[发明专利]一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统，涉及工业金属管材缺陷检测领域，包括确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线；对阻抗增量扫描曲线进行处理以获取阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量；将特征向量输入到金属圆柱缺陷参数检测模型中以确定金属圆柱的缺陷参数；缺陷参数包括缺陷宽度、缺陷深度以及缺陷形状；其中，金属圆柱缺陷参数检测模型是根据特征向量数据集和神经网络确定的。应用本发明能够达到无损快速高精度检测的目的。

技术领域

本发明涉及工业金属管材缺陷检测领域，特别是涉及一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统。

背景技术

缺陷无损检测是指在不损害或不影响被检测对象使用性能，不伤害被检测对象内部组织的前提下，利用材料缺陷引起的物理反应变化来检测缺陷的方法。常见的金属圆柱缺陷检测方法有超声波检测法、射线检测法、电涡流检测法等。

超声波检测法要求对被检测对象具有表面光滑和声耦合良好的条件；射线检测法在检测过程中存在较大的安全隐患，容易对检测人员和被检测对象造成伤害。涡流检测方法注重检测缺陷的存在，对于缺陷形状和缺陷参数的测量和估计有所欠缺。

随着制造业信息化进程的发展，工业生产对数据的精确性和快捷性都提出了更高的要求，此时，工业金属管材缺陷的精确检测就显得尤为必要。

发明内容

本发明的目的是提供一种金属圆柱缺陷参数检测方法及系统，以达到无损快速高精度检测的目的。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种金属圆柱缺陷参数检测方法，包括：

确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线；

对所述阻抗增量扫描曲线进行处理以获取所述阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量；

将所述特征向量输入到金属圆柱缺陷参数检测模型中以确定所述金属圆柱的缺陷参数；所述缺陷参数包括缺陷宽度、缺陷深度以及缺陷形状；

其中，所述金属圆柱缺陷参数检测模型是根据特征向量数据集和神经网络确定的；所述特征向量数据集包括多组缺陷实际参数以及每组所述缺陷实际参数对应的第一特征向量；所述第一特征向量是根据所述缺陷实际参数对应的金属圆柱的阻抗增量扫描曲线确定的；所述缺陷实际参数包括缺陷实际宽度、缺陷实际深度以及缺陷实际形状。

可选的，所述确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线，具体包括：

获取无损金属圆柱对应的检测阻抗信号；

确定待测金属圆柱对应的检测阻抗信号；

根据所述无损金属圆柱对应的检测阻抗信号和所述待测金属圆柱对应的检测阻抗信号，确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线。

可选的，所述确定待测金属圆柱对应的检测阻抗信号，具体包括：

选用正弦信号作为检测线圈的激励信号，采用电涡流无损检测技术对所述待测金属圆柱进行测量，以获取所述待测金属圆柱的检测阻抗信号。

可选的，所述对所述阻抗增量扫描曲线进行处理以获取所述阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量，具体包括：

基于最小二乘法的多项式曲线拟合原理，对所述阻抗增量扫描曲线进行处理，进而确定所述阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量。

一种金属圆柱缺陷参数检测系统，包括：

阻抗增量扫描曲线确定模块，用于确定待测金属圆柱对应的阻抗增量扫描曲线；

特征向量确定模块，用于对所述阻抗增量扫描曲线进行处理以获取所述阻抗增量扫描曲线对应的的特征向量；