基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
采用常规超声检测工件时,检测效率低,无法得到直观的检测结果.为了提高超声检测的检测速度、检测适用范围及灵活性,采用电子扫描、动态闸门、信号去噪及成像算法,结合三轴机械扫描架,研制了超声成像自动检测软硬件系统.采用双晶探头对4 mm厚的碳纤维复合材料试样内分层孔缺陷进行了检测扫查试验,对检测系统的性能进行了初步验证.通过对-6 dB法成像矩阵数据进行双线性插值法的方式,对碳纤维复合材料分层孔缺陷进行定量分析,孔缺陷面积定量误差降低了6%~7%,直径定量误差降低了3%~4%,有效提高了缺陷定量精度.试验结果表明所研制的系统能够实现对试件内缺陷信号特征提取及成像,满足检测的要求.
推荐文章
通用自动检测系统开发研究
通用自动检测系统
总线技术
武器装备
钢管焊缝超声自动检测系统能力的鉴定
钢管焊缝
超声自动检测系统
鉴定能力
圆锥形物体超声自动检测系统设计
缺陷检测
圆锥形物体
超声检测
抗干扰技术
集成阀自动检测系统的开发
集成阀
虚拟仪器
自动检测系统
Measurement Studio for VB
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 超声成像自动检测系统开发
来源期刊 仪表技术与传感器 学科 工学
关键词 超声成像检测 信号去噪 动态闸门 双线性插值法 缺陷定量
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 系统与应用
研究方向 页码范围 68-71,75
页数 5页 分类号 TP274
字数 2888字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹丙花 中国矿业大学信息与控制工程学院 19 69 5.0 7.0
2 范孟豹 中国矿业大学机电工程学院 29 182 7.0 13.0
3 张振林 中国矿业大学机电工程学院 2 2 1.0 1.0
4 方震东 中国矿业大学机电工程学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (65)
共引文献  (25)
参考文献  (9)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2010(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2013(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2014(7)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(5)
2015(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2019(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
超声成像检测
信号去噪
动态闸门
双线性插值法
缺陷定量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
仪表技术与传感器
月刊
1002-1841
21-1154/TH
大16开
沈阳市大东区北海街242号
8-69
1964
chi
出版文献量(篇)
7929
总下载数(次)
16
总被引数(次)
49345
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导