一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法，该方法的主要实现步骤为：1、对多个扫描点的激光超声波信号进行预处理，消除异常信号的干扰；2、小波包分解、3、表面波信号的提取和重构：4、纵波信号的提取和重构；5、邻域相减获得主要含表面波信号的超声波信号中的缺陷回波信号；6、邻域相减获得纵波信号的中的缺陷回波信号。通过该方法实现了在具有复杂模态的激光超声信号中提取重构出特定成分的缺陷回波信号。

【技术实现步骤摘要】
一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法
本专利技术属于激光超声检测领域，具体涉及一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法。
技术介绍
激光超声检测技术作为一种非接触式无损检测手段，越来越多的被应用在金属制造过程中进行在线检测。金属增材制造中温度场变化剧烈、弧光干扰、检测表面起伏过大、缺陷埋藏深度大等原因造成在激光超声检测过程中对于微小缺陷以及埋藏深度大的缺陷，漏检、错检事件发生。亟需找到一种能够实现激光超声检测过程中，缺陷回波信号的特征提取方法。中国专利，公开号CN111795931A公开了《一种针对激光超声缺陷检测衍射回波信号的重构提取方法》，该方法有效避免了高幅值入射信号对经验模态(EMD)分解的影响，保证有用信号不丢失；克服了EMD分解加噪信号时存在的端点效应，改善EMD的分解效果；最大程度的去除低幅低频的入射信号，避免了有用信号被淹没在入射信号中；有限的保留包含缺陷信息的有用信号，舍弃来自环境的高频噪声信号，达到有用信号准确输出和缺陷准确判断的目的。虽然该方法能够准确的对激光超声信号中的表面波成分的缺陷回波信号进行提取重构，舍弃来自环境中的噪声信号，但该方法仅仅给出了激光超声信号中表面波成分的缺陷衍射波信号的提取重构，无法实现在具有复杂模态的激光超声信号中提取重构出其他特定成分的缺陷回波信号。
技术实现思路
为了解决现有激光超声检测过程中无法实现在具有复杂模态的激光超声信号中提取重构出特定成分的缺陷回波信号的问题，本专利技术提供了一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法。本专利技术的具体技术方案是：提供了一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法，其实现步骤如下：步骤1：对多个扫描点的激光超声波信号进行预处理，消除异常信号的干扰；步骤2：小波包分解A：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据表面波信号频段分布特性，选择分解层数为5，从而得到第五层中不同节点的小波包系数，并将第五层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；B：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据纵波信号频段分布特性，选择分解层数为4，从而得到第四层中不同节点的小波包系数，并将第四层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；步骤3、表面波信号的提取和重构：基于步骤2中的A部分小波包分解后的第5层的第1号节点小波包系数和第2号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含表面波信号的超声波信号；步骤4、纵波信号的提取和重构：基于步骤2中的B部分小波包分解后的第4层的第2号节点小波包系数、第3号节点小波包系数以第4号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含纵波信号的超声波信号；步骤5：邻域相减获得表面波信号的中的缺陷回波信号；重复执行步骤2和3，获得所有扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号，将当前扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号减去上一个扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号，得到缺陷回波信号；步骤6：邻域相减获得纵波信号的中的缺陷回波信号；重复执行步骤2和4，获得所有扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号，将当前扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号减去上一个扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号，得到缺陷回波信号。进一步地，上述步骤2中：表面波信号频段分布特性为表面波信号频段分布范围，其取值范围是0-3.9MHz；与之相匹配的所述步骤3中：第1号节点小波包系数频率为0-1.95MHz、第2号节点小波包系数频率为1.95-3.9MHz。进一步地，上述步骤2中：纵波信号频段分布特性为纵波信号频段分布范围，其取值范围是3.9MHz-15.6MHz；与之相匹配的所述步骤4中：第2号节点小波包系数频率为3.9MHz-7.8MHz、第3号节点小波包系数频率为7.8MHz-11.7MHz、第4号节点小波包系数频率为11.7MHz-15.6MHz。进一步地，上述步骤1中消除异常信号的具体方式为：每个扫描点的探测光信号幅值除以参考光信号，其表达式如下：其中，Si为探测光信号幅值；Di为参考光信号幅值，探测光信号和参考光信号均有该扫描点的超声波信号产生。本专利技术的有益效果在于：1、本专利技术基于表面波信号频段和纵波信号频段的分布特性，同时利用小波包分解的方式进行重构，通过选取不同的分解层数，对不同节点的小波包系数进行重构实现表面波信号和纵波信号特征提取和重构，从而进一步地实现了对上述两种波形的缺陷回波信号的提取和重构，并且该方法简单，计算量较小。2、利用相邻扫描点超声信号中非缺陷波形出现时间基本一致的特点，采用领域相减的方式进行数据预处理，有效抑制了A扫信号中非缺陷波形在聚焦成像中形成的伪像，包括但不限于掠面纵波、表面直达波、多次底波、模式转化波、边界回波，避免缺陷成像特征被伪像所淹没，从而实现缺陷特征的有效识别。附图说明图1为实施例的流程图；图2为原始激光超声波信号图。图3为表面波重构后主要含表面波成分的激光超声波信号图。图4为纵波重构后的主要含纵波成分的激光超声波信号图。图5为主要含表面波成分的缺陷回波信号图。图6为主要含纵波成分的缺陷回波信号图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术的方法进行进一步的说明。本实施例提供了一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法，具体实现过程如图1所示：1、获取激光超声信号二维数组采用激光超声检测系统进行电弧焊接增材制造试块的检测实验，试块尺寸90×80×6，缺陷尺寸φ0.5mm，采用扫描步长0.2mm,扫描距离32mm,扫描点数160个，采样频率125MHz，每个扫描点的幅值信号波包括2500个特征点(即采样点数为2500个)，激励能量42.3mJ，激励探头与接收探头距离为8mm，将采集到的原始激光超声信号按照采集顺序存储为二维数组Bij；其中i＝160；j＝2500；如图2所示，原始激光超声信号中含有各种成分的波形包括表面波、纵波、模式转换波、边界回波、底波、表面波成分的缺陷回波以及纵波成分的缺陷回波等；2、激光超声信号预处理：激光超声系统在检测过程中每个扫描点会同时产生两种信号分别是AC信号(即探测光信号)和DC信号(即参考光信号)，采用探测光信号的幅值除以参考光信号的幅值，实现检测过程中由于检测试块表面起伏过大、接收探头对中效果不好造成的异常信号的消除；其中，AC信号幅值用Si表示，DC信号采用Di表示；3、小波包分解采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法，其特征在于：/n步骤1：对多个扫描点的激光超声波信号进行预处理，消除异常信号的干扰；/n步骤2：小波包分解/nA：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据表面波信号频段分布特性，选择分解层数为5，从而得到第五层中不同节点的小波包系数，并将第五层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；/nB：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据纵波信号频段分布特性，选择分解层数为4，从而得到第四层中不同节点的小波包系数，并将第四层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；/n步骤3、表面波信号的提取和重构：/n基于步骤2中的A部分小波包分解后的第5层的第1号节点小波包系数和第2号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含表面波信号的超声波信号；/n步骤4、纵波信号的提取和重构：/n基于步骤2中的B部分小波包分解后的第4层的第2号节点小波包系数、第3号节点小波包系数以第4号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含纵波信号的超声波信号；/n步骤5：邻域相减获得主要含表面波信号的超声波信号中的缺陷回波信号；/n重复执行步骤2和3，获得所有扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号，将当前扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号减去上一个扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号，得到缺陷回波信号；/n步骤6：邻域相减获得纵波信号的中的缺陷回波信号；/n重复执行步骤2和4，获得所有扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号，将当前扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号减去上一个扫描点的主要含纵波信号的激光超声信号，得到缺陷回波信号。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于波形分离的激光超声信号缺陷回波信号提取方法，其特征在于：
步骤1：对多个扫描点的激光超声波信号进行预处理，消除异常信号的干扰；
步骤2：小波包分解
A：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据表面波信号频段分布特性，选择分解层数为5，从而得到第五层中不同节点的小波包系数，并将第五层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；
B：采用小波包分解算法对预处理后的任意一个扫描点的激光超声信号进行处理，在处理过程中，选择小波基函数为sym8，根据纵波信号频段分布特性，选择分解层数为4，从而得到第四层中不同节点的小波包系数，并将第四层中不同节点的小波包系数根据频率从小到大依次排列；
步骤3、表面波信号的提取和重构：
基于步骤2中的A部分小波包分解后的第5层的第1号节点小波包系数和第2号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含表面波信号的超声波信号；
步骤4、纵波信号的提取和重构：
基于步骤2中的B部分小波包分解后的第4层的第2号节点小波包系数、第3号节点小波包系数以第4号节点小波包系数之外其他节点小波包系数全部置零处理，并对该层所有节点小波包系数进行提取和重构，得到重构后的主要含纵波信号的超声波信号；
步骤5：邻域相减获得主要含表面波信号的超声波信号中的缺陷回波信号；
重复执行步骤2和3，获得所有扫描点的主要含表面波信号的激光超声信号，将当前扫描点的主要含表...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵纪元，卢秉恒，田舒平，王琛玮，
申请(专利权)人：西安增材制造国家研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61