棒材缺陷超聲識別應用數據融合技術的分析

錢國慶

【摘要】由于鍛造的工藝及程序的影響，鍛造出的棒材可能會存在很多的問題和缺陷，這些問題是無法由肉眼所識別的，必須要采用相應的器材，超聲識別技術就是棒材缺陷識別的一種重要的方式，為了能夠加強超聲識別的準確度我們現在開始加強對數據融合技術的應用。本文我們的研究重點就是關于數據融合技術的理論概念及在棒材缺陷超聲識別領域中的應用情況。

【關鍵詞】棒材區限超聲識別；數據融合技術；分析研究

數據融合是按照一定的規則，利用多傳感技術，把得到的信息進行綜合和判斷的技術。因為在這個過程中融合的信息量較大，所以得出的數據結果也會比較的準確。大型的棒材由于其截面的尺寸太大，導致鍛造的難度及程序都非常復雜，極易在生產的過程中發生各種的缺陷問題，因此我們必須要對其加強檢查，以便有效的提高棒材的質量。

一、數據融合技術的概念及特點

數據融合技術就是指按照一定的規則要求，利用多水浸超聲探頭的技術方式，從而把得到的信息進行綜合和判斷，以得出具體、可靠的分析數據，進而進一步進行缺陷識別。根據水浸超聲探頭結構形式的不同，數據融合技術具體可以分為串行融合、并行融合和混合融合三種方式。其特點主要表現為以下幾個方面：

1、自動化水平高。數據融合技術可以實現棒材缺陷超聲檢測全過程自動化的數據處理程序，能夠有效的以計算機技術取代人工作，降低了對人的工作強度，實現整個變電運行檢測工作的高效自動化。

2、檢測水平高效率。數據融合技術運作的一個重要的特征就是應用機器生產降低人的工作強度，實現自動化的操作流程，極大的減少人的工作步驟，同時全過程的機器操作也可以極大的減少之間的反應時間，提高整體的工作效率，實現檢測過程的高效化運行。

3、檢測結果可靠性高。由于棒材的截面的尺寸太大，鍛造的難度和工序都比較的復雜，因此極易的產生各種的缺陷問題，通過數據融合技術的超聲識別方式就可以有效的降低工作的誤差，減少一些人為失誤的發生，提高檢測結果的可靠性。

二、數據融合技術在棒材缺陷超聲識別分析中的應用思路

到目前為止，數據融合技術還沒有形成一套完整的通用理論，對待具體問題我們要進行具體的分析，其研究的方式主要有基于D-S的證據理論和Bayes的決策方法的數據融合技術，及與模糊邏輯結合在一起的數據融合技術。一般來說，現在材缺陷超聲識別分析中的數據融合技術的超聲識別分析思路是采用效率比較高的并行多水浸超聲探頭的數據融合技術，就是指要首先利用我們所熟悉的先驗知識，在根據后驗概率的數據融合方法的基礎上，使用3組水浸超聲探頭，通過建立大型的棒材鍛件水浸超聲自動掃查系統，在決策級上來開始進行數據融合分析，從而實現對棒材缺陷的準確高度識別。在數據融合分析的過程中我們使用的是局部決策和基于后驗概率的數據融合方式，其主要是根據局部的或者是分水浸超聲探頭的信息做出局部判斷，在棒材缺陷局部決策分析方式中采用的是人工神經網絡理論中的感知器的算法。

三、數據融合技術在棒材缺陷超聲識別中的具體應用

棒材缺陷超聲識別方式是目前棒材行業的主要檢測方式，為了能夠提高檢測的效率及有效性，我們又在這個檢測之中融入了數據融合技術，以提高棒材檢測的準確度。下面我們主要介紹一下關于行多水浸超聲探頭的數據融合技術在棒材缺陷檢測中的具體應用：

棒材的加工工藝復雜多變，其缺陷也會存在著不同的分布和取向，有的一些缺陷是靠近棒材的近表層面的，而有的卻存在棒材的橫斷截面取向上。根據缺陷分布的不同及對缺陷敏感度的不同，我們現在會采用三組形式、姿態各異的水浸超聲探頭，具體分布如下圖1：

在這三個水浸超聲探頭中，T1是軸線對角式的水浸超聲探頭，T2是騎跨式的水浸超聲探頭、T3是直發式的水浸超聲探頭。其中上圖中的左側的圖中未畫出的水浸超聲探頭T2、T3是在其投影位置的雙點畫虛線的位置上，而右側未畫出的T1水浸超聲探頭也是在其投影位置的雙點畫虛線的位置上。

我們利用這種并行的多水浸超聲探頭方式對常見的棒材缺陷（主要包括夾渣、裂紋及氣泡等缺陷）進行檢測，以便能夠有效的分析出5種棒材的缺陷，其具體的操作方式是根據5種缺陷類型的劃分，按照其不同的時域和頻域特征在水浸掃描系統中進行探測識別，水浸超聲探頭組是T1、T2、T3，不同的缺陷類型分為F1（夾渣）、F2（氣泡）、F3（裂紋）、F4（其他缺陷）、F5（正常）。然后我們就開始對三組水浸超聲探頭各自進行相關信息的處理、提取和識別，根據線性分布的前提條件，我們對三個水浸超聲探頭在不同時段不同區域獲得的超聲信息分別進行不同的函數計算，同時由于訓練樣本存在自身不完備性的問題，我們又引入了水浸超聲探頭對棒材不同缺陷敏感程度的系數表，然后根據訓練樣本及檢測樣本的數據進行后驗概率計算分析，從而得出正確的監測數據。在此的基礎上各自進行局部的決策，根據局部決策的結果我們再在數據融合中心中進行數據判定，并得出最終的判定結果，從而得到最終的棒材缺陷識別結果。

我們的試驗結果是，根據水浸超聲探頭的敏感系數表1數據，經過數據融合分析得出5組缺陷棒材的敏感系數分別是如圖2所示：

表1：給定訓練樣本和驗證樣本情況下的敏感度系數表

由圖2我們就可以明顯的看出，融合后的敏感度系數是融合前的敏感度系數的最高值，就可以有效的提高缺陷的類型識別的準確性和可靠性，同時使用基于后驗概率的數據融合計算方式可以有效的減小整體的誤判概率，我們在試驗的過程中可以加強多水浸超聲探頭信息融合技術的超聲缺陷識別方式的應用。

結語：

大型的棒材由于其截面的尺寸太大，導致鍛造的難度及程序都非常復雜，極易在生產的過程中發生各種的缺陷問題，因此我們必須要對其加強檢查，以便有效的提高棒材的質量。數據融合技術是現代棒材缺陷識別的重要技術手段，基于數據融合的棒材缺陷類型超聲識別方式可以有效的提高棒材缺陷類型的判斷與識別。在今后的實踐過程中我們一定要加強棒材缺陷超聲識別應用中的數據融合技術的使用，以便能夠更加準確的判斷棒材缺陷類型。

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