[发明专利]一种铸件内部缺陷的快速检测方法及设备有效

专利信息
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
【权利要求书】:

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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