В промышленном производстве и контроле качества волновой ультразвуковой толщиномер стал ключевым оборудованием благодаря преимуществам бесконтактности и высокой точности. Однако первичные ультразвуковые сигналы подвержены шумовым помехам, что напрямую влияет на точность измерения толщины. Освоение научных навыков обработки сигналов является основным звеном в повышении производительности прибора.
I. Подавление шума: "Дефальсифицировать" сигнал
Ультразвуковые сигналы в распространении подвержены воздействию электромагнитных помех окружающей среды, рассеяния материалов и других влияний на шум. Общие методы обработки включают комбинацию аппаратного фильтра с программным шумоподавлением: на аппаратном обеспечении используется полосовой фильтр (например, 0,5 - 10 МГц) для фильтрации низкочастотного дрейфа и высокочастотного шума; Программный уровень может использовать преобразование малых волн для разделения шума и эффективного сигнала путем многомерного разложения - выберите ортогональную небольшую волновую базу, такую как db4, после разложения шумоподержащего сигнала на 3 - 5 слоев, пороговая обработка высокочастотного коэффициента и реконструкция, может эффективно сохранить характеристики края эха. Кроме того, многократное измерение усредняет случайный шум, особенно для обнаружения тонкостенных элементов или материалов с высоким уровнем затухания.
II. Извлечение признаков: "Идентификатор" блокировки эхо - сигналов
Расчет толщины зависит от разницы во времени между первой и нижней волнами, поэтому необходимо точно определить местоположение эха. Традиционный пороговый метод уязвим для помех от колебаний шума и может быть оптимизирован в сочетании с « обнаружением мутации наклона + методом центра тяжести энергии»: сначала рассчитать краткосрочный энергетический градиент сигнала, точка резкого увеличения градиента позиционирования в качестве отправной точки для кандидатов на эхо - сигнал; Затем смещение, вызванное шумом, корректируется путем вычисления энергетического взвешенного центра сигнала вблизи этой точки. Для многослойных структур (например, покрытия + матрицы) можно использовать алгоритмы корреляции для согласования шаблонов эхо - сигналов для образцов известной толщины для достижения автоматической идентификации сложных интерфейсов.
III. Динамическая компенсация: реагирование на "адаптивное регулирование" окружающей среды
Изменение температуры может вызвать дрейф скорости звука зонда (например, изменение скорости звука в стали около 1 м / с на °C), который требует компенсации в реальном времени. Можно контролировать температуру изделия с помощью интегрированного температурного датчика, вызывая заданную кривую скорости звука - температуры для коррекции разницы во времени; Если скорость звука материала неизвестна, можно использовать « метод измерения с двойным зондом» - прямое измерение скорости звука с помощью одноразового зонда устраняет влияние колебаний толщины связующего слоя. Кроме того, состояние связующего агента (например, пузырьки, высыхание) может привести к затуханию сигнала, и усиление может быть динамически скорректировано путем мониторинга амплитуды эха, чтобы гарантировать, что слабый сигнал все еще может быть эффективно захвачен.