郭北涛 李耀鹏

摘要：介绍了奥氏体不锈钢在超声检测中具有检测难度大，信噪比低的缺点，给出了超声检测系统的软硬件总体构成，包括以计算机为核心，利用FPGA强大逻辑处理能力，实现超声检测信号的发射接收，采集处理，数据存储、显示和输出等。为了有效解决在强噪声背景下提取微弱超声信号的问题，设计了一种易于软硬件实现的基于LMS自适应算法的改进型滤波器。实验结果表明，该滤波器能更有效抑制强噪声，提取有效弱信号，并能进一步提高自适应滤波器的鲁棒性、收敛速度和检测精度。

关键词：超声检测;LMS算法;自适应滤波

引言

奥氏体不锈钢被广泛应用于石油化工和核工业等领域，因此对奥氏体钢零部件进行无损检测是保证产品质量和安全运行不可缺少的工序。但是奥氏体钢的超声检测是有一定困难，主要在于：奥氏体钢冷却时不发生相变，易形成粗大的枝状晶粒;面心立方晶格对杂质的较小固溶度使晶界夹杂浓度大大增加，使得奥氏体不锈钢对超声信号的散射很大;散射使信号的衰减增大，使缺陷信号的强度大大降低，被粗晶粒的相干散射信号的湮没，使小缺陷检测信号较难从杂乱的噪声中识别，使得信噪比较低 。

针对不锈钢信噪比低造成误检率和漏检率上升的现象，人们目前主要从两个方面来增加粗晶材料超声检测的可靠性和检测能力。一是制作宽带聚焦式探头以提高某一深度区间的检测能力;二是利用数字信号处理技术增强粗晶材料的信噪比，提高检测能力，如反卷积法、频谱分析法、时频分析法、小波包去噪技术、模糊控制技术和神经网络技术等。……