【摘 要】
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随着现代工业技术的飞速发展,金属材料以其优异的力学性能广泛应用在各个领域。金属材料在生产和服役过程中因高温、高负荷、高压等外部环境的影响,容易在其表面或内部产生微小缺陷,如果不能及时地识别损伤并采取有效的措施,在重复加载的情况下使金属构件在运行时出现故障,会引发重大的安全事故,因此对金属材料的定期检测和评估显得尤为重要。激光超声成像技术作为无损检测领域常用技术之一,具备远距离、非接触、高精度和高空
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随着现代工业技术的飞速发展,金属材料以其优异的力学性能广泛应用在各个领域。金属材料在生产和服役过程中因高温、高负荷、高压等外部环境的影响,容易在其表面或内部产生微小缺陷,如果不能及时地识别损伤并采取有效的措施,在重复加载的情况下使金属构件在运行时出现故障,会引发重大的安全事故,因此对金属材料的定期检测和评估显得尤为重要。激光超声成像技术作为无损检测领域常用技术之一,具备远距离、非接触、高精度和高空间分辨率,还能克服高温高压、腐蚀、强电磁等恶劣环境影响。本文通过实验验证的方式,深入研究了激光激励超声波与构件损伤之间的相互作用,结合信号处理和卷积神经网络优化算法提高了缺陷边缘区域的成像精度。本文的主要工作内容如下:（1）介绍了基于深度学习的激光超声成像的基本理论。根据激光超声Lamb波的激励原理以及在铝板中的传播特性,探究了激光超声Lamb波常用的几种检测和处理方法,并简述了深度学习的基本理论,为后文信号分析研究提供理论基础。（2）研制了一套全自动激光超声成像系统。从工业工程的实际应用出发,开发了一套集软硬件结合、扫描控制以及数据采集和分析的全自动激光成像系统,实现了大面积可移动激励超声Lamb波的同时高效率接收。最后集成测试验证了该系统的可行性。（3）开展了激光超声成像技术的实验验证。设计实验并利用固定位置的声发射（Acoustic Emission,AE）传感器获取典型金属铝板中的超声Lamb波信号,采用声学互易原理实现了待测试件中Lamb波的波场重演。通过对铝板中Lamb波信号进行分析和处理,成功的分离出信号中Lamb波的A0模态,并提取单一A0模态的幅值Amax完成了扫描区域的可视化成像。（4）提出了深度学习卷积神经网络算法优化损伤区域边界。针对现有的时频域处理方法中缺陷边缘模糊的问题,利用卷积神经网络算法建立了损伤边界区域优化的模型。采用加噪的方式扩充数据集,按比例划分训练集、验证集和测试集,实验结果表明所提损伤区域边缘优化算法是可靠且可行的。
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