多年来,用电磁法进行金属材质无损检测工作,取得了大量成果。然而对于金属及其制品的混料、硬度和裂纹质量检测还存在许多难题。特别是金属硬度与初始磁导率的非线性问题,这些均严重影响了硬度的检测。 基于上述情况,本文采用小波网络理论,提出了一种基于小波网络的硬度定量无损检测方法,建立了小波神经网络模型和权值学习算法。对定性检测,输入层和隐含层之间用小波函数作为权系数,两层之间无非线形;对定量检测,应用小波非线形,用 WGF-Ⅰ电磁检测仪进行一次检测,提取特征信号,建立硬度特征信号与 LY12 铝合金硬度的非线性映射,可直接输出工件的硬度值。 试验表明:小波网络较一般的神经网络收敛速度快,外推能力强,识别精度高,而且本文采用了多线程技术,更进一步提高了系统运行效率。小波网络不但可以定性检测 LY12 铝合金硬度是否合格,而且可以定量的检测其硬度值,其硬度检测最大误差为 HRB±0.8。将小波网络应用于电磁无损检测具有可靠性。