[发明专利]一种金属导体表面和亚表面缺陷分类识别方法

说明书

所属技术领域

本发明属于无损检测技术领域，特别涉及一种表面和亚表面缺陷分类辨识方法。 

背景技术

无损检测技术应用范围广泛，在工业生产的各个领域，如电力、油气输送、造船、宇航、核能及铁路等行业被普遍采用，对提高产品的稳定性、可靠性和安全运行具有重要意义。电涡流检测因其具有无需耦合剂，非接触，可实现自动检测，高温仍可使用等优点，是目前应用非常广泛的检测手段，在无损检测领域具有重要地位和价值。 

目前，电涡流检测的缺陷分类识别主要是通过特征提取方法获得缺陷的特征，在此基础之上根据所获得的特征量，通过分类识别算法进行缺陷分类识别。其主要过程是首先根据特征提取方法获得的特征量来给一个被测对象进行标记。然后通过数据分类方法对缺陷特征进行分类，从而对缺陷的种类进行辨识。针对表面缺陷和亚表面缺陷的分类识别，一些方法是通过对激励线圈施加脉冲激励，在脉冲涡流中采用时域差分信号的上升点作为分类特征量[1]；利用峰值及峰值时间两个主要特征值作为分类特征量[2]；根据脉冲信号频率分量丰富的特点，利用“频谱分离点”的方法用来对不同裂纹进行分类[3,4]；其他基于数据统计的特征提取方法主要有主分量分析(Principal Component Analysis，PCA)、独立分量分析(Independent Components Analysis，ICA)、核主分量分析(Kernel Principal Component Analysis，KPCA)等[5-8]。在缺陷分类识别算法上，主要有最近均值、K均值、BP网络和支持向量机等分类方法[9-11]。但是以上方法通常需要一定的运算量，对缺陷的分类不直观，不易于对结果进行解释分析，且都存在一定的误检率，没有从根本上解决表面和亚表面缺陷分类识别的问题。 

参考文献： 

[1]G.Y.Tian,A.Sophian,Defect classification using a new feature for pulsed eddy current sensors,Ndt&E International,vol.38,pp.77-82,2005. 

[2]周德强,张斌强,田贵云.脉冲涡流检测中裂纹的深度定量及分类识别,仪器仪表学报,pp.1190-1194,2009. 

[3]杨宾峰,罗飞路,张玉华.飞机多层结构中裂纹的定量检测及分类识别,机械工程学报,vol.42,pp.63-67,2006. 

[4]B.Yang,F.Luo,D.Han,Pulsed eddy current technique used for non-destructive inspection of ageing aircraft,Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring,vol.48,pp.411-414,2006. 

[5]唐磊,陈德智,涡流无损检测信号的一种分析方法,无损检测,vol.20,pp.271-273,1998. 

[6]C.F.Morabito,Independent component analysis and feature extraction techniques for NDT data,Materials evaluation,vol.58,pp.85-92,2000. 

[7]G.Tian,A.Sophian,D.Taylor,et al.,Wavelet-based PCA defect classification and quantification for pulsed eddy current NDT,in Science,Measurement and Technology,IEE Proceedings-,2005,pp.141-148. 

[8]B.Ye,P.Huang,M.Fan,et al.,Automatic classification of eddy current signals based on kernel methods,Nondestructive Testing and Evaluation,vol.24,pp.19-37,2009.