基于多CNN集成学习的T型管节点焊缝缺陷超声识别研究
这是一篇关于T型管节点,超声检测,焊缝缺陷定性识别,深度学习,集成学习的论文, 主要内容为焊接T型管节点广泛应用于各类钢结构工程中,焊接构件中的焊缝质量是影响构件力学性能的主要因素之一。焊缝质量由焊缝中缺陷的性质、分布和大小共同决定,对焊缝缺陷做精准的定性识别是确保工程结构安全的关键。本文以T型管节点中的焊缝缺陷为研究对象,基于深度学习和集成学习方法进行以下几方面的工作。设计并焊制70个带焊缝缺陷的T型管节点试件,用超声探伤仪进行超声检测,采集的超声回波信号图像用于卷积神经网络的训练、验证和测试;设计并焊制18个对接钢板试件、25个对接钢管试件和18个对接钢管锥头试件,进行超声检测后采集的超声回波信号图像用于测试集成深度学习模型的泛化能力。建立包含8800张超声检测回波信号图像的数据集作为网络训练、验证和测试的对象。在超声检测过程中利用标签标记缺陷位置并做数据记录,用剖切方法验证标记处缺陷类型,建立超声回波信号图像与气孔、夹渣、未焊透和未熔合四种焊缝缺陷类型的一一对应关系。调整卷积神经网络Mobile Net-v2、Alex Net、Google Net和VGG的结构层、参数和权重,利用训练集数据对四种卷积神经网络进行训练,得到四种适用于T型管节点超声检测回波信号识别的卷积神经网络。利用测试集对所训练网络进行测试,得出四种网络的平均识别准确率分别为91%、85%、66%和45%。计算识别精确率和召回率,作为调整后卷积神经网络识别性能的评价指标。基于集成学习对训练的卷积神经网络按投票法进行结合建立集成深度学习模型,探究各类型卷积神经网络结合、集成尺寸大小对集成深度学习模型识别准确率的影响,发现在加权投票法下Mobile Net-v2、Alex Net和Google Net三种卷积神经网络结合形成的集成深度学习模型识别准确率最高,集成尺寸的增加有利于提高模型的识别准确率。对在绝对多数投票法、相对多数投票法和加权投票法三种投票方法下组成的集成深度学习网络模型的识别性能进行比较,其中表现最好的投票方法是加权投票法,表现最差的是绝对多数投票法,说明在集成深度学习模型中,需要给识别性能比较强的卷积神经网络更多的投票权,而对于识别性能比较弱的卷积神经网络要适当减少其决策权,以此来提高整个集成深度学习模型的识别性能。利用对接钢板、对接钢管和对接钢管锥头试件的超声检测回波信号图像测试了所训练网络的泛化能力,测试结果表明所训练网络也可用于识别以上三种结构型式构件的焊缝缺陷类型,只是识别准确率有所下降。
基于多CNN集成学习的T型管节点焊缝缺陷超声识别研究
这是一篇关于T型管节点,超声检测,焊缝缺陷定性识别,深度学习,集成学习的论文, 主要内容为焊接T型管节点广泛应用于各类钢结构工程中,焊接构件中的焊缝质量是影响构件力学性能的主要因素之一。焊缝质量由焊缝中缺陷的性质、分布和大小共同决定,对焊缝缺陷做精准的定性识别是确保工程结构安全的关键。本文以T型管节点中的焊缝缺陷为研究对象,基于深度学习和集成学习方法进行以下几方面的工作。设计并焊制70个带焊缝缺陷的T型管节点试件,用超声探伤仪进行超声检测,采集的超声回波信号图像用于卷积神经网络的训练、验证和测试;设计并焊制18个对接钢板试件、25个对接钢管试件和18个对接钢管锥头试件,进行超声检测后采集的超声回波信号图像用于测试集成深度学习模型的泛化能力。建立包含8800张超声检测回波信号图像的数据集作为网络训练、验证和测试的对象。在超声检测过程中利用标签标记缺陷位置并做数据记录,用剖切方法验证标记处缺陷类型,建立超声回波信号图像与气孔、夹渣、未焊透和未熔合四种焊缝缺陷类型的一一对应关系。调整卷积神经网络Mobile Net-v2、Alex Net、Google Net和VGG的结构层、参数和权重,利用训练集数据对四种卷积神经网络进行训练,得到四种适用于T型管节点超声检测回波信号识别的卷积神经网络。利用测试集对所训练网络进行测试,得出四种网络的平均识别准确率分别为91%、85%、66%和45%。计算识别精确率和召回率,作为调整后卷积神经网络识别性能的评价指标。基于集成学习对训练的卷积神经网络按投票法进行结合建立集成深度学习模型,探究各类型卷积神经网络结合、集成尺寸大小对集成深度学习模型识别准确率的影响,发现在加权投票法下Mobile Net-v2、Alex Net和Google Net三种卷积神经网络结合形成的集成深度学习模型识别准确率最高,集成尺寸的增加有利于提高模型的识别准确率。对在绝对多数投票法、相对多数投票法和加权投票法三种投票方法下组成的集成深度学习网络模型的识别性能进行比较,其中表现最好的投票方法是加权投票法,表现最差的是绝对多数投票法,说明在集成深度学习模型中,需要给识别性能比较强的卷积神经网络更多的投票权,而对于识别性能比较弱的卷积神经网络要适当减少其决策权,以此来提高整个集成深度学习模型的识别性能。利用对接钢板、对接钢管和对接钢管锥头试件的超声检测回波信号图像测试了所训练网络的泛化能力,测试结果表明所训练网络也可用于识别以上三种结构型式构件的焊缝缺陷类型,只是识别准确率有所下降。
航空发动机叶片自动超声检测技术研究
这是一篇关于航空发动机叶片,六轴机械手,轨迹规划,超声检测的论文, 主要内容为航空发动机叶片的质量可靠性和稳定性极其重要,目前这类具有复杂曲面结构的工件的自动超声检测方法主要以工件的三维几何模型来规划检测轨迹,但是,叶片在加工成形的过程中存在回弹现象,导致实际叶片轮廓与最初设计的几何模型存在误差,这为后续的超声检测带来了挑战。针对上述问题,本文针对航空发动机叶片开展三维几何模型重构和规划自动检测轨迹的研究。首先建立了叶片自动超声检测系统坐标系,确定了不同坐标系之间的变换关系。利用机械手夹持线结构光轮廓仪测量叶片轮廓,通过机械手夹持激光轮廓仪在叶片轴线两侧采集两次点云,同时,叶片不断旋转保证其始终处于激光轮廓仪的测量范围,接下来通过数据拼接、旋转平移将采集的点云变换到世界坐标系下,得到准确的叶片三维几何模型。整理后采用数据拟合方法获得曲面轮廓方程,基于曲面上的曲线方程规划加减速扫查轨迹位置,依据拟合曲面的法线规划轨迹姿态,从而满足超声探头到被测叶片表面等距与探头发出的声波始终沿叶片表面法线方向入射。最后对各扫查轨迹点进行多轴运动分解,获得包括六轴机械手和叶片旋转轴在内的各轴轨迹。最后,将六轴机械手与高频超声探头相结合,对叶片实现了自动检测实验。结果表明,通过采集叶片表面轮廓点云进而规划检测轨迹的方法可以有效地实现叶片的自动超声检测,满足声波沿表面法线入射和机械手运动平稳的要求。
基于多CNN集成学习的T型管节点焊缝缺陷超声识别研究
这是一篇关于T型管节点,超声检测,焊缝缺陷定性识别,深度学习,集成学习的论文, 主要内容为焊接T型管节点广泛应用于各类钢结构工程中,焊接构件中的焊缝质量是影响构件力学性能的主要因素之一。焊缝质量由焊缝中缺陷的性质、分布和大小共同决定,对焊缝缺陷做精准的定性识别是确保工程结构安全的关键。本文以T型管节点中的焊缝缺陷为研究对象,基于深度学习和集成学习方法进行以下几方面的工作。设计并焊制70个带焊缝缺陷的T型管节点试件,用超声探伤仪进行超声检测,采集的超声回波信号图像用于卷积神经网络的训练、验证和测试;设计并焊制18个对接钢板试件、25个对接钢管试件和18个对接钢管锥头试件,进行超声检测后采集的超声回波信号图像用于测试集成深度学习模型的泛化能力。建立包含8800张超声检测回波信号图像的数据集作为网络训练、验证和测试的对象。在超声检测过程中利用标签标记缺陷位置并做数据记录,用剖切方法验证标记处缺陷类型,建立超声回波信号图像与气孔、夹渣、未焊透和未熔合四种焊缝缺陷类型的一一对应关系。调整卷积神经网络Mobile Net-v2、Alex Net、Google Net和VGG的结构层、参数和权重,利用训练集数据对四种卷积神经网络进行训练,得到四种适用于T型管节点超声检测回波信号识别的卷积神经网络。利用测试集对所训练网络进行测试,得出四种网络的平均识别准确率分别为91%、85%、66%和45%。计算识别精确率和召回率,作为调整后卷积神经网络识别性能的评价指标。基于集成学习对训练的卷积神经网络按投票法进行结合建立集成深度学习模型,探究各类型卷积神经网络结合、集成尺寸大小对集成深度学习模型识别准确率的影响,发现在加权投票法下Mobile Net-v2、Alex Net和Google Net三种卷积神经网络结合形成的集成深度学习模型识别准确率最高,集成尺寸的增加有利于提高模型的识别准确率。对在绝对多数投票法、相对多数投票法和加权投票法三种投票方法下组成的集成深度学习网络模型的识别性能进行比较,其中表现最好的投票方法是加权投票法,表现最差的是绝对多数投票法,说明在集成深度学习模型中,需要给识别性能比较强的卷积神经网络更多的投票权,而对于识别性能比较弱的卷积神经网络要适当减少其决策权,以此来提高整个集成深度学习模型的识别性能。利用对接钢板、对接钢管和对接钢管锥头试件的超声检测回波信号图像测试了所训练网络的泛化能力,测试结果表明所训练网络也可用于识别以上三种结构型式构件的焊缝缺陷类型,只是识别准确率有所下降。
管壁腐蚀用超声测厚仪研发
这是一篇关于管壁测厚,超声检测,信号去噪,时延估计,软件设计的论文, 主要内容为当今石化行业中,管壁被输送介质腐蚀是一种普遍存在的问题,它不仅会对生产安全造成威胁,还会对设备的寿命和效率产生不利影响。针对这个问题,通常使用超声测厚仪测量管道壁厚,从而及时发现并评估腐蚀的情况,帮助企业进行预防和维护。目前,石化厂使用的测厚仪存在价格昂贵、精度低、携带不方便、人工记录数据效率低和易丢失等问题,因此本文设计了一款精度高、操作简单、可无线通讯的单手手持式测厚仪并且开发了一款数据管理软件,通过加工样机进行实验,验证了测厚仪和软件的可靠性和可行性,具体研究工作如下:(1)设计测厚仪和软件的总体方案。了解超声波在介质中传播特性的基础上,根据实际检测环境,选择脉冲反射法作为测量管壁厚度的方法;根据测厚仪的功能要求和性能指标,设计了体积小、精度高的超声波换能器和硬件电路原理图;根据数据管理需求设计了相应的数据管理软件功能模块。(2)提出一种改进的小波阈值去噪算法并结合包络峰值算法实现了回波时延的高精度估计。通过分析小波阈值和小波阈值函数的原理和特点,修正阈值和改进阈值函数,使阈值具有自适应性,提高回波信号去噪效果。并对比分析三种时延估计算法的实验结果,最后选择包络峰值算法用来估计回波时延,提高测量计算精度。(3)加工样机,搭建实验平台,验证了测厚仪的有效性、性能一致性和可行性。通过多次对比实验,校准了计算声速和选取了最佳耦合剂,进一步提高检测精度;对比品牌测厚仪和不同批次样机的测量精度证明了本文测厚仪的有效性和一致性;通过对实际腐蚀管道的样品测量,证明了本文测厚仪的可行性。(4)开发了一款管道数据管理软件。考虑到软件的功能需求与工程实际,秉承模块化设计原则对软件进行设计。用Python语言编写软件功能逻辑代码、Py Qt5设计软件人机交互界面和My SQL数据库储存测量信息数据,开发了数据管理软件,最后软件的测试结果表明,软件实现了测量数据录入与查询、无线数据传输、数据可视化和数据导出等功能,提高了工作人员的工作效率。
基于空气耦合超声波的锂电池检测系统设计与实现
这是一篇关于超声检测,空气耦合,锂电池,超声成像的论文, 主要内容为由于传统石化能源对环境造成的危害巨大,世界各国都在寻找新型能源来解决这一问题。作为新能源汽车的一种,电动汽车在公共交通领域受到越来越多市民的青睐。作为电动汽车的核心部件,锂电池具有高比容量、高工作电压和高循环稳定性的特点。但是,由于锂电池的组成部件多,生产工艺复杂,在生产和使用过程中都会有爆炸可能。为了对锂电池的安全性能进行评价,本文搭建了一套针对锂电池的空耦超声检测系统。该系统的构建原理为超声C扫描技术,系统主要由超声发射接收系统、三维运动控制系统和超声波数据采集和存储系统组成。本文从硬件和软件两个方面介绍了子系统的构建流程,硬件系统中,采用了高增益的超声放大器、高精度的运动控制平台、高速采集系统。软件系统中,通过上位机软件对硬件系统各子系统进行控制,通过改进的小波变换去噪对波形噪声进行过滤,提升信号分辨率,通过图像自适应算法保证图像比例。使用上述自研的系统对各种规格的锂电池极耳和锂电池进行扫描,通过得到各部分清晰明显的伪色彩成像图,可以验证该硬软件系统的可行性。并且通过对锂电池扫描的数据和成像进行分析,可以得到不同类型的缺陷在锂电池上的具体位置,实现了对锂电池的快速超声C扫描缺陷检测。
用于冷凝管检测的小型化超声系统电路设计
这是一篇关于超声检测,冷凝管,电路设计,小型化的论文, 主要内容为冷凝管是工业领域的一种重要设备,有必要对其进行定期无损检测。然而,冷凝管往往直径小、长度大、管道曲折,在核电厂中,还存在辐射高、电磁环境复杂、停工成本过高等约束,使常规的无损检测方式无法直接应用于冷凝管检测。工业超声检测技术比较成熟、适应性广,适用于冷凝管等金属管道的检测中,但是其体积较大,无法直接从内部对冷凝管进行检测。针对冷凝管尺寸的约束,本论文以设计用于螺旋冷凝管检测的小尺寸超声检测电路系统为研究目标,以8路超声检测系统的电路原型设计和测试为研究内容,具体完成了以下工作:(1)提出了系统整体的设计方案,将系统划分为脉冲发射模块、回波接收模块、辅助转接板和低压电源模块四个电路部分。其中前二者将内置于冷凝管中完成超声检测的主要功能,后二者将在冷凝管外部辅助前二者工作。每个部分设计成独立的印制电路板,通过软性材料连接。对需要进入冷凝管的脉冲发射模块、回波接收模块提出了长、宽均小于5cm的小型化设计需求。(2)根据脉冲发射模块的设计目标,提出多种设计方案并完成电路设计,测试表明,基于HDL6M05584芯片的脉冲发射模块可发射最小脉宽为120ns的双极性高压脉冲,且模块电路板长和宽均小于5cm,适合系统的整体设计需求。(3)根据回波接收模块的设计目标,通过比较多种方案,选择基于AFE5808a芯片的回波接受方案并进行电路设计。经测试,该模块数据采样率可达到50MSPS(Million Samples Per Second,每秒百万样本),模块电路板长和宽均小于5cm。(4)设计完成了在冷凝管外部辅助超声系统工作的辅助转接板和低压电源模块。辅助转接板用于各模块间的信号连接,同时包括用于辅助回波接收模块的参考电压生成电路和采集时钟生成电路,前者可产生共模电压为0.75V、电平差在0V到+1.5V之间的参考电压信号,后者可产生50MHz的采样时钟信号。经测试,上述电路满足系统设计需求。低压电源模块可产生+1.8V、+3.3V、+5V和-5V的直流电压,经测试,该模块生成的电压幅度符合要求,且纹波率小于10%,满足系统设计需求。(5)完成了全部电路模块的系统联调,验证了全部电路模块能够正常工作,实现了用于冷凝管检测的小型化超声电路系统的设计要求。综上,本论文针对冷凝管检测的需求,设计了小型化的超声系统电路,在实验室条件下完成了初步的验证工作,该系统的完整工业产品原型设计有待未来软硬件研发工作的进一步完善。
超声检测基础数据查询与管理系统的设计与实现
这是一篇关于无损检测,超声检测,数据管理系统,模拟仿真的论文, 主要内容为超声检测作为一种无损检测手段越来越多的被应用在航空航天、船舶、汽车等工业领域。但超声检测过程中涉及的数据多且复杂,选择探头、制定工艺过程麻烦,为了辅助用户更有效地完成超声检测工作,本文设计并建立了一个基于B/S结构的超声检测数据库系统,用于管理超声检测过程中庞杂的数据,并接入辅助工艺制定和选择探头的程序用于辅助超声检测。用户可以通过网页访问服务器,并完成对超声检测相关数据的检索、存储、修改和删除等操作,还可以使用仿真程序辅助制定工艺,使用探头选择指导程序帮助选择合适的探头。本文利用多元高斯声束模型声线模式,对典型探头的的辐射声场进行模拟仿真,实现了声场在空间分布上的可视化。从实际需求出发,根据超声检测过程的特点,总结了涉及的数据种类,确定了系统需要实现的功能、系统的结构等。根据系统的需求针对超声检测数据库进行了相关的分析和设计,通过对超声检测过程中数据信息的收集和整理,并用Navicat建立了My SQL数据库。在My Eclipse平台上使用Java语言和SSH框架建立了网页客户端,并将其与数据库相连接,实现对数据库的访问,及对其中数据进行查询、存储、修改、和删除等操作,完成了基于B/S模式的超声检测数据库系统。系统包括材料声学参数的管理、常用结构材料参数的管理、常用探头参数的管理和探头选择四个模块。系统不仅实现了对超声检测数据库的信息化管理,而且满足了客户对数据库信息的访问和管理。系统具有良好的兼容性,在系统中接入了声场分析与仿真程序和探头选择指导程序,实现了超声检测过程中声场的仿真和辅助探头选择的功能,拓展了系统的功能。
管壁腐蚀用超声测厚仪研发
这是一篇关于管壁测厚,超声检测,信号去噪,时延估计,软件设计的论文, 主要内容为当今石化行业中,管壁被输送介质腐蚀是一种普遍存在的问题,它不仅会对生产安全造成威胁,还会对设备的寿命和效率产生不利影响。针对这个问题,通常使用超声测厚仪测量管道壁厚,从而及时发现并评估腐蚀的情况,帮助企业进行预防和维护。目前,石化厂使用的测厚仪存在价格昂贵、精度低、携带不方便、人工记录数据效率低和易丢失等问题,因此本文设计了一款精度高、操作简单、可无线通讯的单手手持式测厚仪并且开发了一款数据管理软件,通过加工样机进行实验,验证了测厚仪和软件的可靠性和可行性,具体研究工作如下:(1)设计测厚仪和软件的总体方案。了解超声波在介质中传播特性的基础上,根据实际检测环境,选择脉冲反射法作为测量管壁厚度的方法;根据测厚仪的功能要求和性能指标,设计了体积小、精度高的超声波换能器和硬件电路原理图;根据数据管理需求设计了相应的数据管理软件功能模块。(2)提出一种改进的小波阈值去噪算法并结合包络峰值算法实现了回波时延的高精度估计。通过分析小波阈值和小波阈值函数的原理和特点,修正阈值和改进阈值函数,使阈值具有自适应性,提高回波信号去噪效果。并对比分析三种时延估计算法的实验结果,最后选择包络峰值算法用来估计回波时延,提高测量计算精度。(3)加工样机,搭建实验平台,验证了测厚仪的有效性、性能一致性和可行性。通过多次对比实验,校准了计算声速和选取了最佳耦合剂,进一步提高检测精度;对比品牌测厚仪和不同批次样机的测量精度证明了本文测厚仪的有效性和一致性;通过对实际腐蚀管道的样品测量,证明了本文测厚仪的可行性。(4)开发了一款管道数据管理软件。考虑到软件的功能需求与工程实际,秉承模块化设计原则对软件进行设计。用Python语言编写软件功能逻辑代码、Py Qt5设计软件人机交互界面和My SQL数据库储存测量信息数据,开发了数据管理软件,最后软件的测试结果表明,软件实现了测量数据录入与查询、无线数据传输、数据可视化和数据导出等功能,提高了工作人员的工作效率。
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