【摘要】：為了實現(xiàn)焊接缺陷的自動檢測,研究一種交變磁場激勵下焊縫表面及亞表面缺陷的磁光成像動態(tài)無損檢測方法。分析了基于法拉第磁致旋光效應的焊接缺陷磁光成像機理,并結合交變磁場原理推導出勵磁變化與動態(tài)磁光成像的關系。探索低碳鋼板的亞表面焊縫磁光成像特征試驗,驗證了所提方法可用于檢測焊縫亞表面的未熔合缺陷。最后對高強鋼焊縫特征的動態(tài)磁光圖像進行分析,采用主成分分析法和支持向量機(PCA-SVM)模式識別方法建立了焊接缺陷分類模型。試驗結果表明,所提方法可以識別高強鋼焊件中的焊縫特征(未熔透、裂紋、凹坑和無缺陷),缺陷分類模型的整體識別率達到92.6%,能夠實現(xiàn)焊縫表面及亞表面缺陷的自動檢測。
[Abstract]:In order to detect welding defects automatically, a dynamic nondestructive testing method for weld surface and subsurface defects under alternating magnetic field excitation was studied. The mechanism of magneto-optic imaging of welding defects based on Faraday magneto-optic effect is analyzed, and the relationship between excitation variation and dynamic magneto-optic imaging is deduced in combination with the principle of alternating magnetic field. The magneto-optic imaging test of the subsurface weld of low carbon steel plate was investigated, and it was verified that the proposed method could be used to detect the unfused defects on the subsurface of the weld. Finally, the dynamic magneto-optic image of weld characteristics of high strength steel is analyzed, and the classification model of welding defects is established by principal component analysis (PCA) and support vector machine (PCA-SVM) pattern recognition. The test results show that the proposed method can identify weld characteristics (non-penetration, cracks, pits and no defects) in high-strength steel welds, and the overall recognition rate of the defect classification model is 92.6. Automatic detection of weld surface and subsurface defects can be realized.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學機電工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.51675104) 廣東省科技計劃資助項目(No.2016A010102015) 廣州市科技計劃資助項目(No.201510010089)
【分類號】：TG441.7

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本文編號：2421851