基于宽频激励电磁声谐振7075铝合金板厚检出概率

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电磁超声换能器(EMAT)换能效率低、激发信号弱,而基于长周期激励信号以产生声波共振的电磁声谐振技术(EMAR)虽然可以提高接收信号的信噪比,然而可能导致主脉冲加宽并扩大超声波检测盲区,降低测量精度。本文应用一种宽频激励电磁声谐振技术(BE-EMAR)和一种Halbach阵列纵波EMAT,以单周期宽频激励作为EMAT输入信号,并利用EMAR方法对7075型铝合金试件板厚进行测量,借助检出概率(POD)模型来表征该技术针对微金属板厚的测量精度。实验结果表明,在未降噪时BE-EMAR得到的三种信噪比下的POD
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使用二维CT图像与设计模型通过比对进行制造误差分析时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,而位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,并对该位置进行精加工,这增加了工件加工的周期和制造成本。针对该问题,本文提出一种自动搜索CT图像的设计模型来完成工件制造误差检测的方法。该方法首先提取CT图像的边缘,然后把点云设计模型分层切片;接着通过Hu矩匹配,ICP配准自动搜索到与CT图像相
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