基于随机森林的激光超声金属表面缺陷识别方法研究
发布时间：2021-07-11 14:46
金属工件在众多领域均有广泛应用,但在其生产和使用过程中,由于受力不均匀等其他因素,会造成工件表面产生裂纹,长期使用会造成裂纹的进一步加深与扩展,未能及时检查会对工件使用的可靠性和安全性产生影响,埋下安全隐患,严重时会引发巨大安全事故,因此,对金属表面缺陷的检测至关重要。激光超声以其检测灵敏度高、非接触检测等优势,实现对金属表面缺陷的检测。因此,本文利用激光超声检测技术,对金属表面微小裂纹的定位、裂纹的特征提取技术及裂纹缺陷的识别技术进行研究。针对缺陷的定位研究,本文利用扫描激光线源检测法（SLLS）实现对铝板表面缺陷的扫查,结合扫查得到的B-Scan数据研究了缺陷的定位问题,并对比了直接法与间接法两种定位方法,通过实验数据对比,验证了间接法定位的准确性。针对表面裂纹的特征提取技术,本文研究了携带裂纹信息的信号:首先,分析了不同类型裂纹和不同深度裂纹的时频特征;其次,利用EMD方法对其缺陷信号进行分解得到对应的能量分布;最后,结合时域幅值特征和频域峰值特征共同构成各自的分类器输入量。针对表面裂纹类型和深度的识别,本文主要研究了基于随机森林（RF）算法和三种决策树算法（ID3、C4.5、C...
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同数量阵列探测器得到的信号值
图 2.7 不同数量阵列探测器得到的信号值为通道 CH0 和通道 CH1，通道 CH0 连接到激光激发器道 CH1 连接到接收仪，以实现检测超声信号的采集；信号传至计算机，如图 2.8 所示
中北大学学位论文 平台搭建搭建的平台核心部分为扫查架，如图 2.9（a）所示。扫查架可以通过调整两个现工件沿 X 方向和 Y 方向的移动，通过在扫查架上固定样品位置，设置扫查置，对样品进行扫查获得样品在该位置处的从而获得 A 扫和 B 扫图像。扫查范围为 250mm*250mm，分辨率为 60 。传动轴通过线缆与运动控制盒的连接动控制工件，但由于其扫查分辨率为 60 ，实现工件的精确移动还有差距；所 USB 线连接控制盒和电脑，软件控制工件的精确移动。运动控制盒如图 2.9。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林算法的纤维板表面缺陷识别[J]. 刘传泽,王霄,陈龙现,郭慧,罗瑞,周玉成. 林业科学. 2018(11)
[2]激光超声测量金属材料弹性常数实验与有限元分析[J]. 战宇,林中亚,刘常升. 东北大学学报(自然科学版). 2018(09)
[3]商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证[J]. 戴昕琦. 软科学. 2018(05)
[4]基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究[J]. 李茂,杨录,张艳花. 中国测试. 2018(02)
[5]基于随机森林方法的地铁车门故障诊断[J]. 陈苏雨,方宇,胡定玉. 测控技术. 2018(02)
[6]基于随机森林算法和Logistic回归模型的糖尿病风险因素研究[J]. 肖辉,郝元涛,徐晓,朱晓宇. 中国数字医学. 2018(01)
[7]基于随机森林的企业监管方法研究[J]. 于焕杰,杜子芳. 管理世界. 2017(09)
[8]基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法[J]. 石礼娟,卢军. 农业机械学报. 2017(01)
[9]采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类[J]. 田绍鸿,张显峰. 国土资源遥感. 2016(01)
[10]利用激光超声技术研究金属裂纹缺陷的检测波特性[J]. 丁一珊,杨世锡,甘春标. 振动与冲击. 2015(14)
博士论文
[1]旋转机械故障诊断的时频分析方法及其应用研究[D]. 钟先友.武汉科技大学 2014
[2]随机森林算法优化研究[D]. 曹正凤.首都经济贸易大学 2014
[3]扫描激光源法激发声表面波用于金属表面裂纹检测的研究[D]. 倪辰荫.南京理工大学 2010
硕士论文
[1]基于随机森林算法的铸件内部夹杂类型识别方法研究[D]. 李璐.中北大学 2018
[2]基于随机森林与贝叶斯优化算法的排水管道缺陷检测算法研究[D]. 何嘉林.广东工业大学 2018
[3]基于改进随机森林的Android恶意软件检测方法研究[D]. 徐晋.中国民航大学 2017
[4]基于反射横波的金属材料内部缺陷激光超声检测研究[D]. 李远林.南京理工大学 2014
[5]铝材管道中激光激发声表面波的数值模拟研究[D]. 王贵鑫.南京邮电大学 2013
[6]激光超声无损检测系统关键技术研究[D]. 谭项林.国防科学技术大学 2011
[7]信号细微特征提取及识别技术研究[D]. 周斌.哈尔滨工业大学 2011
[8]最优分数阶滤波器设计及应用研究[D]. 彭建亮.电子科技大学 2011
本文编号：3278300
【文章来源】：中北大学山西省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
不同数量阵列探测器得到的信号值
图 2.7 不同数量阵列探测器得到的信号值为通道 CH0 和通道 CH1，通道 CH0 连接到激光激发器道 CH1 连接到接收仪，以实现检测超声信号的采集；信号传至计算机，如图 2.8 所示
中北大学学位论文 平台搭建搭建的平台核心部分为扫查架，如图 2.9（a）所示。扫查架可以通过调整两个现工件沿 X 方向和 Y 方向的移动，通过在扫查架上固定样品位置，设置扫查置，对样品进行扫查获得样品在该位置处的从而获得 A 扫和 B 扫图像。扫查范围为 250mm*250mm，分辨率为 60 。传动轴通过线缆与运动控制盒的连接动控制工件，但由于其扫查分辨率为 60 ，实现工件的精确移动还有差距；所 USB 线连接控制盒和电脑，软件控制工件的精确移动。运动控制盒如图 2.9。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林算法的纤维板表面缺陷识别[J]. 刘传泽,王霄,陈龙现,郭慧,罗瑞,周玉成. 林业科学. 2018(11)
[2]激光超声测量金属材料弹性常数实验与有限元分析[J]. 战宇,林中亚,刘常升. 东北大学学报(自然科学版). 2018(09)
[3]商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证[J]. 戴昕琦. 软科学. 2018(05)
[4]基于EMD及主成分分析的缺陷超声信号特征提取研究[J]. 李茂,杨录,张艳花. 中国测试. 2018(02)
[5]基于随机森林方法的地铁车门故障诊断[J]. 陈苏雨,方宇,胡定玉. 测控技术. 2018(02)
[6]基于随机森林算法和Logistic回归模型的糖尿病风险因素研究[J]. 肖辉,郝元涛,徐晓,朱晓宇. 中国数字医学. 2018(01)
[7]基于随机森林的企业监管方法研究[J]. 于焕杰,杜子芳. 管理世界. 2017(09)
[8]基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法[J]. 石礼娟,卢军. 农业机械学报. 2017(01)
[9]采用随机森林法的天绘数据干旱区城市土地覆盖分类[J]. 田绍鸿,张显峰. 国土资源遥感. 2016(01)
[10]利用激光超声技术研究金属裂纹缺陷的检测波特性[J]. 丁一珊,杨世锡,甘春标. 振动与冲击. 2015(14)
博士论文
[1]旋转机械故障诊断的时频分析方法及其应用研究[D]. 钟先友.武汉科技大学 2014
[2]随机森林算法优化研究[D]. 曹正凤.首都经济贸易大学 2014
[3]扫描激光源法激发声表面波用于金属表面裂纹检测的研究[D]. 倪辰荫.南京理工大学 2010
硕士论文
[1]基于随机森林算法的铸件内部夹杂类型识别方法研究[D]. 李璐.中北大学 2018
[2]基于随机森林与贝叶斯优化算法的排水管道缺陷检测算法研究[D]. 何嘉林.广东工业大学 2018
[3]基于改进随机森林的Android恶意软件检测方法研究[D]. 徐晋.中国民航大学 2017
[4]基于反射横波的金属材料内部缺陷激光超声检测研究[D]. 李远林.南京理工大学 2014
[5]铝材管道中激光激发声表面波的数值模拟研究[D]. 王贵鑫.南京邮电大学 2013
[6]激光超声无损检测系统关键技术研究[D]. 谭项林.国防科学技术大学 2011
[7]信号细微特征提取及识别技术研究[D]. 周斌.哈尔滨工业大学 2011
[8]最优分数阶滤波器设计及应用研究[D]. 彭建亮.电子科技大学 2011
本文编号：3278300
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3278300.html
