超声检测中人工神经网络对缺陷定量评价

• 作者: 李明轩 简晓明
• 来源期刊: 声学学报
• 年，卷（期）: 2000,（1）
• 页码范围: 71-77
• 页数: 7页
• 语种: 中文

摘要

分析了均匀各向同性介质的超声检测中,耦合因素和仪器因素造成的脉冲回波幅度的差异,提出了误差校正方法.以校正后的缺陷回波和底面反射波的峰-峰值为特征量,利用人工神经网络进行缺陷类型识别和大小评价.为模拟自然缺陷的二基本要素-光滑曲面和带棱边的平面,用有机玻璃制作了代表性的横穿孔和平底孔缺陷样品共18个.对18个缺陷样品的缺陷回波和底面反射波的峰-峰值测量了四次,并进行的校正.用人工神经网络对这组缺陷样品进行的处理结果表明:(1)设定的缺陷类型全部准确识别.(2)估计缺陷大小与标称孔径吻合较好.最后,对测量误差和缺陷大小估计误差进行了分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明轩	中国科学院声学研究所	37	358	11.0	18.0
2	简晓明	中国科学院声学研究所	4	61	1.0	4.0