《论文_超声无损检测的发展趋势(定稿)》

1、超声无损检测的发展趋势罗雄彪，陈铁群(华南理工大学机械工程学院，广州510640)摘要:介绍了人工智能技术、自适应技术、机器人技术和相关技术在超声无损检测屮的理论 分析和应用。这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的町靠性和完备性大幅度提 高,为无损评价奠定了良好的判定基础。指出现代超声无损检测技术止向着稠能化、自动化、图像化、 数字化、小型化、系列化、多功能化、信息化和交叉领域的前沿方向发展，实现了复杂形血复合构件 的超声扫描成像无损检测,满足现代质量对尢损检测的要求。关键词:超声检测;人工智能洎适应滤波;信息融合;超声扫描成像检测;相关技术屮图分类号：tg115.28文献标识码:a

2、文章编9 :100026656 (2005) 0320148204development trends of ultrasonic testingluo xiong biao , chen tie qun(college of mecha nical engin eeri ng , south china un iversity of tech no logy,guangzhou 510640 , china)abstract: the theoretical analysis and applications based on artificial intelligenee , adapti

3、ve,robot an dcorrelati on tech niq ues in ult raso nic nondest ructive testing were int roduced .it s reliability integrality for locationquantitative and identification had been improved to the utmostexte nt and laid a better determi nan t foun dation forno ndest ructive eveluati on. moder n ult ra

4、sonicminiaturization , standardization , multi2functionality ,information and manyintersectionalfields inorder to apply ult rasonic seanning imaging testing to complex2shaped component andmeet thedemand ofcontemporary quality.keywords :ult rasonic testing ; artificial intelligenee ; adaptive filteri

5、ng ; data fusion ; ultrasonic seanningimaging testing ; correlation technique尽管无损检测本身并非一种牛产技术，但其技术水平能反映该部门、该行业、该地区甚至该 国家的工业技术水平。无损检测技术所能带来的经济效益十分明显，统让资料显示,经过无损检测后的产品增值情况为，机械产品为5 %,国防、宇航和原子能产品为12 %18 %,火箭为20 %0例如， 徳国奔驰公司汽车儿千个零件经过无损检测后，整车运行公里数提高了一倍,大人增强了产吊在国际市场的竞争能力;口木汽车在30 %零件采用无损检测后，质量迅速超过美国。德国科学家认为

6、，无损检测技术是机械工业的四人支柱之一。可见现代工业是建立在无损检测基础上的说法并不为过。基金项忖:华南理工大学口然科学基金资助项h超声检测技术(u t)是五大常规无损检测技 术中使用得授多的一种。与其它常规无损检测技术相比，它具有检测对彖范围广,检测深度大;缺陷定位准确，灵敏度高;成本低，使用方便;速度快，对人体无害以及便于现场使用等特点。因此,ut是国 内外应用最广泛、使用频率最高卫发展较快的一种无损检技术，这体现在改进产阳质量、产品设计、 加工制造、成品检测以及设备服役的各个阶段和保证机器零件的可靠性和安全性上。世界各国出版 的无损检测书籍、资料和文献中,ut所占的数量都是首屈一指的。有

7、关资料表明，国外每年人约发表3 000篇涉及无损检测的文献资料，其中有关超声无损检测的内容约占45 %0在近儿届世界无损检测会议论文集收录的论文中，有关ut的论文数遥遥领先丁其它检测方法,特别是2000年10刀在罗马召开的第十五届世界无损检测会议(wcndt)收录的663篇论文中，ut就占250篇，涡流(et)、射线(rt)、声发射(ae)、磁粉(mt)和其它检测方法的论数数量依次为103,105,40 ,32和103 篇。统计数据表明ut在无损检测领域屮的突出贡献与重要地位，所以ut 直以来都是研究的 执八、点。随着电子学和计算机科学技术的e速发展，采用人工智能技术、自适应技术、机器人技 术

8、、相关技术、信息融合技术、激光技术和计算机辅助设计/计算机辅助制造(cad/ cam)等技术与 无损检测技术有机结合,以实现复杂形血复合构件的超声扫描成像检测，是近年来国外复合材料构件无损检测领域研究的前沿课题。下面主要探讨人工智能技术、口适应技术、机器人技术和相关技术 在超声 无损检测技术中的理论分析和应用。1人工智能技术顾名思义，人工智能（artificial intelligence，简称al）就是用人工的方法在计算机上实现的智能。通俗地说,人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应坏境变化、能解决各种血临的实际问题等功能的一门学科。目前,人工智能的研究

9、更多的是结合具体领域进行的。在超声无损检测应用中，主要研究领域有专家系统和人工神经网络等2 o1. 1专家系统专家系统是一种在特定领域内具有大量知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术，模拟专家求解问题的思维过程，求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过专家的水平。在超声 界有许多检测技术高明的专家，他们在各自的工作领域屮都具右丰富的实践经验和高人一筹的绝招，如果把对某一探伤对象的检测经验集中起来，并以某种表示模式存储到计算机中形成知识库,然后再把专家们运用这些知识判断缺陷的思维过程编成程序构成推理机，使得计算机能彖人类专家那样対缺 陷信号进行判断,则这样的程序就是一个专家系统。图1为一个

10、三段结构的ai专家系统，用以帮助那些对ut应用并不熟练的操作人员选择最好的检测方法和检测技术去解决问题，该系统被称为超声ue顾问,可为诸如“哪种检测方法或检测技术 能最好地解决该问题？”这样的问题提供咨询服务。图1三阶段结构的ue顾问al系统 系统的三个组成部分为：(1) ut方法和技术库从各超声专家搜集不同的检测方法和检测技术组成ut方法和技术 库，以消除单独某一个专家所产生的偏见。根据检测对象和要求,每一方法乂对以是多种多样的。(2) ut方法和技术优先顺序的排列使用者被请求回答“是/否/或许n( yes/ no/ maybe)这 类问题，涉及价格、速度、精度、设备及人员的可利用性等。ai

11、系统从所获得的这些信息中 根据实际情况及检测要求选择最合适的检测方法和技术。(3) 专家系统每一个专家系统对应一种ut方法，图1中只具体列出了三个专家系统,即脉冲 反射法专家系统、时间渡越衍射专家系统和谱分析(包括裂谱、倒谱和能谱分析)专家系统, 另外还有许多专家系统可归到其它类专家系统一栏中。每一个专家系统决定了所考虑的方法内具休技 术的选择。ai系统可以对有关ut的任务进行决策,决策的质量既依赖于提供给ai系统的被检测对象 的信息，也依赖于所使用的ai系统的质量。它能为非技术人员进行技术咨询时提供很好的冋答, 可以减少寻找人类专家时所花费的时间，且能够消除人类专家进行技术选择时可能产牛的偏

12、见。1. 2人工神经网络人工神经网络是一种以自适应为特征的无固定模型的非线性网络，用于处理非线性模型或很 难建立模型的问题。它是由多个处理单元(神经元)相互连接的信号处理系统，单元的输出通过 权值与其 它单元相互连接。人工神经网络在超声检测中的应用是通过最住似然比检测的原理1,由神经元z间的相互作 川來实现的，信号的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系，网络的识别収决于各神经元连接权值的动态演化过程。用于超声检测的神经网络是由三层感知器组成的，即输入层、输出层及隐含层(图2)。其输出 层只有一个神经元。若该神经元被激活，即输出为1，则判为h1 ；若该神经元被抑制，即输出为0(-1)，则判为

13、h0。输入层神经元的数h与接收到的样本数目相同(即为m)。中间层神经元的数目可视具休应用要求来确定，通常也为1。通过调节输入层到输出层的连接权系数wi1.1 (i = 1 ,2,_m)、隐含层到输出层的连接层权系数w i1.2以及各神经元的阈值，就可以反映似然比和门限的大小。图2神经网络检测器人工神经网络可实现缺陷的分类，具有很高的识别准确度,对于不完全、不够清晰的数据同样有效;具有强大的学习能力，能从样例中学习，获取知识;易于实现并行运算，而且便丁在便件上实现,从而可大大提高速度;rh于信息在网络中是分布表示的，因而它对带有噪弹或缺损的输入信息有很强的适应能力。人工神经网络的这些优点，使其很

14、适合应用到超声定量无损检测中。例如,rh adapt ronics公司 研制的aln4060智能超声探伤仪就是人工神经网络在超声检测中成功应用的代衣。2自适应技术3口适应处理技术是由widrow b等人提出，在20世纪60年代开始发展起来，是现代信号处理 技术的重要组成部分，对复杂信号的处理具有独特的功能。h前国内外口适应算法研究仍比较 活跃。自适应滤波的优点是对处理参数依赖性较小，软硬件实现均较简单，因而在工业应用中有良好前景。近年来，国内外学者开始尝试将口适应滤波技术用于超芦无损检测,其目的是寻找一种便捷的抗干扰手段，使得超声检测目标信号在各种t扰条件下(包括材料结构内部的t涉杂波)保持整

15、齐、清晰且不畸变的波形，为各种准确的无损检测萸定基础。自适应数字滤波是其在超声检测应川屮的一个方面。图3是一个自适应数字滤波器,具右两 个输入端，信号输入端通常称为主输入端,所期槊的响应d(n)输入端称为参考输入端。滤波器输 出端y ( n)就是口适应滤波器的输出端，有时将其误差e( n)引出一个误差输出端。图3 口适应滤波器主信号s(n)经过传输系统h(z)的频率特性和噪声干扰的影响，佶号x(n)将与主信号s(n)不同,但它蕴涵着主信号。利用自适应滤波器可从信号x ( n)中提取原來的主信号s ( n)，而噪声干扰被滤波作用抑制了。对于传输系统h(z)给主信号劣化的情况来说，当滤波器输?lt

16、y(n)逼近参考输入d ( n)= s ( n)，自适应滤波的最佳权矢mw0为h( z) -wo = 1 bpwo = h- 1 ( z)这表明自适应滤波器的最佳滤波响应是传输系统转移函数的倒数(逆函数)，此时自适应滤 波器对主输入信号x(n)进行逆波，使其复原主信号。此外，自适应技术还川来系统辨识、自适应均衡、自适应噪声抵消与谱线增强、自适应谱估 计和盲自适应信号处理等。总之，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单 易实现性,它在噪化信号的检测增强、噪声干扰的抵消、波形编码的线性预测、图像口适应压缩编 码、图像自适应增强复原和图像识别的自适应分割等方而应用广泛。3机器人技术机

17、器人技术的建立是20世纪人类科技的亜大成就，它是一门高度交叉的前沿学科，包含机械 学、计算机科学与工程、控制论与控制工程学、电子工程学与人工智能等。随着机器人技术的发 展，机器人在汽车、机电通用机械制造、金属材料加工和无损检测中的应用日益广泛。无损检测是以不损害被检测对象为前提，对其各种性能进行检测，它是实现设备安全运行、质 量控制及改进生产工艺的重要手段。但在进行一些关键部位的无损检测时，操作者常会遇到难以 进入或接近的场合(如小管道内部、狭小场所、高建筑物、水下、高低温环境和佇毒容器内部等)，因 此,不能采 川常规方法实现检测。对此,采川遥控或自动方式的检测机器人是行之有效的方法。现在国

18、外已有形形色色、各种各样的无损检测机器人4。下而介绍自动行走摄像机器人wanted在超声检测屮的应川。图4所示,wan ted机器 人市远距离操作的自动行走机构、微型高质量ccd彩色电视摄像机、照明装置、系统控制器、监视电视、录像系统及异物回收装置组成。行走机构由腰带、齿轮传动和微型马达组成，通过系统控制器和缆线，可控制行走机构实现前后行走。检测头设在行走机构的前部，包括两个照明灯和一个ccd摄像系统。在两个微型马达的驱动下，检测头能进行上下65。和左右75啲转动，对目标进行摄像,同时将摄像信息传给监视电视和录像系统，所以操作者能对被检测对彖进行全曲细致和快速的检测和录像。图4wanted机器

19、人系统框图wanted机器人备有若t附件,如摄像镜头有标准、超广角和望远镜头，以适应不同目的和 场合的检测需要。另有儿种用以清除或摄取被检测对象中的界物的配件。这种机器人用于高层建筑物的维护、火力和水力发电厂、各种埋设管道和其它工厂。对直径v 60 mm的管道内部超声检测是其最突出的应用。此外，也可用于观测各种狭小场所的内部结构。4相关技术相关技术是一门边缘科学，它是以信息论和随机过程理论为基础。随着信息科学的发展，相关技术在计算机科学、微电子学、无损检测和人工神经网络等领域口益得到广泛的应用【5。在超声无损检测中，传统的脉冲冋波法在许多方而得到了应用,它利用反射体反射超声波的幅值及其出现的时

20、间來反映反射体的大小及位置。山于其结构简旳、检测速度快,多年來一直是 主要的检测方法。但是由于超声波发射峰值功率佇限，使得检测距离与分辨力之比受到限制，即要想增加检测距离，就要牺牲分辨力;要想提离分辨力，就要减小检测距离。所以脉冲回波法在应川屮受到了限 制，特别是在如陶瓷和塑料等声吸收较强的材料中6 0从信噪比角度分析，因为放大器的噪声与其带宽成止比,因此接收器的输出信噪比与输入佶噪比(信噪比增量)为式中bin和bout为接收器的输入和输出带宽。脉冲冋波法接收器的输入输出信号的带宽 近似一致7),故snre没有得到很好的改善，即它一定要回波信号明显大于噪声。相关技术可以通 过加大积分时间来增加

21、接收器的信噪比增暈，能把湮没在噪声屮的信号提取出来。因为它川随机信 号作发射信号，相关接收器的输出信号带宽与积分时间成止比月发射功率无关,提高检测范围和分辨力无需增加超芦波发射峰值功率，所以比脉冲回波法检测能力强，在高声吸收材料中效果更明显。相关检测系统如图5所示，设x(t)为随机信号，如果将其作为发射信号,则接收信号为 式中h( t)探头的脉冲响应*卷积运算 图5相关检测系统 为分析方便,上式中忽略了传输中的能量损失及时间。图5中的乘法器与低通滤波器纽成了 相关器，其输出为y(t)与x(t)的互相关函数式中t积分时间x (p- t)x ( t)经延时t后的参考信号将式(1)代入式(2)后得式中rxx (t)x(t)的口相关函数如果输入信号为白噪声rxx (t) =6(t)函数，则式(3)可写为式(4)表明,如果发射信号为随机信号，则相关器的输iliryx(t)与脉冲回波法能产牛同样 的输出。相关器的接收信号带宽基本上与随机信号一致，即bin = b,其输出信号的带宽与积分时 间t成反比,所以和关器的信噪比增量为因此相关检测方法的信噪比增量与发射功率无关，只与