[发明专利]一种基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法在审

专利信息
申请号: 202210382645.0 申请日: 2022-04-12
公开(公告)号: CN114705762A 公开(公告)日: 2022-07-05
发明(设计)人: 杨辰龙;刘波;任凯 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G01N29/42 分类号: G01N29/42;G01N29/44;G01N29/04
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司 33200 代理人: 万尾甜;韩介梅
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 超声波 共振 表面 缺陷 自动化 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,该方法包括:

步骤1、根据工件近表面分层缺陷的厚度范围计算缺陷共振频率范围;

步骤2、采用超声探头对工件进行检测,采集到超声信号;

步骤3、对超声信号截取指定长度的样本进行傅里叶变换,得到背散射信号频谱;

步骤4、对背散射信号频谱进行带通滤波,滤去所述共振频率范围之外的频率成分;

步骤5、计算功率谱及其特征值,若特征值超过所设定的缺陷阈值则判定为工件存在缺陷,否则不存在缺陷。

2.如权利要求1所述的基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,所述的缺陷共振频率的计算公式为f=c/2d,其中f为共振频率,c为超声纵波在材料中的速度,d为分层缺陷厚度。

3.如权利要求1所述的基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,步骤2中,选取的超声探头为宽频带窄脉冲超声探头,探头频带覆盖分层缺陷的共振频率范围。

4.如权利要求1所述的基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,步骤3中,截取样本的方法为:去掉表面回波和底面回波,留下背散射信号。

5.如权利要求1所述的基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,在步骤5中,通过对功率谱进行积分后平方来计算其特征值。

6.如权利要求1所述的基于超声波共振法的近表面缺陷自动化识别方法,其特征在于,所述缺陷阈值的设定方法为:在检测前采集无缺陷和设置人工模拟缺陷的样本工件的超声背散射信号,所述样本工件与待测工件规格相同,有无缺陷的样本工件分别采集至少100个,根据有无缺陷的样本工件特征值之间的差异设定缺陷阈值。

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