• 中国科技论文统计源期刊
  • 中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 中国机械工程学会无损检测分会会刊
高级检索

基于三维成像的相控阵超声自动分析技术

吴昊, 唐嘉星, 高翌飞, 钱忠义

吴昊, 唐嘉星, 高翌飞, 钱忠义. 基于三维成像的相控阵超声自动分析技术[J]. 无损检测, 2023, 45(6): 21-25,31. DOI: 10.11973/wsjc202306005
引用本文: 吴昊, 唐嘉星, 高翌飞, 钱忠义. 基于三维成像的相控阵超声自动分析技术[J]. 无损检测, 2023, 45(6): 21-25,31. DOI: 10.11973/wsjc202306005
WU Hao, TANG Jiaxing, GAO Yifei, QIAN Zhongyi. Phased array ultrasonic automatic analysis technology based on 3D imaging[J]. Nondestructive Testing, 2023, 45(6): 21-25,31. DOI: 10.11973/wsjc202306005
Citation: WU Hao, TANG Jiaxing, GAO Yifei, QIAN Zhongyi. Phased array ultrasonic automatic analysis technology based on 3D imaging[J]. Nondestructive Testing, 2023, 45(6): 21-25,31. DOI: 10.11973/wsjc202306005

基于三维成像的相控阵超声自动分析技术

基金项目: 

工信部“船舶建造焊缝质量数字化检测技术研究”项目(MC-202017-Z04)

详细信息
    作者简介:

    吴昊(1982-),男,博士,高级工程师,主要研究方向为智能无损检测

    通讯作者:

    唐嘉星, E-mail:tangjiaxing@ccsi.com.cn

  • 中图分类号: TB559;TG115.28

Phased array ultrasonic automatic analysis technology based on 3D imaging

  • 摘要: 利用基于体绘制算法的三维成像方法,对相控阵超声原始检测数据进行三维重建;同时,在三维模型中基于聚类算法进行相关显示信号的识别,并根据标准要求进行测量和评判。设计了对接焊缝试块,利用试块数据对该成像方法进行了试验验证。试验结果表明,设计的自动分析系统能够直观显示缺陷的成像效果,响应速度快,识别及测量准确度高,相较于人工分析效率提升了3倍以上。
    Abstract: The 3D imaging method based on volume rendering algorithm was used to reconstruct the original phased array ultrasonic testing data. At the same time, in the three-dimensional model, the relevant display signals were identified based on clustering algorithm, measured and evaluated according to the standard requirements. The butt weld test block was designed and tested by using the test block data. The result showed that the designed automatic analysis system can directly display the imaging effect, had fast response speed, high recognition and measurement accuracy. The efficiency of automatic analysis was more than 3 times higher than that of manual analysis.
  • [1] 靳世久, 杨晓霞, 陈世利, 等.超声相控阵检测技术的发展及应用[J].电子测量与仪器学报, 2014, 28(9):925-934.
    [2] 王凡.三维超声成像技术在水电站压力管道灌浆检测中的应用[J].承德石油高等专科学校学报, 2019, 21(5):43-47, 81.
    [3] 周曾明.基于超声相控阵的低碳钢深度缺陷声场特征及三维可视化研究[D].成都:西南交通大学, 2021.
    [4] 高翌飞.基于MC算法的三维超声成像方法研究[J]. 远东无损检测新技术论坛先进技术论文集.2016(6):58-64.
    [5] 王凯.基于Tensorflow的超声相控阵图像缺陷识别研究[D].上海:上海工程技术大学, 2020.
    [6] 胡宏伟, 王泽湘, 王哲, 等.基于迭代法及腐蚀算法的超声相控阵缺陷提取[J].电子测量与仪器学报, 2015, 29(12):1765-1771.
    [7] 朱甜甜, 宋波, 毛捷, 等.基于深度学习的焊缝PAUT数据智能化分析方法[J].北京航空航天大学学报, 2022, 48(3):504-513.
    [8]

    LORENSEN W E, JOHNSON C, KASIK D, et al.History of the marching cubes algorithm[J].IEEE Computer Graphics and Applications, 2020, 40(2):8-15.

    [9]

    IGLESIAS-GUITIAN J A, MANE P, MOON B.Real-time denoising of volumetric path tracing for direct volume rendering[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2022, 28(7):2734-2747.

    [10] 柳盛, 吉根林.空间聚类技术研究综述[J].南京师范大学学报(工程技术版), 2010, 10(2):57-62.
计量
  • 文章访问数:  13
  • HTML全文浏览量:  0
  • PDF下载量:  10
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2022-10-22
  • 刊出日期:  2023-06-09

目录

    /

    返回文章
    返回