[发明专利]基于贝叶斯网络的焊接缺陷巨磁电阻涡流检测方法

说明书

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，特别涉及一种焊接质量的电涡流检测方法。

背景技术

焊接技术被广泛应用于能源，石化，核工业，交通运载工具制造以及其他一些工业过程[1-3]。在焊接过程中，对焊接缺陷进行检测和估计，可降低废品率提高生产效率；在设备运行过程中，检测焊接处由于温度、压力和外部影响造成的早期缺陷，可避免灾难性事故的发生[4]。常见的焊接缺陷有气孔、未焊透、裂纹等等，通过对焊接缺陷的检测和分类可以对后续的修补和替换带来判断依据。

电涡流检测是一种重要的无损检测方法[5]。对于焊接缺陷的电涡流检测，焊接区域粗糙表面引入的测量噪声对缺陷检测影响极大[6]。许多改进的电涡流检测的激励线圈，如矩形线圈[7]、差分薄饼线圈、TR探头、带差分检测线圈的均匀涡流探头[8]、正交涡流线圈[2]被应用于焊接缺陷的检测[7-9]。在激励方式的改进方面，不同的激励方式如双频激励技术和脉冲激励技术被用于检测焊接缺陷[10,11]。

焊接缺陷如气孔，夹杂和裂纹的存在会影响到被测试件内部的涡流分布，从而导致磁场分布的变化，因此直接检测磁场给对缺陷的检测和评估带来了便利。人们尝试使用直接的磁敏感元件来检测磁场的变化情况来确定焊接质量的好坏，Hall[12]，AMR[6]，GMR[13]已经被用来对焊接周围的涡流磁场进行检测。

除了对激励线圈和传感器的改进外，对获得的缺陷信号的处理也是检测能够成功的关键因素。对缺陷信号的识别有多种方法，很多先进的信号处理技术被用于焊接缺陷的涡流检测。神经网络被用于对缺陷进行分类和重构[4,14]；通过仿真模型数据和检测数据的对比来进行缺陷形状估计[9]，二维离散小波变换被用于焊接信号的去噪[14]。但是针对焊接缺陷电涡流检测特征量非常少。特别是由于焊接表面的复杂纹理和结构，造成焊接涡流电磁信号通常带有比较强的噪声。如何区分噪声信号和缺陷信号，给电涡流检测提出了新的挑战。

参考文献

[1].任吉林.我国涡流检测技术的发展[J].无损检测,1994,(10):280-283+298.

[2].黄建明,林俊明.焊缝电磁涡流检测技术[J].无损检测,2004,(02):95-98.

[3].林俊明.电磁(涡流)检测技术现状及发展趋势[J].航空制造技术,2004,(09):40-41.

[4].Rao,B.,Raj,B.,Jayakumar,T.,etc.An artificial neural network for eddy current testing of austenitic stainless steel welds[J].NDT&E Int,2002,35(6):393-398.

[5].Tian,G.,Sophian,A.,Taylor,D.,etc.Wavelet-based PCA defect classification and quantification for pulsed eddy current NDT[A].In Science,Measurement and Technology,IEE Proceedings-[C],2005;141-148.

[6].Allweins,K.,Von Kreutzbruck,M.,Gierelt,G.Defect detection in aluminum laser welds using an anisotropic magnetoresistive sensor array[J].J Appl Phys,2005,97(10).

[7].Koyama,K.,Hoshikawa,H.,Taniyama,N.Investigation of eddy current testing of weld zone by uniform eddy current probe[A].In Proceedings of WCNDT[C],2000.

[8].Yusa,N.,Machida,E.,Janousek,L.,etc.Application of eddy current inversion technique to the sizing of defects in Inconel welds with rough surfaces[J].Nucl Eng Des,2005,235(14):1469-1480.