Page 53 - 无损检测2025年第二期

李爱华，等：

陶瓷基黏接件超声检测缺陷信号的处理方法

图 8 有无缺陷时的超声回波信号对比
使用Sym3小波基函数对原始信号进行3层小
波分解，对分解后的信号进行阈值化处理并重构，
图 6 各阈值函数去噪后的信号 得到的原始信号和降噪后信号曲线如图 9 所示，可
3 大厚度复合材料试件缺陷检测试验 见，红圈中的缺陷信号被噪声掩盖，而经传统软、
硬阈值函数降噪后的信号噪声虽得到一定抑制，
采用频率为 1 MHz的水浸聚焦探头，设置探 但去噪效果不够彻底，距表面 10，20，30 mm 处的
头焦距为 50 mm。对材料为Si/C陶瓷基复合材料 缺陷信号仍不易与噪声信号分离，导致有效信号
和C/C复合材料的黏接件进行检测，其中试件外径 丢失；而经过改进阈值函数处理的信号，噪声得到
为 320 mm，厚度为 60 mm，Si/C陶瓷基层厚度为 明显抑制，去噪效果显著，缺陷信号幅值明显，有
40 mm，C/C层厚度为20 mm。在试件上设置3个孔 效信号得到保留。
洞缺陷，缺陷直径均为5 mm，每个缺陷距离外表面 文章采用信噪比（S NR ）、均方根误差（R MSE ）和
位置不同，分别为10 ，20 ，30 mm。大厚度复合材料 噪声抑制比（N RR ）3 种噪声评价指标，对信号的去
试件结构如图7所示。 噪效果进行分析比较。表 1~3 为不同阈值函数方
法得到的信噪比、均方根误差和噪声抑制比，从表
中可以更加直观看到不同阈值函数的去噪效果。
从表 1~3 中可以看出，使用改进阈值函数去
噪信号的信噪比和噪声抑制比大于传统阈值函数
结果，与软阈值函数去噪信号相比，信噪比提升了
大约 15%，噪声抑制比提升了大约 20%；与硬阈
图 7 大厚度复合材料试件结构示意 值函数去噪信号相比，信噪比提升了大约 21%，
噪声抑制比提升了 38%；改进阈值函数的均方根
无缺陷和有缺陷时的超声回波信号对比如图8
误差与软硬阈值函数结果相比是最小的。
所示，探头在第 1 234 个采样点处接收到第一个回
最后根据改进阈值降噪处理后得出的特征信
波，即表面波；在第 1 751 个采样点处接收到第二 息进行 C 扫描重建，结果如图 10 所示，可以看出
个回波，通过式（1） 计算可知，该信号为距外表面 处理后的信号噪声得到了有效抑制，距表面 10，
30 mm 处的缺陷信号， 其几乎被噪声信号掩盖，缺 20 mm 的缺陷变得更加明显，距表面 30 mm 的缺
陷特征信号易丢失。 陷边缘更加清晰，成像质量得到改善。
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2025 年 第 47 卷 第 2 期
无损检测