對加工材料內(nèi)部缺陷提前識別和對部件接觸狀態(tài)的預(yù)檢是保障工業(yè)安全生產(chǎn)、提升產(chǎn)品質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。目前工業(yè)生產(chǎn)流程中的檢測環(huán)節(jié)面臨著兩方面問題,一方面工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域現(xiàn)階段所采用的傳統(tǒng)檢測方法針對非金屬材料內(nèi)部微小缺陷檢測效果較差,尤其是面對內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜或檢測信號的能量在材料內(nèi)部衰減較大的待檢物時(shí)問題尤為突出,例如光伏產(chǎn)業(yè)和電子設(shè)備制造中大量使用到的基礎(chǔ)材料-硅,其內(nèi)部晶體排列多樣,復(fù)雜的組織結(jié)構(gòu)使得檢測信號的能量進(jìn)入材料后迅速降低,因此,此類材料的檢測手段仍然停留在像金相腐蝕技術(shù)等有損檢測階段,加工過程的低效和材料浪費(fèi)率的居高不下等一系列問題歸根結(jié)底急需改革落后的檢測技術(shù);另一方面,存在著像機(jī)械結(jié)合部這樣具有接觸面積大但接觸點(diǎn)分布不均勻,兩界面間的接觸形式并非表現(xiàn)為缺陷的大小,宏觀反映缺陷特性的超聲幅度的變化難以對結(jié)合面的耦合接觸狀態(tài)進(jìn)行描述的問題。以上兩方面問題現(xiàn)已成為工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域關(guān)鍵環(huán)節(jié)中亟待解決的核心問題,但是,關(guān)于此類問題的無損檢測定量評價(jià)和定性分析研究寥寥無幾。因此,改革生產(chǎn)行業(yè)傳統(tǒng)檢測技術(shù),應(yīng)用超聲無損檢測的優(yōu)勢,研究缺陷分類識別的方法,提高超聲特征提取的有效性,實(shí)現(xiàn)... 

【文章來源】：西安理工大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：112 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

合成孔徑成像示意圖

小波包降噪處理流程

論文技術(shù)路線圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[5]基于反卷積方法的光聲成像研究[D]. 王京磊.電子科技大學(xué) 2017
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型融合的圖像識別研究[D]. 壽質(zhì)彬.華南理工大學(xué) 2015
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[8]基于背散射信號時(shí)頻分析的碳纖維復(fù)合材料微缺陷研究[D]. 魏宏遠(yuǎn).浙江大學(xué) 2015
[9]機(jī)床固定結(jié)合面動(dòng)態(tài)特性參數(shù)實(shí)驗(yàn)研究[D]. 顧思閩.南京理工大學(xué) 2011
[10]混凝土超聲CT的數(shù)值模擬與試驗(yàn)研究[D]. 黃靚.湖南大學(xué) 2003



本文編號：3507709