1个回波位置ArrayC(x,y)₀，记为Echo(x,y)₀；

步骤5.3、确定第i个回波位置Echo(x,y)_i-1：将上一个回波位置Echo(x,y)_i-2在ArrayC中的索引记为T_i-2，以T_i-2+N为基准位置，在其左右区间按采样点数N的范围查找ArrayC中的局部峰值，具体方法是在T₀+N(1-Th2)～T₀+N(1+Th2)的范围内查找ArrayC中值，取局部峰值，即为确定的第i个回波位置Echo(x,y)_i-1，其中i＝2，3……；

步骤5.4、重复步骤5.3依次确定第2个回波位置Echo(x,y)₁、第3个回波位置Echo(x,y)₂、第4个回波位置Echo(x,y)₃……，获取所有的回波位置，即可在最佳匹配曲线ArrayC上获得一系列Echo(x，y)离散点，并依次将各个回波位置的点相连形成Echo曲线，其中Echo的横坐标x对应ArrayT的索引。

步骤6、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值。

被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT即为校正匹配曲线的回归直线的斜率，也即是回波间隔周期τ，根据以下公式计算得到ΔT：

其中，x为Echo_i的索引i，y为采样点ArrayT中的索引T_i，

和

为各自的均值。

完成后同时计算回归直线中的平方误差

若Rss大于阈值Th3，则认为ArrayT整体异常，无法计算周期值，需要排除。误差分析是对测量结果可靠性的进一步验证。Th3是经验值，可以根据统计法来确定，与周期数有关，一般在10以内。

步骤7、根据S＝v*ΔT/2计算得到被测试部件的厚度S。

利用本发明的方法，通过采集两壁反射的包含多次回波的射频信号，能够准确提取到高噪声环境中的高次回波信号；通过自适应的方式提取射频信号自身的特征回波信号并根据波动趋势特征、幅度特征进行筛选，在保证信号分析速度的同时提高信号周期测量精度，提高超声波对高精密部件壁厚的全范围壁厚测量数据分析效率和测量精度，实现高速信号处理，能够代替常规的多次回波信号测量方法，在壁厚测量中，起到提高精密部件壁厚的测量精度的作用。

当然，以上所述仅是本发明的较佳实施例，故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (5)

1.用于精密部件厚度测量的信号处理方法，其特征在于，包括有以下步骤：

A、对被测工件发射超声波信号，采集被测工件两壁反射的包含多次回波的初始射频信号；其中，初始射频信号包含的回波信号不小于3个周期，以数组的形式存储，记为数组ArrayT，同时记录系统采样的采样频率F；

B、采用自适应的方式，提取初始射频信号自身的特征回波信号；具体为：

B1、获取包含多次回波的射频信号的最大幅值与最小幅值对应的横轴(时间点)位置，计算横轴位置点的差值ΔA；

B2、以最大幅值与最小幅值对应的横轴位置，分别向两侧扩展ΔA个点，扩展后的范围作为特征回波信号的波形取值范围，所获取特征回波信号数组的数据长度记为CSLength；

C、根据波动趋势特征对采集的初始射频信号进行筛选：以特征回波信号为基础元素，与采集的初始射频信号进行相关性分析，即在采集的初始射频信号中进行全局匹配搜索，获得相似性曲线；具体为：

C1、从采集到的初始射频信号数组ArrayT中的第i(i＝1，2，3……)个元素开始，获取之后的CSLength个元素形成新的数组，标记为SubArrayT_i＝[ArrayT_i，ArrayT_i+1，ArrayT_i+2，……ArrayT_i+CSLength-1]；

C2、将所有的SubArrayT_i与特征回波信号ChSig进行相关性计算，得到初始射频信号的相似性曲线CC_i＝ρ(SubArrayT_i，ChSig)，i＝1，2，3……；

C3、将相似性曲线CC_i中值小于阈值Th的值均记为0，认为这些值上的点均不可能为回波信号位置；

D、根据幅度特征对采集的初始射频信号进行筛选：采用数据重构的方式，在信号幅度特征上进一步的筛选，获得精确到点的周期波信号位置，得到最佳匹配曲线；具体为：

D1、在相似性曲线CC_i中标记所有的局部峰值位置P_i，即与特征回波信号曲线相似度最高的位置；

D2、根据P_i的横轴位置在初始射频信号数组ArrayT中找到对应的点，记为ArrayC(x,y)_i；其中x为P_i在ArrayT中对应的索引T_i，y为P_i在ArrayT中对应的幅值，将所标记的ArrayC(x,y)_i中的各个点依次相连接得到最佳匹配曲线ArrayC；

E、采用预期壁厚值来剔除最佳匹配曲线中的异常点，得到校正匹配曲线；具体为：

E1、由被检部件的结构可得到其预期壁厚值，由预期壁厚值计算出对应的采样点数N＝S*F/v；其中S为预期壁厚值，v为超声波信号在被测工件中的传播速度，F为系统采样的采样频率；

E2、确定第1个回波位置Echo(x,y)₀：在最佳匹配曲线ArrayC中标记第1个回波位置ArrayC(x,y)₀，记为Echo(x,y)₀；

E3、确定第i个回波位置Echo(x,y)_i-1：将上一个回波位置Echo(x,y)_i-2在ArrayC中的索引记为T_i-2，以T_i-2+N为基准位置，在其左右区间按采样点数N的范围查找ArrayC中的局部峰值，即为确定的第i个回波位置Echo(x,y)_i-1，其中i＝2，3……；

E4、重复步骤E3依次确定第2个回波位置、第3个回波位置……，获取所有的回波位置并依次将各个回波位置的点相连形成Echo曲线，其中Echo的横坐标x对应ArrayT的索引；

F、基于校正匹配曲线采用线性回归方式计算其回归直线的斜率，即得到被测工件两壁回波时间差的平均值。

2.根据权利要求1所述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法，其特征在于：所述步骤C3中的Th设置为0.85。

3.根据权利要求1所述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法，其特征在于，所述步骤F中的被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT即为校正匹配曲线的回归直线的斜率，根据以下公式计算得到ΔT：

其中，x为Echo_i的索引i，y为采样点ArrayT中的索引T_i，

和

为各自的均值。

4.根据权利要求3所述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法，其特征在于，所述步骤F完成后同时计算回归直线中的平方误差

若Rss大于阈值Th3，则认为ArrayT整体异常，无法计算周期值，排除。

5.用于精密部件厚度测量的测量方法，其特征在于：利用权利要求1-4任意一项所述的用于精密部件厚度测量的信号处理方法得到被测工件两壁回波时间差的平均值ΔT，根据以下公式计算得到被测工件的厚度S：S＝v*ΔT/2；其中，v为超声波信号在被测工件中的传播速度。

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