基于lab VIEW和BP神经网络焊缝缺陷研究

黎唐东 毛凌波 李 风

广东工业大学 广东 广州 510006

前言

Lab VIEW是一种利用G语言图像化的编程软件,有着强大的可编程能力,编程效率快[1],且可以和其他数据处理软件联合编程如MATLAB,lab VIEW还可以与硬件(NI硬件和部分非NI硬件)进行系统搭建,以软硬件结合的形式构建自己想要的系统。

在超声检测中,人们通过缺陷回波超声信号的信息来判断缺陷位置,大小等信息,但由于在检测过程中,超声检测仪器或者周围检测环境会产生噪声,常常会干扰原始缺陷回波信号[2-3],因此需要对回波信号进行去噪处理,常用的超声去噪方法为小波阈值去噪方法[4];且在超声检测过程中,对缺陷的定性分析比较依赖研究人员的经验判断,因此结合目前的深度学习神经网络去识别缺陷信号很有研究价值。

小波包分解是在小波分析上的发展,在多分辨率和多尺度空间下对缺陷信号进行分解[5],得到各频带的信息,有效的缺陷的信息分布在各个频带上,对得到的小波系数进行重构,可以求解各个频带的能量值,以能量值构造特征向量,输入到前反馈神经网络(BP神经网络)进行训练,识别,进而对焊缝缺陷进行有效的定性分析。

1 lab VIEW数据采集分析系统

1.1 系统整体搭建

本实验利用软件和硬件结合的搭建超声无损检测系统,系统总体包括实验室已有的硬件设备超声波探头,PCIe8582数据采集卡,JSR-DPR500脉冲发生接收器,工控机,鼠标键盘等,软件采用基于lab VIEW平台在PC机运行的虚拟仪器以及MATLAB分析软件、该系统可以完成实验数据的采集、去噪、特征值提取、数据保存等功能。……