基于深度学习的TC4钛合金零件微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法研究

作     者：汪小凯 蒋秋月 关山月 华林 WANG Xiaokai;JIANG Qiuyue;GUAN Shanyue;HUA Lin

作者机构：武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室武汉430070 武汉理工大学汽车零部件技术湖北省协同创新中心武汉430070 武汉理工大学材料绿色精密成形技术与装备湖北省工程中心武汉430070 

基　　金：国家自然科学基金(U2037204,52175362) 武汉市东湖新技术开发区“揭榜挂帅”项目(2022KJB128) 

出 版 物：《航空制造技术》 (Aeronautical Manufacturing Technology)

年 卷 期：2023年第66卷第22期

页      码：46-52页

摘      要：钛合金因具有强度高、耐蚀性好、耐热性高等特点被广泛用于航空航天等领域,针对其内部微小缺陷超声相控阵检测过程中存在信噪比低、易漏检等问题,提出一种基于深度学习的微小缺陷超声相控阵检测图像降噪方法。首先通过钛合金试块相控阵检测试验获得缺陷含噪原始图像,采用Mask RCNN模型训练并构建高噪–低噪数据集,进而基于变分自编码器设计微小缺陷检测图像降噪模型,通过与传统滤波降噪、时频域降噪算法对比,证明所提出的算法可保留原始图像缺陷细节信息,与含噪原图对比,其峰值信噪比优化了11.35%,结构相似性提升154.17%。最后开展了某钛合金航空机匣环件超声相控阵检测试验,采用所提方法对环件内部φ0.2 mm平底孔缺陷检测图像进行降噪处理,有效降低了散射噪声对微小缺陷检测的影响,同时也证明所提降噪算法具有良好的泛化性能。

主 题 词：超声相控阵 微小缺陷检测 图像降噪 深度学习 自编码器(AE) 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081104[081104] 080203[080203] 080502[080502] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.16080/j.issn1671-833x.2023.22.046

馆 藏 号：203125154...