距离判别在超声探伤缺陷识别中的应用

　　1　引言

　　超声检测因其自身优点得到广泛应用,然而常规超声检测使用的A型超声波探伤仪只能提供回波信号的时间和幅值两方面的信息,缺陷的正确识别和定性不但要求检测人员具备扎实的超声检测理论基础,还要了解焊缝的材料、结构特点和加工、焊接工艺,更多地依赖于检测人员的技术和经验的特点,致使缺陷定性的可靠性受到限制。作为决定缺陷危害程度的重要因素——缺陷性质的判定,成了需要迫切解决的问题。近年来,在缺陷性质评价的研究方面,虽然各种方法层出不穷,例如基于神经网络和模糊数学识别方法,但效果并不是很理想。判别分析是用于判断样品所属类型的一种统计分析方法,应用性很强,已渗透到各个领域,本文尝试用距离判别方法对缺陷进行识别。

　　2　距离判别[1]

　　设有k个m维总体G1、G2…GK其分布特征已知(如已知分布函数分别为F1(x)、F2(x)…Fk(x),或知道来自各个总体的训练样本)。对给定的一个新样品X,需要判断它来自哪个总体。距离判别基本思想是:样品和哪个总体的距离最近,就判断它属哪个总体。

　　2.1　马氏距离

　　设总体G为m元总体,(考察m个指标),均值向量为μ= (μ1,μ2……μm) ,协方差阵为∑=(σij)m×n,则样品X= (x1,x2,…xm)′与总体G的马

　　本课题距离采用的是马氏距离(Mahalanobis),Mahalanobis距离通常指是两个或多个相关变量所定义空间中两点间的距离。

　　2.2　判别原则

　　设有k个m元总体: (G1,G2,…GK)(K>2),它们的均值向量和协方差阵分别为μ(i),∑(i)(i= 1,2…k) ,对任意给定的m元样品X= (x1,x2,…xm)′,要判断它来自哪个总体。多个总体情况下,按距离最近的准则对X进行判别归类时,首先计算样品X到k个总体的马氏距离d2i(X)(i=1,2…k),然后进行比较,把X判归距离最小的那个总体。设i=l时,若d2l(X) = mini-1,…,k{d2i(X)},则X∈Gl。

　　3　实验设计

　　本文以四种实际焊缝常见缺陷(夹渣、气孔、未焊透、未熔合)为研究对象。A型显示是目前脉冲反射式超声波探伤仪中常用的显示方式,缺陷检测采用CTS-23型金属超声波探伤仪,中心频率为2.5MHz宽带窄脉冲的K2横波斜探头,按常规的A扫描超声探伤方法对钢板对接焊缝进行手动扫查,发现缺陷后,找到最大缺陷回波处通过采集卡记录数据并存储,缺陷数字回波信号通过数据线传入计算机(图1)。选取具有代表性的夹杂、气孔、未焊透和未融合缺陷后,接着就是选取合适的特征参量,有效地将反映缺陷性质的信息(特征)从超声回波中提取出来。在对相关文献[2-3,5-6]进行比对后,并结合各种缺陷的形成机理在反射回波上的反映,选取时域特征值回波的上升时间(Tup)、下降时间(Tdown)、波宽(Width)、上升角度(Angle)及峰度系数(KU)和波形下面积(S)作为特征参量进行尝试(图2)。其时域特征值往往比较明显且往往带有明确的物理意义,易于被人们接受。选取典型夹杂、气孔、未焊透和未融合缺陷的特征量作为母体样本。