[发明专利]一种铸件内部缺陷的快速检测方法及设备有效
申请号: | 201811232310.0 | 申请日: | 2018-10-22 |
公开(公告)号: | CN109142533B | 公开(公告)日: | 2021-03-16 |
发明(设计)人: | 徐圣兵;林森林;钟国祥;陈广诚;宋昆桓 | 申请(专利权)人: | 广东工业大学 |
主分类号: | G01N29/04 | 分类号: | G01N29/04;G01N23/046 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张春水;唐京桥 |
地址: | 510060 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 铸件 内部 缺陷 快速 检测 方法 设备 | ||
1.一种铸件内部缺陷的快速检测方法,其特征在于,包括:
采集超声波扫描铸件后的反射回波;
根据所述反射回波获取铸件的内部缺陷的基本信息,所述基本信息包括位置信息和大小范围信息;
采用预设规则,判断所述铸件是否为结构规则且材料单一的金属铸件;
所述预设规则,具体为:
检测所述反射回波是否存在衍射干扰;
若所述反射回波不存在衍射干扰,则所述铸件为结构规则且材料单一的金属铸件;若所述反射回波存在衍射干扰,则所述铸件不是结构规则且材料单一的金属铸件;
若所述铸件为结构规则且材料单一的金属铸件,根据所述基本信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类;
若所述铸件不是结构规则且材料单一的金属铸件,根据所述基本信息,针对所述铸件的内部缺陷进行工业CT扫描,获取所述铸件的内部缺陷的CT特征信息;根据所述基本信息和所述CT特征信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类。
2.根据权利要求1所述的快速检测方法,其特征在于,根据所述基本信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类,具体包括:
根据所述基本信息,通过机器学习分类算法对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类。
3.根据权利要求1所述的快速检测方法,其特征在于,根据所述基本信息和所述CT特征信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类,具体包括:
根据所述基本信息和所述CT特征信息,通过机器学习分类算法对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类。
4.根据权利要求1至3任一项所述的快速检测方法,其特征在于,所述CT特征信息包括三维图像数据。
5.根据权利要求1至3任一项所述的快速检测方法,其特征在于,所述基本信息还包括反射波型特征、当量大小信息、超声图像信息。
6.一种铸件内部缺陷的快速检测设备,其特征在于,包括:
超声波组件,用于采集超声波扫描铸件后的反射回波;根据所述反射回波获取铸件的内部缺陷的基本信息,所述基本信息包括位置信息和大小范围信息;
判断模块,用于采用预设规则,判断所述铸件是否为结构规则且材料单一的金属铸件;
检测模块,用于检测所述反射回波是否存在衍射干扰;若所述反射回波不存在衍射干扰,则所述铸件为结构规则且材料单一的金属铸件;若所述反射回波存在衍射干扰,则所述铸件不是结构规则且材料单一的金属铸件;
第一分析模块,用于若所述铸件为结构规则且材料单一的金属铸件,根据所述基本信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类;
工业CT组件,用于若所述铸件不是结构规则且材料单一的金属铸件,根据所述基本信息,针对所述铸件的内部缺陷进行工业CT扫描,获取所述铸件的内部缺陷的CT特征信息,所述CT特征信息包括三维图像数据;
第二分析模块,用于根据所述基本信息和所述CT特征信息,对所述铸件的内部缺陷进行分析和分类。
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