Page 121 - 无损检测2022年第一期

专利精选

摘要:本发明公开的一种用于测量高温下横波声速 公开( 公告) 日: 2021.06.11

的装置及方法, 属于声速测量技术领域。包括加热 IPC 分类号: G01N29 / 06 ; G01N29 / 44 ; G06K9 / 62 ;

装置、 横波声速测量试块、 斜楔块和超声波纵波检测 G06N20 / 00 ; G06N3 / 04 ; G06N3 / 08

系统; 横波声速测量试块的一端为台阶结构, 另一端 申请( 专利权) 人:武汉大学

为斜面; 台阶结构与加热装置连接, 斜面通过耦合剂 发明人:李晓红; 徐万里
层与斜楔块连接, 斜楔块通过耦合剂层与超声波纵 摘要:本发明提供了一种基于缺陷多特征智能提取

波检测系统连接; 超声波纵波检测系统发出的纵波 与融合的超声成像方法, 包括: 将获得的待检测物的
进入横波声速测量试块的入射角介于第一临界角和 三维 A 扫信号矩阵转换为二维信号矩阵; 利用主成
第二临界角之间; 横波声速测量试块斜面与底面的 分分析对转换得到的二维信号矩阵进行分析, 提取
夹角与超声波纵波检测系统发出的纵波进入横波声 信号中最有区分度的k 个特征; 将所提取的k 个特
速测量试块的折射角之和为 90° 。本发明能够较为 征作为神经网络的输入训练得到多特征融合分类
准确地测量高温下横波的声速, 可操作性强。 器; 利用训练好的分类器进行信号识别, 从而得到多
特征融合识别结果矩阵, 并根据原始的三维 A 扫信
号矩阵中的信号排列方式对识别结果矩阵进行整形
小型压力容器微量气体泄漏应急超声检测系 使其成像。本发明利用降维机器学习算法智能提取

统及方法 采集的信号矩阵中缺陷的特征信息, 并利用所提取
的特征信息进行融合成像, 使得成像中融合了丰富
申请号: CN202110175300.3
的缺陷信息, 可大幅度改善缺陷成像的信噪比, 适合
申请日: 2021.02.09

公开( 公告) 号: CN112945476A 任何超声检测技术的 C 扫成像。

公开( 公告) 日: 2021.06.11

IPC 分类号: G01M3 / 24

申请( 专利权) 人:马丽娟 高温合金晶粒尺寸识别模型的构建方法及尺

发明人:马丽娟; 王琨博; 李 强 寸识别方法
摘要:本发明公开了小型压力容器微量气体泄漏应 申请号: CN202110186836.5

急超声检测系统及方法, 包括电磁超声模块、 待测工 申请日: 2021.02.18

件、 定位模块、 电磁超声接收模块、 A / D 转换模块、 信 公开( 公告) 号: CN112836433A

号放大模块、 数据采集模块和数据处理模块, 所述定 公开( 公告) 日: 2021.05.25

位模块的输出端与电磁超声模块的输入端连接。本 IPC 分类号: G06F30 / 27 ; G01B17 / 00

发明向螺旋回折线圈通入高频电流时, 配合第一永磁 申请( 专利权) 人:南昌航空大学

铁和第二永磁铁使得待测工件的内部产生超声波波 发明人:陈 昊; 彭思琴; 黎 明; 张聪炫; 陈 曦;

源, 电磁超声接收模块将接收的电磁超声波通过 A / D 李军华; 邬冠华
转换模块、 信号放大模块和数据采集模块向数据处理 摘要:本发明公开了一种高温合金晶粒尺寸识别模

模块传递, 最终分析判断泄漏孔大小及状态, 在检测 型的构建方法及系统、 高温合金晶粒尺寸的识别方
过程中待测工件处于高温高压状态, 且待测工件可以 法及系统。该构建方法包括: 获取高温合金晶粒的
跟随绝缘壳体一起晃动, 从而使得该装置可进行动态 原始样本集, 原始样本为高温合金晶粒的超声波特

检测, 且检测结果较为准确。 征参数, 标签为晶粒尺寸; 根据原始样本集, 基于高
斯分布获得扩充虚拟样本; 判断第二预测模型的预
测精度是否高于第一预测模型的预测精度, 如果是,
基于缺陷多特征智能提取与融合的超声成像 则确定扩充虚拟样本为有效虚拟样本; 其中, 第一预
方法 测模型为采用原始样本集训练得到的机器学习模

申请号: CN202110187998.0 型, 第二预测模型为采用原始样本集以及扩充虚拟

申请日: 2021.02.09 样本训练得到的机器学习模型; 采用原始样本集以

公开( 公告) 号: CN112946081A 及有效虚拟样本所构成的重构样本集训练高温合金
3
8
2022 年 第 44 卷 第 1 期
无损检测