本发明专利技术公开了一种超声波检测螺栓结合面装置与数据处理方法，移动平台由移动支架和微动机构组成，本发明专利技术所述移动平台采用移动支架，可以适用于任何大型螺栓结合面的测量；本发明专利技术所述的移动平台中精密角位移台可以精确调整超声波探头角度，提高检测精度与效率；本发明专利技术的方法克服了由于在检测螺栓结合面时，由于测量结果导致的图像处理困难问题，解决了现有的采用传统维纳滤波方法的图像复原结果不理想问题。根据本发明专利技术方法可以大幅提高超声c扫描图像的横向分辨率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到一种螺栓结合面特性直接检测领域，具体而言，涉及到超声波检测螺栓结合面性能的方法及利用该方法的超声波检测装置。
技术介绍
螺栓结合面性能直接决定了机械系统的性能，特别是比较重要的螺栓结合面，比如知道导轨的螺栓连接处，会对机床等精密机械精度、精度保持性等产生直接影响。因此， 对结合面性能，包括结合面接触面积、接触刚度、接触压力进行直接检测是非常重要的。在实际生产中，对结合面检测一般采用涂色法、薄膜法等，但这些方法都是在结合面中间加入某种测量介质来测量结合面。其中，涂色法由于主要是根据有一定经验的师傅的判断，误差比较大。薄膜法是目前比较新的方法，但是它是在结合面中间加入一种新的薄膜，这样当两个结合面之间有相互作用时，就会产生压力，薄膜就会发生变化。但是这种薄膜法目前测量精度不高，而且在结合面中间加入薄膜会改变结合面的接触状况，从而使实验结果不能反映实际接触。而且，这种薄膜价格非常高，而且薄膜寿命比较短。利用超声c扫描对螺栓结合面进行检测是直接获得结合面接触性能的有效方法，它可以通过检测结合面的超声波反射率直接检测结合面的接触面积，通过校正公式得到结合面刚度、结合面压力，进而实现对结合面的自动检测。克服传统的涂色检测方法靠经验进行判断，不能检测结合面刚度、结合面压力的缺点。超声波检测不用改变实际接触状况，克服薄膜法影响结合面接触状况的缺点O为实现结合面检测自动化，需要使用水浸式超声波探头。但是超声c扫描图像一般比较模糊，横向分辨率较低，为使测量结果更加精确，必须对扫描图像进行处理，但是采用目前的数据处理方法，结果并不理想。同时，由于螺栓结合面中螺栓的存在，导致超声c 扫描图像的不连续，影响后续图像处理。而且采用水浸式超声探头进行扫描时，要求被测试件的上表面必须在水中，实际生产中很难满足这一点。同时实际生产中被测工件的尺寸较大，这也对超声波检测装置提出了较高要求。上述诸多因素导致了实际生产中无法应用超声波检测结合面。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种提高超声波c扫描图像横向分辨率的数据处理方法， 以及可以用于实际生产的结合面检测的超声波扫描装置。为实现上述目的，根据本专利技术提供的超声波c扫描图像处理方法，所述方法包括(1)、利用水浸式超声波探头，以超声c扫描方式扫描结合面，得到反射率矩阵 g(x, y)，螺栓连接板中间螺栓处，g矩阵中以0代表；(2)、选择被测球体，球体直径为超声波波长的10倍；将被测球体放到水浸式超声波的焦平面上，保持探头与球体之间垂直距离不变， 然后在探头的声束范围内，利用探头对球体进行扫描，测量声束中球体在横截面每点的反射声压，从而得到水浸式探头点扩散函数h(x，y)；(3)、对反射率矩阵g(x，y)点扩散函数，h(x，y)进行周期拓展，将其拓展为维数相同的矩阵，并对拓展后的反射率矩阵g(x，y)，点扩散函数h(X，y)进行快速傅里叶变换，得到反射率矩阵傅里叶变换G (u，ν)，点扩散函数傅里叶变换H(U，ν)；(4)、利用改进的维纳滤波法对反射率矩阵g(x，y)进行反卷积，具体步骤如下a、一次维纳滤波权利要求1.超声波检测螺栓结合面数据处理方法，其特征在于，所述方法包括(1)、利用水浸式超声波探头，以超声C扫描方式扫描结合面，得到反射率矩阵g(x，y)， 螺栓连接板中间螺栓处，g矩阵中以0代表；(2)、选择被测球体，球体直径为超声波波长的10倍；将被测球体放到水浸式超声波的焦平面上，保持探头与球体之间垂直距离不变，然后在探头的声束范围内，利用探头对球体进行扫描，测量声束中球体在横截面每点的反射声压，从而得到水浸式探头点扩散函数h(x，y)；(3)、对反射率矩阵8(^7)点扩散函数，h(x，y)进行周期拓展，将其拓展为维数相同的矩阵，并对拓展后的反射率矩阵g(x，y)，点扩散函数h(x，y)进行快速傅里叶变换，得到反射率矩阵傅里叶变换G (u，ν)，点扩散函数傅里叶变换H (u，ν)；(4)、利用改进的维纳滤波法对反射率矩阵g(x，y)进行反卷积，具体步骤如下a、一次维纳滤波2. 一种超声波检测螺栓结合面装置，其特征在于，所述的超声波检测装置包括移动平台、超声波发射接收机构和数据采集与处理机构三大部分组成；所述移动平台由移动支架和微动机构组成，移动支架包括支架，支架上的移动轮、支架上的调平螺母；微动测量机构由三轴微动平移台、精密角位移台、换能器液浸喷水装置、连杆组成；所述超声波发射接收机构包括水浸式超声波换能器、超声波脉冲发生接收器； 所述数据采集与处理机构包括示波器、计算机及软件。全文摘要本专利技术公开了一种，移动平台由移动支架和微动机构组成，本专利技术所述移动平台采用移动支架，可以适用于任何大型螺栓结合面的测量；本专利技术所述的移动平台中精密角位移台可以精确调整超声波探头角度，提高检测精度与效率；本专利技术的方法克服了由于在检测螺栓结合面时，由于测量结果导致的图像处理困难问题，解决了现有的采用传统维纳滤波方法的图像复原结果不理想问题。根据本专利技术方法可以大幅提高超声c扫描图像的横向分辨率。文档编号G01N29/04GK102297761SQ20111016011公开日2011年12月28日 申请日期2011年6月15日 优先权日2011年6月15日专利技术者杜飞, 杨国庆, 洪军, 王宁, 罗增 申请人:西安交通大学本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．超声波检测螺栓结合面数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：（１）、利用水浸式超声波探头，以超声ｃ扫描方式扫描结合面，得到反射率矩阵ｇ（ｘ，ｙ），螺栓连接板中间螺栓处，ｇ矩阵中以０代表；（２）、选择被测球体，球体直径为超声波波长的１０倍；将被测球体放到水浸式超声波的焦平面上，保持探头与球体之间垂直距离不变，然后在探头的声束范围内，利用探头对球体进行扫描，测量声束中球体在横截面每点的反射声压，从而得到水浸式探头点扩散函数ｈ（ｘ，ｙ）；（３）、对反射率矩阵ｇ（ｘ，ｙ）点扩散函数，ｈ（ｘ，ｙ）进行周期拓展，将其拓展为维数相同的矩阵，并对拓展后的反射率矩阵ｇ（ｘ，ｙ），点扩散函数ｈ（ｘ，ｙ）进行快速傅里叶变换，得到反射率矩阵傅里叶变换Ｇ（ｕ，ｖ），点扩散函数傅里叶变换Ｈ（ｕ，ｖ）；（４）、利用改进的维纳滤波法对反射率矩阵ｇ（ｘ，ｙ）进行反卷积，具体步骤如下：ａ、一次维纳滤波：（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｗ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＊（／ｍｏ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）｜（／ｍｏ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）｜（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｐ）?（ｍｏ）＋（／ｍｏ）?（ｍｉ）＆ｅｐｓｉｖ；（／ｍｉ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｎ）３（／ｍｎ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）Ｆ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）Ｈ（／ｍｉ）?（ｍｏ）＾（／ｍｏ）?（／ｍｏｖｅｒ）?（ｍｉ）ｗ（／ｍｉ）?（／ｍｓｕｂ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｉ）Ｇ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｕ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｖ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｎ）３（／ｍｎ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｎ）３（／ｍｎ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍｒｏｗ）?（／ｍａｔｈ）公式（３－２）是寻找最佳传输函数Ｈ＊（ｕ，ｖ）为退化函数Ｈ（ｕ，ｖ）的复共轭；常数ε为经验值，公式３－３是求得原图像估计谱将上面公式（３－２）带入（３－３）中，进行一次维纳滤波，其中：Ｈ＊（ｕ，ｖ）为退化函数Ｈ（ｕ，ｖ）的复共轭；常数ε为经验值，取值范围为：２．１×１０－５－０．１之间；对原图像估计谱进行傅里叶逆变换，得到恢复图像ｆ１（ｘ，ｙ），改变常数ε值并比较恢复图像ｆ１（ｘ，ｙ），找出最理想的常数ε值，确定最终的恢复图像ｆ１（ｘ，ｙ）；ｂ、求图像功率谱与噪声均方值；根据恢复图像ｆ１（ｘ，ｙ）估计噪声均方值，公式如下：（ｍａｔｈ）??（ｍｒｏｗ）?（ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｉ）＆ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｉ）ｎ（／ｍｉ）?（ｍｎ）２（／ｍｎ）?（／ｍｓｕｂｓｕｐ）?（ｍｏ）＝（／ｍｏ）?（ｍｆｒａｃ）?（ｍｎ）１（／ｍｎ）?（ｍｉ）ＭＮ（／ｍｉ）?（／ｍｆｒａｃ）?（ｍｉ）＆Ｓｉｇｍａ；（／ｍｉ）?（ｍｓｕｐ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）［（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｇ（／ｍｉ）?（ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）（（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｘ（／ｍｉ）?（ｍｏ），（／ｍｏ）?（ｍｉ）ｙ（／ｍｉ）?（ｍｏ））（／ｍｏ）?（／ｍｒｏｗ）?（ｍｏ）－（／ｍｏ）?（ｍｓｕｂ）?（ｍｉ）...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：洪军，杜飞，罗增，杨国庆，王宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：87
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