钱微冬，高晓蓉

(西南交通大学 物理科学与技术学院 光电工程研究所，成都 610031)

车轴超声检测数据的滑动中值滤波算法

钱微冬，高晓蓉

(西南交通大学 物理科学与技术学院 光电工程研究所，成都 610031)

提出了一种基于A扫描的滑动中值滤波算法，其通过对被检测工件与圆形超声直探头声场进行分析来确定滑动中值滤波的采样点数。对空心车轴超声检测系统采集的A扫描数据进行算法处理后可以发现，由算法处理后的A扫数据还原而来的B扫图、C扫图干净清晰,一方面去除了所处环境、机械运转结构及装配等因素造成的随机干扰；另一方面很好地保留了缺陷信息。

超声检测；车轴；滑动中值滤波；随机干扰

在铁路领域中，轮轴的安全是列车能否安全运行的关键因素。由于运行过程中受力的原因，轮轴极易产生疲劳缺陷，如不能及时对其检测处理，则可能引起列车断轴、脱轨等事故[1]。因此，对车轴的检测在列车的日常检修过程中尤其重要。

目前，我国对车轴的检测方法主要是超声检测和磁粉检测。磁粉检测只能检测车轴表面缺陷，不能检测内部缺陷[2]，对内部缺陷的检测主要靠超声检测[3]。超声检测分手动和自动化两种，手动检测受人为因素的影响较大，对待检工件的要求较高。国内部分企业已经研发了一些全自动化车轴检测系统[4]，但由于设备所处环境、使用条件以及设备装配等因素的影响，检测中会出现一些随机噪声干扰而影响超声检测信号，导致超声检测结果出现不正常显示，影响对缺陷的判断。……