基于数学形态学的超声信号盲区内缺陷特征提取方法.pdf

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1、第52卷第12期机械工程学报Vol.52No.122016年6月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGJun.2016DOI：10.3901/JME.2016.12.016基于数学形态学的超声信号盲区内缺陷*特征提取方法1221黎敏宋亚男周通徐金梧(1．北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心北京100083；2．北京科技大学机械工程学院北京100083)摘要：利用高频聚焦超声技术检测金属材料内部缺陷时，由于超声探头存在盲区，无法对近表面的缺陷进行准确定位，从而难以对材料的性能进行有效评估。因此，提出基于数学形态学的超声信号盲区内缺陷特征提取方法。采用扁平结构元素对盲区信号

2、进行形态滤波，在提取出缺陷的特征信号后，通过计算特征信号的累积能量，由此可以定位出缺陷的深度位置。在实测中，利用100MHz的高频超声探头对冷轧镀锌板进行检测分析。以长度为30的扁平结构元素对超声信号做形态滤波，对距离冷轧镀锌板上表面288.5μm的缺陷进行定位，得到缺陷位置为距离上表面275.6μm，相对误差为4.5%。为进一步验证方法的有效性，与小波包分解重构方法进行比较，结果表明：利用数学形态学方法对缺陷的定位误差更小，同时还改善了超声B扫成像的效果，使得缺陷特征更加凸显。关键词：超声检测；超声盲区；数学形态学；缺陷提取中图分类号：TG115DefectFeatureExtractio

3、ninUltrasonicBlindZoneBasedonMathematicalMorphology1221LIMinSONGYananZHOUTongXUJinwu(1．CollaborativeInnovationCenterofSteelTechnology,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083;2．SchoolofMechanicalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing100083)Abstract：Whenthehighfrequ

4、encyfocusedultrasoundtechnologyisusedtodetectinternaldefectsinmetalmaterials,thedefectsnearthesurfacecan’tbeaccuratelylocatedduetotheblindzone.Thusitisdifficulttoevaluatetheperformanceofthematerial.Therefore,themethodofthedefectfeatureextractioninultrasonicblindzonebasedonmathematicalmorphologyispr

5、oposed.Firstly,signaloftheblindzoneisprocessedbymorphologicalfilterviatheflatstructureelement,sothecharacteristicsignalofthedefectisextracted.Afterthat,theaccumulatedenergyofthecharacteristicsignaliscalculated,whichcanbeusedtolocatethedepthofthedefect.Intheexperiment,thecoldrolledgalvanizedsheetisd

6、etectedusingahighfrequencyfocusedultrasonictransducerof100MHz.Theultrasonicsignalisprocessedwithmorphologicalfilterviatheflatstructuringelementswithlengthof30.Thedistancebetweenthedefectandthesurfaceofthematerialis288.5μm,andthepositionofthedefectis275.6μmdeterminedbytheproposedmethod,sotherelative

7、errorofthedefectpositionis4.5%.Inordertoverifytheeffectivenessofthemethod,waveletpacketmethodiscompared.TheresultsshowthatthemethodofmathematicalmorphologyhassmallererrorandimprovestheB-scanimagingeffect.So