近年来,在建筑施工作业等挖掘过程中,经常会发现大量的不明弹药,而且大多已经腐蚀生锈,很难根据外部特征判断弹药的具体类型,给进一步的销毁处理造成极大困难。销毁废旧炮弹时,对炮弹进行准确的识别和鉴定,是保证包装、运输、装卸和销毁过程安全的前提,仅凭经验识别和判断,不但影响工作效率,而且在作业过程中存在严重的安全隐患。因此,部队急需研制一套弹体内腔装填物无损探测系统,以适应我军新时期报废弹药销毁的发展要求。本文以为各种废旧弹体为研究对象,探讨了超声波弹体内部成份探测的原理,分析了超声特性与弹体内部装药成份之间的关系,利用这一原理设计开发了超声波弹体内部成份探测系统,实现了探测过程的信号发射、接收、放大、噪声处理、数据采集、回波图形显示、成份判定、以及探测结果存储、回放和输出等功能。根据超声波弹体内部成份探测对系统结构和功能的需求,本系统由主要由ARM控制板、声波采集板、真彩LCD屏、数据处理与分析程序、声波换能器、弹体探测平台六部分组成,项目组完成了基于ARM920T核的32位高性能嵌入式处理器(EP9315)的硬件平台的总体设计和调试。同时,本文首次将数据融合技术引入到弹体内部成份探测中,针对超声波探测仪得到大量的弹体内腔装填物超声波数据,使用数据融合的方法对数据进行了处理和特征提取,并对首波、幅值、频率、增益等特征进行融合。在数据融合上,考虑到BP神经网络的数据融合算法寻优具有精确性,但易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,而GA遗传算法具有很强的宏观搜索能力,可避免局部极小,本项目将两者结合起来发挥各自的优势,提出了一种GA-BP算法,为准确而有效地判断弹体内部装药成份提供了全面而精细的信息,最终达到鉴别弹体内腔装填物的目标。