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针对超声相控阵无损检测(NDT)中近表面缺陷识别困难的问题,提出一种基于分形理论的近表面缺陷智能识别方法。运用基于线性插值的盒计数维数算法,计算140组超声A扫(A-Scan)信号的盒计数维数,并运用统计的方法详细分析其分布情况。实验结果表明超声A-scan信号具有分形特性,分形理论可应用于A-Scan信号分析;而且有无缺陷信号的盒维数分布区间差异明显,盒维数可作为A-Scan信号的特征识别近表面缺陷。在超声相控阵自动化检测中,运用分形理论能提高近表面缺陷的检出率,减少人为因素引起的漏检。