CN118937493A - 用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置，检测主要侧重于金属材料内部是否存在缺陷，如裂纹、气孔、夹杂物等，以及确定缺陷的位置、大小和形状，本发明主要利用超声波易于调控、较强的穿透力、能量集中等特点，将超声波技术应用于评估两个金属面贴合或接触的紧密程度、均匀性等，以及确定其连接的质量。该方法通过发射和接收超声波信号，分析超声波在接触面的反射、投射特性以及信号衰减程度，评估金属面之间的接触情况。该装置包括超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统，能够在不拆除设备的情况下进行高效、准确的检测两个金属面的接触程度。

Description

用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置

技术领域

本发明涉及超声波测量领域，具体为用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置。

背景技术

在机械制造、航空航天、汽车制造、电气设备等领域，金属接触面的接触质量直接影响到产品的性能和寿命。传统的接触检测方法往往依赖于人工检查或破坏性检测，这样的检测方式效率低下无法保证检测精度，目前也有使用接触电阻测试仪，但由于检测原理的特性，若整个接触面有部分区域接触良好，就可能会被判别为整个面都接触良好，无法评估整个平面的接触情况。因此，开发一种无损、高效、精确的接触程度检测方法具有重要的意义。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置，以解决上述问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现。

用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置,包括以下步骤：

S1.超声波发射参数设置、清洁金属接触面、涂覆超声波耦合剂、将超声波探头放置在检测区域；

S2.超声波发生器根据参数产生超声波；

S3.向被测金属发射超声波；

S4.检测是否有反射波；

S5.接收反射信号；

S6.信号处理；

S7.波形显示，根据反射信号的强度和时间特性，判断金属面之间的接触情况；

S8.输出结果，非侵入性检测：超声波可以在不破坏或损坏被检测金属结构的情况下，实现对接触程度的评估，无需对金属面进行物理性的介入或拆解，高精度测量：能够提供较高精度的测量结果，准确反映金属面之间的接触状态，包括微小的间隙和不完全接触区域，深度穿透能力：超声波具有较强的穿透能力，可以检测到金属内部深处的接触情况，不受表面状况的限制，实时监测：可实现实时在线监测，及时获取金属面接触程度的变化信息，便于及时发现问题和进行调整，多参数分析：通过对超声波传播速度、振幅、频率等多个参数的分析，可以全面了解金属面的接触特性，适用范围广：无论是大型金属结构还是小型精密部件，都能有效地应用超声波检测技术来评估金属面的接触程度，对复杂形状适应性强：能够检测具有复杂形状和几何结构的金属面接触情况，不受形状的约束，无损检测优势：与其他一些检测方法相比，超声波检测不会对金属材料造成损伤，不会影响其后续的使用性能和寿命。

优选的，所述步骤S1和步骤S2中包括以下步骤：调节仪器的发射频率，其中频率越高，分辨率越高，但穿透深度越浅；频率越低，穿透深度越深，但分辨率越低，增益调节，增益是指放大接收到的信号强度，可以调节探头的检测灵敏度，根据金属板厚度、材质、信噪比和缺陷的大小等因素综合考虑，适当调整频率和增益，以保证检测准确性，使反射波高度不低于屏幕满刻度的80％，并使仪器还有足够的灵敏度余量。

优选的，所述步骤S3中包括以下步骤：在向被测金属发射超声波具体检测前，操作人员首先对需要贴合的金属表面进行清洁，且避免在强磁场、强振动、严重粉尘等影响超声波传播和接收的场所使用。

优选的，所述步骤S4中包括以下步骤：在需要贴合的表面涂覆适量的耦合剂，以提高超声波信号的传输效率，保证探头和金属面之间有良好的声学接触，并按预定的扫测路径均匀移动，全面扫测整个金属面，启动超声波发生器，探头将会按预先设置的参数发射超声波脉冲，发射的超声波脉冲沿金属的垂直方向向下传播，当超声波到达金属接触面时，会根据接触情况不同，反射部分的超声波信号回探头。

优选的，所述步骤S6中包括以下步骤：

S6.1数据划分：将数据集分割为独立的训练集和测试集；

S6.2基础评估：在训练集上训练模型，并在测试集上进行初步评估；

S6.3交叉验证：使用K折交叉验证来减少评估结果的方差；

S6.4性能度量：选择合适的性能度量指标来评估模型；

S6.5超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法来找到最优的超参数组合；

S6.6模型验证：使用最优超参数重新训练模型，并在测试集上进行最终验证，采用基于模式识别的脱粘检测方法，借助机器学习中支持向量机算法对道面脱空进行识别，具体为：

选取支持向量机算法对道面脱空进行识别，建立SVM模型，设定好模型的输入数值、核函数和模型参数，输入量为小波变化提取到的特征值，输出量则为脱空程度，SVM通过最大化间隔来确定最优超平面，所述的间隔是指超平面与最近的样本点之间的距离，它可以将数据点分成两个类别，假设类别标签为+1和-1；

超平面的方程可以表示为：w×x+b＝0；

其中：||w||是法向量(超平面的法向量)，它决定超平面的方向；||x||是输入特征向量；||b||是偏置项，也称为截距；

SVM的目标是找到||w||和||b||，使得对于每个训练样本(xi,yi)，以下条件成立：

y i(w×x i+b＝0)≥1for i＝1,2,…,n；

其中：||yi||是样本的类别标签，||yi||＝+1或||yi||＝-1；n是训练样本的数量；

SVM的优化目标是最小化||w||的范数，从而最大化间隔，并且满足上述条件；这可以表示为以下凸优化问题：

minw,b[1/2||w||2+C×Σ(max(0,1-yi(wT×x i+b))]for i＝1,2,..,n；

其中：||w||2表示权重向量的L2范数平方，C是一个正则化参数，控制了间隔和分类误差之间的权衡，y i是第i个样本的类别标签，x i是对应的特征向量；

将信号进行六次连续的小波分解，这意味着信号会被分解成六个不同频率范围的部分；接着通过合并多级小波分解中的低频部分而重构出信号，这个重构的过程可以通过将每个级别的低频部分相加来实现，从而得到六级分解后的低频重构信号；

然后选取六级分解后的低频重构信号来通过变化提取特征值，随后将实验数据分为两个部分，第一部分选取五个样本，共五十组数据，作为模式识别的训练集，用于训练SVM模型；第二部分同样选取五个样本，共五十组数据，作为测试集，用于评估模型的性能。

优选的，其中整体的样本数据的统计分析步骤如下：

观察反射回波的幅度大小,幅度较高通常表示存在较大的接触不良或缺陷，而幅度较低可能表示接触较好或缺陷较小；

通过测量回波的到达时间，可以计算出缺陷或接触不良位置的深度；

研究回波的波形形状,尖锐的波峰可能表示较小的缺陷，而宽而平缓的波峰可能表示较大的缺陷或不均匀的接触；

对回波信号进行频谱分析，观察频率成分的变化,不同的缺陷和接触情况可能导致回波的频谱特征不同，

如果存在多次反射回波，分析它们的幅度衰减和时间间隔，以了解接触面的整体情况，

将检测数据与已知良好接触的标准样本数据进行对比，评估差异，

对多个检测点的数据进行统计分析，如计算平均值、标准差等，以确定整体的接触质量分布。

用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的装置，包括超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂。

优选的，所述超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂四者依次配合使用。

优选的，所述信号接收和分析系统包括信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、按键输入模块、人机交互模块、发射与接收控制模块。

优选的，所述信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、人机交互模块、发射与接收控制模块、超声波发生器七者相互依次连接，所述按键输入模块单独连接人机交互模块。

相比于现有技术而言，本发明公开了用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置，根据软件模型的建立，进行大量数据的演练，将数据分为训练集和测试集评估模型在未见数据上的性能，再不断从实际检测案例中更新数据库，提高判定的准确度，

①非侵入性检测：超声波可以在不破坏或损坏被检测金属结构的情况下，实现对接触程度的评估，无需对金属面进行物理性的介入或拆解；

②高精度测量：能够提供较高精度的测量结果，准确反映金属面之间的接触状态，包括微小的间隙和不完全接触区域；

③深度穿透能力：超声波具有较强的穿透能力，可以检测到金属内部深处的接触情况，不受表面状况的限制；

④实时监测：可实现实时在线监测，及时获取金属面接触程度的变化信息，便于及时发现问题和进行调整；

⑤多参数分析：通过对超声波传播速度、振幅、频率等多个参数的分析，可以全面了解金属面的接触特性；

⑥适用范围广：无论是大型金属结构还是小型精密部件，都能有效地应用超声波检测技术来评估金属面的接触程度；

⑦对复杂形状适应性强：能够检测具有复杂形状和几何结构的金属面接触情况，不受形状的约束；

⑧无损检测优势：与其他一些检测方法相比，超声波检测不会对金属材料造成损伤，不会影响其后续的使用性能和寿命。

附图说明

图1为本发明用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法流程图；

图2为本发明超声波信号反射示意图；

图3为本发明超声波检测装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法和装置，包括以下步骤：

S1.超声波发射参数设置、清洁金属接触面、涂覆超声波耦合剂、将超声波探头放置在检测区域；

S2.超声波发生器根据参数产生超声波；

S3.向被测金属发射超声波；

S4.检测是否有反射波；

S5.接收反射信号；

S6.信号处理；

S7.波形显示，根据反射信号的强度和时间特性，判断金属面之间的接触情况；

S8.输出结果。

所述步骤S1和步骤S2中包括以下步骤：调节仪器的发射频率，其中频率越高，分辨率越高，但穿透深度越浅；频率越低，穿透深度越深，但分辨率越低，增益调节，增益是指放大接收到的信号强度，可以调节探头的检测灵敏度，根据金属板厚度、材质、信噪比和缺陷的大小等因素综合考虑，适当调整频率和增益，以保证检测准确性，使反射波高度不低于屏幕满刻度的80％，并使仪器还有足够的灵敏度余量，所述步骤S3中包括以下步骤：在向被测金属发射超声波具体检测前，操作人员首先对需要贴合的金属表面进行清洁，且避免在强磁场、强振动、严重粉尘等影响超声波传播和接收的场所使用，所述步骤S4中包括以下步骤：在需要贴合的表面涂覆适量的耦合剂，以提高超声波信号的传输效率，保证探头和金属面之间有良好的声学接触，并按预定的扫测路径均匀移动，全面扫测整个金属面，启动超声波发生器，探头将会按预先设置的参数发射超声波脉冲，发射的超声波脉冲沿金属的垂直方向向下传播，当超声波到达金属接触面时，会根据接触情况不同，反射部分的超声波信号回探头。

所述步骤S6中包括以下步骤：

S6.1数据划分：将数据集分割为独立的训练集和测试集；

S6.2基础评估：在训练集上训练模型，并在测试集上进行初步评估；

S6.3交叉验证：使用K折交叉验证来减少评估结果的方差；

S6.4性能度量：选择合适的性能度量指标来评估模型；

S6.5超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法来找到最优的超参数组合；

S6.6模型验证：使用最优超参数重新训练模型，并在测试集上进行最终验证，采用基于模式识别的脱粘检测方法，借助机器学习中支持向量机算法对道面脱空进行识别，具体为：

选取支持向量机算法对道面脱空进行识别，建立SVM模型，设定好模型的输入数值、核函数和模型参数，输入量为小波变化提取到的特征值，输出量则为脱空程度，SVM通过最大化间隔来确定最优超平面，所述的间隔是指超平面与最近的样本点之间的距离，它可以将数据点分成两个类别，假设类别标签为+1和-1；

超平面的方程可以表示为：w×x+b＝0；

其中：||w||是法向量(超平面的法向量)，它决定超平面的方向；||x||是输入特征向量；||b||是偏置项，也称为截距；

SVM的目标是找到||w||和||b||，使得对于每个训练样本(xi,yi)，以下条件成立：

y i(w×x i+b＝0)≥1for i＝1,2,…,n；

其中：||yi||是样本的类别标签，||yi||＝+1或||yi||＝-1；n是训练样本的数量，SVM的优化目标是最小化||w||的范数，从而最大化间隔，并且满足上述条件；这可以表示为以下凸优化问题，minw,b[1/2||w||2+C×Σ(max(0,1-y i(wT×x i+b))]for i＝1,2,..,n；

其中：||w||2表示权重向量的L2范数平方，C是一个正则化参数，控制了间隔和分类误差之间的权衡，y i是第i个样本的类别标签，x i是对应的特征向量，将信号进行六次连续的小波分解，这意味着信号会被分解成六个不同频率范围的部分；接着通过合并多级小波分解中的低频部分而重构出信号，这个重构的过程可以通过将每个级别的低频部分相加来实现，从而得到六级分解后的低频重构信号，然后选取六级分解后的低频重构信号来通过变化提取特征值，随后将实验数据分为两个部分，第一部分选取五个样本，共五十组数据，作为模式识别的训练集，用于训练SVM模型；第二部分同样选取五个样本，共五十组数据，作为测试集，用于评估模型的性能，其中整体的样本数据的统计分析步骤如下，观察反射回波的幅度大小,幅度较高通常表示存在较大的接触不良或缺陷，而幅度较低可能表示接触较好或缺陷较小，通过测量回波的到达时间，可以计算出缺陷或接触不良位置的深度，研究回波的波形形状,尖锐的波峰可能表示较小的缺陷，而宽而平缓的波峰可能表示较大的缺陷或不均匀的接触，对回波信号进行频谱分析，观察频率成分的变化,不同的缺陷和接触情况可能导致回波的频谱特征不同，如果存在多次反射回波，分析它们的幅度衰减和时间间隔，以了解接触面的整体情况，将检测数据与已知良好接触的标准样本数据进行对比，评估差异，对多个检测点的数据进行统计分析，如计算平均值、标准差等，以确定整体的接触质量分布，用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的装置，包括超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂，所述超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂四者依次配合使用，所述信号接收和分析系统包括信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、按键输入模块、人机交互模块、发射与接收控制模块。

所述信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、人机交互模块、发射与接收控制模块、超声波发生器七者相互依次连接，所述按键输入模块单独连接人机交互模块。常规检测金属面接触情况的方法主要通过外观检查、塞尺测量或者测量接触电阻，无论哪一种都存在一定的局限性，如外观检查和塞尺测量都只能检测外部边沿的接触情况，若接触面积较大则中心部分无法准确评估，而接触电阻的检测会因为部分区域接触良好，导致整体检测数值正常，影响了整个金属面接触情况的判断。我们利用了超声波在不同介质中的传播特性，如果两个金属面接触良好，声阻抗匹配较好，大部分超声波能够顺利透过接触面继续传播，反射回来的超声波能量较少。相反，如果金属面之间存在间隙、夹杂、未贴合等接触不良的情况，声阻抗发生突变，超声波会在接触不良的界面处发生较强的反射。反射回来的超声波被探头接收，并转化为电信号传输给检测仪器。检测仪器通过分析反射波的幅度、时间、频率等特征，能够有效判断金属面之间的接触情况，避免了传统方法的缺陷。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、工作、器件、组件和/或它们的组合。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.超声波发射参数设置、清洁金属接触面、涂覆超声波耦合剂、将超声波探头放置在检测区域；

S2.超声波发生器根据参数产生超声波；

S3.向被测金属发射超声波；

S4.检测是否有反射波；

S5.接收反射信号；

S6.信号处理；

S7.波形显示，根据反射信号的强度和时间特性，判断金属面之间的接触情况；

S8.输出结果。

2.根据权利要求1所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：所述步骤S1和步骤S2中包括以下步骤：调节仪器的发射频率，其中频率越高，分辨率越高，但穿透深度越浅；频率越低，穿透深度越深，但分辨率越低，增益调节，增益是指放大接收到的信号强度，可以调节探头的检测灵敏度，根据金属板厚度、材质、信噪比和缺陷的大小等因素综合考虑，适当调整频率和增益，以保证检测准确性，使反射波高度不低于屏幕满刻度的80％，并使仪器还有足够的灵敏度余量。

3.根据权利要求1所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：所述步骤S3中包括以下步骤：在向被测金属发射超声波具体检测前，操作人员首先对需要贴合的金属表面进行清洁，且避免在强磁场、强振动、严重粉尘等影响超声波传播和接收的场所使用。

4.根据权利要求1所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：所述步骤S4中包括以下步骤：在需要贴合的表面涂覆适量的耦合剂，以提高超声波信号的传输效率，保证探头和金属面之间有良好的声学接触，并按预定的扫测路径均匀移动，全面扫测整个金属面，启动超声波发生器，探头将会按预先设置的参数发射超声波脉冲，发射的超声波脉冲沿金属的垂直方向向下传播，当超声波到达金属接触面时，会根据接触情况不同，反射部分的超声波信号回探头。

5.根据权利要求1所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：所述步骤S6中包括以下步骤：

S6.1数据划分：将数据集分割为独立的训练集和测试集；

S6.2基础评估：在训练集上训练模型，并在测试集上进行初步评估；

S6.3交叉验证：使用K折交叉验证来减少评估结果的方差；

S6.4性能度量：选择合适的性能度量指标来评估模型；

S6.5超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化方法来找到最优的超参数组合；

S6.6模型验证：使用最优超参数重新训练模型，并在测试集上进行最终验证，采用基于模式识别的脱粘检测方法，借助机器学习中支持向量机算法对道面脱空进行识别，具体为：

选取支持向量机算法对道面脱空进行识别，建立SVM模型，设定好模型的输入数值、核函数和模型参数，输入量为小波变化提取到的特征值，输出量则为脱空程度，SVM通过最大化间隔来确定最优超平面，所述的间隔是指超平面与最近的样本点之间的距离，它可以将数据点分成两个类别，假设类别标签为+1和-1；

超平面的方程可以表示为：w×x+b＝0；

其中：||w||是法向量(超平面的法向量)，它决定超平面的方向；||x||是输入特征向量；||b||是偏置项，也称为截距；

SVM的目标是找到||w||和||b||，使得对于每个训练样本(xi,yi)，以下条件成立：

yi(w×xi+b＝0)≥1for i＝1,2,…,n；

其中：||yi||是样本的类别标签，||yi||＝+1或||yi||＝-1；n是训练样本的数量；

SVM的优化目标是最小化||w||的范数，从而最大化间隔，并且满足上述条件；这可以表示为以下凸优化问题：

minw,b[1/2||w||2+C×Σ(max(0,1-yi(wT×xi+b))]for i＝1,2,..,n；

其中：||w||2表示权重向量的L2范数平方，C是一个正则化参数，控制了间隔和分类误差之间的权衡，yi是第i个样本的类别标签，xi是对应的特征向量；

将信号进行六次连续的小波分解，这意味着信号会被分解成六个不同频率范围的部分；接着通过合并多级小波分解中的低频部分而重构出信号，这个重构的过程可以通过将每个级别的低频部分相加来实现，从而得到六级分解后的低频重构信号；

然后选取六级分解后的低频重构信号来通过变化提取特征值，随后将实验数据分为两个部分，第一部分选取五个样本，共五十组数据，作为模式识别的训练集，用于训练SVM模型；第二部分同样选取五个样本，共五十组数据，作为测试集，用于评估模型的性能。

6.根据权利要求1所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的方法，其特征在于：其中整体的样本数据的统计分析步骤如下：

观察反射回波的幅度大小,幅度较高通常表示存在较大的接触不良或缺陷，而幅度较低可能表示接触较好或缺陷较小；

通过测量回波的到达时间，可以计算出缺陷或接触不良位置的深度；

研究回波的波形形状,尖锐的波峰可能表示较小的缺陷，而宽而平缓的波峰可能表示较大的缺陷或不均匀的接触；

对回波信号进行频谱分析，观察频率成分的变化,不同的缺陷和接触情况可能导致回波的频谱特征不同，

如果存在多次反射回波，分析它们的幅度衰减和时间间隔，以了解接触面的整体情况，

将检测数据与已知良好接触的标准样本数据进行对比，评估差异，

对多个检测点的数据进行统计分析，如计算平均值、标准差等，以确定整体的接触质量分布。

7.基于权利要求1-6所述任意一项的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度方法的装置，其特征在于：包括超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂。

8.根据权利要求7所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的装置，其特征在于：所述超声波探头、超声波发生器、信号接收和分析系统、耦合剂四者依次配合使用。

9.根据权利要求8所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的装置，其特征在于：所述信号接收和分析系统包括信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、按键输入模块、人机交互模块、发射与接收控制模块。

10.根据权利要求9所述的用超声波技术来判断两个金属面的接触程度的装置，其特征在于：所述信号放大器、滤波器、数据采集器、信号处理模块、人机交互模块、发射与接收控制模块、超声波发生器七者相互依次连接，所述按键输入模块单独连接人机交互模块。