层状粘接结构超声检测信号的同态解卷积脱粘界面定征

本文利用建立的多层粘接结构超声无损检测信号的卷积模型,推导出了检测信号的解析表达式,并用同态滤波解卷积方法有效地提取出粘接结构的系统响应,进而由其中界面多次反射响应的位置、幅度和包络等特征参数,实现了脱粘二界面（指空气脱粘）的定征和识别。仿真和实验数据的处理结果表明本文方法对脱粘检测的应用有积极的意义。     

基于小波多分辨率分析和数据融合技术的弱小目标检测

复杂背景中弱小目标的检测一直是监视和告警系统的重要组成部分。要求监视和告警系统具备极快的反应速度，就只有及时地发现目标、跟踪目标、及时地捕获和锁定目标。而监视和告警系统为了增大其有效作用距离，要求在远距离发现目标，因此在绝大部分时间内，目标在视场中是以小目标（点和斑点目标）形态出现的，而且目标的对比度一般都很低，要保证可靠、稳定地检测并跟踪目标就有一定的难度。     

多层结构中脱粘缺陷的超声检测方法

固体火箭发动机多层装药结构中的脱粘类型、位置和尺寸决定了其对整体安全性能构成的威胁程度。该文研究了多层结构中脱粘缺陷的超声检测方法,通过对不同脱粘缺陷超声脉冲回波的特征分析与统计,实现缺陷的定性、定位和定量。首先,采集含有多类脱粘缺陷的粘接结构的超声脉冲回波信号,分析信号中主能量波包所代表的声程,提取五种声程的波峰时刻和幅值作为特征值,组建已知脱粘类型训练样本并输入至BP神经网络,实现特征值域到类别域的非线性映射,即脱粘类型分类;其次,采用阈值法确定缺陷的界面位置;最后,提出分段线性插值-相关性定量法将待检测缺陷的定量结果缩小到±2 mm以内。该文利用COMSOL有限元仿真和实验操作验证了多层粘接结构中脱粘缺陷的定性、定位和定量方法的可行性和可靠性。     

基于小波多分辨率网格划分的双目立体视觉方法

基于双目立体视觉的三维重构足机器视觉技术中重要的研究内容,在机器人视觉导航、航空测绘、医学成像和上业检测等很多领域都有广泛的应用.研究空间网格候选点三维坐标与图像中二维坐标的映射关系,对基于网格候选点投影灰度相似性的立体视觉方法进行改进,建立多分辨率网格节点并与小波分解网像实现一一对应关系,通过逐级分析嘲格节点的映射像点灰度相似性,确定由粗到精的候选点筛选策略.最终恢复被测物体的深度信息.Matlab平台下的仿真实验町以验证,小波多分辨率网格节点的构建不但改善了计算效率,也避免了过多候选点带来的随机误差,使三维重建精度得到了提高.     

电磁超声多界面检测信号去噪方法研究

为了解决传统压电超声换能器检测方式耦合不稳定的问题,将电磁超声应用于多层粘接结构界面检测。针对电磁超声界面检测信号噪声高和盲区大的问题,在电磁声换能原理和盲区成因分析的基础上,用小波阈值滤波和自适应抵消滤波方法对检测信号进行了处理,达到了降低信号噪声和减小盲区的目的。对钢板和双层橡胶粘接样品的回波信号处理结果表明:小波阈值滤波将信噪比提高了约12 dB,自适应抵消滤波有效地减小了由感生信号产生的盲区。     

子带自适应滤波在层状介质脱粘超声检测中的应用

高声阻抗下低声阻抗的脱粘检测一直是超声检测领域中的难题。文章针对钢层下橡胶层分层信号,互相关最大为准则,采用小波包子带分解自适应滤波方法提取橡胶层脱粘的二界面信号,给出了仿真信号和实验信号的处理结果,显示了该方法的有效性和可行性。     

一种小波多分辨率分析的多算子动态场景目标跟踪算法研究

根据某型号多传感器光电成像设备实际应用的特点,提出了一种基于小波多分辨率分析(MRA)的多算子自适应目标识别跟踪算法,可实现昼夜型光电设备对陆地/海面全动态场景不确定目标的识别跟踪。建立了一种基于帧内、帧间置信度评价的双阈值自适应跟踪预测策略和相似目标辩识准则,有效地提高了目标跟踪的稳定性和鲁棒性。地面仿真及空中实际飞行实验结果表明:该算法能够很好地实现在各种复杂场景条件下的动态场景目标的稳定跟踪。     

胶合金属板脱粘的激光全息检测

全息干涉计量检测方法对材料表面要求比较宽松,特别适用于物体微小形变和微振动的测量.本文采用全息干涉方法检测了胶合金属板的脱胶程度.实验结果表明:铝板脱胶程度越大,对应干板上的干涉条文越细且密集;实验相对误差为3.26%,误差来源为解剖试件时位移量变化以及实测位移量的误差.     

粘接界面特性的超声检测与评价

粘接界面特性的超声检测与评价既是物理学的前沿问题,又是经济建设和国防安全亟需解决的应用问题。高波阻介质下多层低波阻介质界面脱粘检测、滑移界面检测和粘接强度定量评价是粘接质量检测中遇到的三大难题。本文综述了课题组十余年来在攻坚三大难题方面的研究工作：建立了共振匹配理论,发明了六项关键技术并实现了技术集成,研制出全新概念的超声检测设备,解决了第一个难题;成功研制出横波直探头,用纵横波综合判断方法解决了第二个难题;对第三个难题,建立了粘接界面非线性弹簧模型,为利用非线性声学参量评价粘接界面奠定了理论基础,并探索性地利用统计性方法对粘接强度进行了预测,取得较好效果。     

机载位移传感器故障检测与信号重构

为了避免机载系统故障诊断与重构中单纯增加余度数目所带来的问题,针对电传飞控系统中应用较多的位移传感器,提出了一种基于特征的检测电路、检测方法以及信号重构方案。方案基于位移传感器工作时两次级线圈回路电压和值恒定的特征,实现了对初级、次级回路的一次断线检测,在检测到次级线圈一次断线时,又利用正常工作特征并根据另一次级线圈所获得的信息对断线信号进行重构。分析和测试表明,所提出的位移传感器故障检测以及重构算法仅需增加极少的硬件电路,且检测及重构方法实时性高,在不增加传感器余度数目的条件下,能大大提高系统的可靠性。     

复合材料脱粘缺陷的红外热像无损检测

以固体火箭发动机中的玻璃纤维复合材料壳体/绝热层试件的脱粘缺陷为研究对象,利用脉冲闪光灯热激励方式对试件进行加热,用红外热像仪实时监测试件的表面温度场,由表面温度差异来判定试件内部缺陷,然后通过对热像图进行图像增强处理和分割以定量识别缺陷。将实验结果与超声C扫描检测结果进行的对比分析表明:红外热像无损检测方法能够快速直观地发现深度5 mm以内、直径10 mm以上的脱粘缺陷,而超声C扫描检测更适合于对特定缺陷进行准确定量检测。     

能提高超声检测分辨率的新探头

为了提高无损检测的分辨率,超声换能器必须能产生很短的脉冲,并且在整个声场范围内保持确定不变的波形.本文讨论了这种换能器的理论基础、制作方法和运用情况.脉冲回波检测法的一个发展方向是宽带换能器的使用.这种换能器可以产生很短的超声脉冲,因而可以提高目标距离的检测精度,也可以满足运用频谱法定性对换能器的要求.要分析用宽带换能器得到的回波信号,必须了解暂态声场的结构.而常用的稳态声场理论不能直     

一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法

提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。     

小直径棒材超声横波检测仿真分析

采用超声水浸聚焦斜入射方式进行小棒材表面、近表缺陷检测时,声波在水/棒和棒/缺陷界面会发生反射、折射、散射、衍射及波形转换等一系列物理变换。此时缺陷可检性对声波入射条件十分敏感,常出现由于检测条件设置不当而导致缺陷漏检、误检的情况。为解决这一问题,本文针对小棒材超声斜入射检测中的主要参数——入射角和水距,开展声场及缺陷声响应仿真,研究检测参数对不同部位缺陷检测能力的影响,并对仿真结果进行试验验证。通过研究得到了检测水距、入射角度对缺陷检测能力的影响,并得到最优检测条件。试验验证结果表明研究制定的检测方案可有效检测出表面、近表面裂纹缺陷。     

基于主元分析的超声多普勒栓子信号检测

提出基于主元分析的超声多普勒栓子信号检测方法,先从超声多普勒信号中提取出主元成分并获得相应的特征参数,再结合时域的特征参数对栓子、干扰噪声和正常血流信号进行分类。通过对300例仿真超声多普勒信号和168例临床采集的脑动脉超声多普勒血流信号进行分析,结果表明:主元分析方法对仿真信号和临床信号的最小误判率分别为2%和5%,其分类的准确率相比常规的时域检测方法有了较大提高。可见,基于主元分析的超声多普勒栓子检测方法具有较高的检测率,克服了常规的时域和频域检测方法中由于干扰噪声的影响和频谱分析中时频分辨率的矛盾导致的灵敏度不高的局限,有望用于栓子的临床自动检测。     

小波多分辨分析用于化学发光光谱的噪声滤除

本文利用小波变换对化学发光光谱进行了多分辨信号分解 ,有效地滤除噪声 ,提高了光谱信噪比。讨论了不同小波基和分解级次对分析结果的影响。分析表明小波分析对离散信号处理具有一定优势。     

层状介质界面超声检测的理论分析和自适应噪声抵消处理

首先从理论上推导了展状介质超声脉冲回波的解析表达式,对各界面信号进行了分析。指出多层介质超声回波是各界面信号的叠加。应用自适应噪声抵消去除超声回波中的零界面和一界面信号,可以将二界面信号提取出来。对模拟和实测层状介质超声回波信号处理表明,方法是可行的。根据得到的二界面信号的幅度和起始时间,可以对二界面的深度和粘结情况进行评价。     

多层粘接结构中脱粘界面的人工神经网络余弦变换谱特征识别

针对钢-橡胶多层粘接结构中界面脱粘的超声检测难题,利用余弦变换(DCT)提取的表征检测信号的模式特征矢量,通过人工神经网络模式识别方法对不同界面脱粘时实验检测信号的正确识别,实现了脱粘一、二、三和四界面的检测。本文脱粘界面信号模式的人工神经网络识别系统对现代工业中NDT&NDE的自动化有着积极的意义。     

铝合金粘接件界面层超声检测的进展

本文简述了检测铝合金粘接件界面层质量的超声反射法中有关理论和实验技术.介绍了粘接件中多孔Al_2O_3薄层有效弹性常数的确定方法和Al_2O_3/有机涂层之间界面的粘弹体模型.对五层媒质组成的粘接件声反射系数的理论值和实验值进行了比较.指出了粘接件界面层超声检测中一些尚待解决的问题。