中北大学 穆 翔 郑 宾 郭华玲

基于小波分析的激光超声缺陷检测信号的特征提取

中北大学 穆 翔 郑 宾 郭华玲

本文采用了基于脉冲激光器和超声接收探头建立了激光超声检测实验系统， 提取了声表面波信号中反映裂纹深度特征的时域和频域特征量[1]。采用了sym8小波对信号进行了7层分解重构去噪,并通过激光超声表面波信号的分析对表面缺陷位置进行确定，提取了声表面波信号中反映凹痕深度的特征量。

激光超声；表面缺陷；小波分析；声表面波；特征量提取

1 小波分析理论

2 激光超声信号的分解及重构

将‘0.2mm*0.1mm-65mm’的信号进行sym8小波的7层分解，得到如图2和图3分别为所示的该信号的低频部分和高频部分。上一小节已经提到所需信号所处的0.2～0.3区间（即2～3MHz处）和0.5～0.75区间（即5～7.5MHz处）分别对应的在[0,F/256] 、[F/64,F/32]和[F/32,F/16]的频率范围，即位于小波分解的第四层、第五层和第七层，相应的对应逼近信号a6和细节信号d4和d5[5,6]。利用sym8小波对信号进行7层的小波分解。分解后的逼近信号与细节信号总汇在图1和图2中。

从图1和图2可以看出：细节信号d1是与噪声相关的；细节信号d5、d6和d7较接近于原始数据的曲线；细节信号d2、d3和d4含有的信息不多，因此重构时应用到的逼近信号和细节信号为a4、a5、a6、d4、d5、d6和d7，因为a4和 d4是紧挨着第五层的上一层，其中包含了部分有用信息，为了避免丢失有用信号，所以不能舍去。

3 实验及数据分析

图3中给出了移动激光线源扫描铝板表面凹痕的过程示意图。图3中模型上方水平向右的粗箭头表示激光线源的扫描方向，即从A点移动到D点。……