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公开(公告)号：CN111354039B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN201811592994.5
申请日：2018-12-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及无损检测信号处理技术领域，具体公开了一种基于B扫图像识别的焊缝区域提取快速算法。该算法具体包括：步骤1、获取超声信号数据矩阵，将其分解成层叠B扫面三维数据结构，并分别对B扫面奇数层叠加后及B扫面偶数层叠加后后求平均；步骤2、获取B扫面奇数层和偶数层焊缝区域点位置；步骤3、对B扫图像焊缝区域中图像特殊位置进行赋值；步骤4、显示B扫图像及其焊缝区域。本发明所述的一种基于B扫图像识别的焊缝区域提取快速算法，能从不超过4幅超声B扫图像数据提取焊缝区域位置数据，准确率高；算法稳健可靠；处理时间少，实时性强，利于B扫图像焊缝区域的快速定位。
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公开(公告)号：CN111351842B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN201811577420.0
申请日：2018-12-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G01N27/90
Abstract: 本发明涉及无损检测技术领域，具体公开了一种基于涡流信号差分技术的缺陷相位角的精确测量方法。该方法具体包括：1、获取缺陷段信号，并进行信号预处理；2、获得缺陷信号中每个点到原点的距离，并获得距离变化率；3、获得距离变化率中最大分量位置索引，并获得最大分量位置索引所对应点的相位角；3.1、求解获得距离变化率中的最大分量位置索引；3.2、获取最大分量位置索引所对应点的相位角。该方法可以利用差分方法求解距离变化率，从距离变化率极值求解位置索引，并由此寻求缺陷信号相位角；该方法所获得的缺陷信号相位角于真实值误差远远小于传统算法得到的误差，适用性强，可快速处理，实时性强。
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公开(公告)号：CN109974637B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201711445480.2
申请日：2017-12-27
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G01B17/00
Abstract: 本发明涉及无损检测技术领域，具体公开了一种高转速条件下高精度自匹配外形尺寸测量方法。该方法具体包括如下步骤：1、对被检管材采集数据进行标定；2、对采集的被检管材标定信号进行周期分析；2.1、进行信号预处理，滤除异常信号；2.2、计算获取采集数据周期的标志位；2.3、对两个探头采集数据的每个周期数据重采样；3、对两探头采集数据的周期数据进行同相位数据统计分析；4、对被检管材进行信号采集；5、计算获得被检管材的外形尺寸；本发明所述的一种高转速条件下高精度自匹配外形尺寸测量方法，其可以通过同相位角对比，最大程度地消除机械安装误差和采集系统误差的影响。
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公开(公告)号：CN111351851A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811563320.2
申请日：2018-12-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及无损检测信息处理技术领域，具体公开了一种超声信号往复错位智能识别及信号校准方法。该方法包括：1、获取超声信号数据库矩阵，并确定其维数，根据步进轴的范围获得相应数量的B扫二维图；2、对每个B扫二维图矩阵进行逐行零均值处理，抑制干扰并突出特征信息；3、依据最大可能的往复错位数，获得B扫移位相关系数矩阵；4、根据B扫移位相关系数矩阵中每列的最大值索引量，获得C扫往复错位数，并对C扫信号进行校准。该方法能够从超声数据B扫图像数据自动提取C扫图像往复错位数，准确率高，效果好；算法稳健可靠，无病态问题；处理时间少，实时性强，利于C扫图像错位自动实时复位。
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公开(公告)号：CN111351839A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201811565141.2
申请日：2018-12-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G01N27/90
Abstract: 本发明涉及核电站维修领域，具体涉及一种传热管涡流信号自动标定与校验方法。目前对涡流检测系统主要通过分析人员进行设定和校核，进行信号采集和标定时，主观性强，效率低，影响整个检测进度。本发明具体步骤包括：步骤一：标定管各个标定信号定位；步骤二：对标定信号进行标定；步骤三：创建标定曲线；步骤四：缺陷分析；步骤五：标定信号校核。本发明针对热交换管检测中信号标定和校核问题，提供一种基于信号识别确定标定结构与信号范围的方法，对标定信号进行自动标定，数据分析完成后，对标定信号的偏差进行自动校核。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106501356A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611248371.7
申请日：2016-12-29
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G01N27/90
CPC classification number: G01N27/90
Abstract: 一种内穿式涡流检测探头对中性校验方法，包括以下步骤：步骤1：定义对中测量点数n；步骤2：在标定管中根据步骤1所确定的测量点数n加工通孔，通孔沿标定管周向均匀度数分布；步骤3：通孔轴向分布不小于探头检测灵敏度；步骤4：设置采样频率、采集速度、通道数；步骤5：采集整个标定管的涡流信号，且此涡流信号包括差分通道信号；步骤6：对步骤5采集的涡流信号进行标定处理，包括相位归一化、幅值归一化；步骤7：选择步骤5采集的涡流信号中的差分通道信号，对整个标定管的涡流信号中的每个通孔的涡流信号进行测量,确定探头对中性。
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公开(公告)号：CN104748666A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201310750919.8
申请日：2013-12-30
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司 , 核动力运行研究所
IPC: G01B7/26
Abstract: 本发明涉及一种基于涡流旋转探头信号的缺陷深度定量方法，包括以下步骤：1采集标定缺陷阻抗变化矢量信号；2缺陷信号差分处理；3归一化信号处理；4制作标定定量曲线；5采集实际信号；6应用标定定量曲线，对实际信号进行缺陷深度定量。本发明可以解决旋转探头不能定量的问题；通过算法变换，解决了绝对信号的漂移问题。
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公开(公告)号：CN111351851B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811563320.2
申请日：2018-12-20
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及无损检测信息处理技术领域，具体公开了一种超声信号往复错位智能识别及信号校准方法。该方法包括：1、获取超声信号数据库矩阵，并确定其维数，根据步进轴的范围获得相应数量的B扫二维图；2、对每个B扫二维图矩阵进行逐行零均值处理，抑制干扰并突出特征信息；3、依据最大可能的往复错位数，获得B扫移位相关系数矩阵；4、根据B扫移位相关系数矩阵中每列的最大值索引量，获得C扫往复错位数，并对C扫信号进行校准。该方法能够从超声数据B扫图像数据自动提取C扫图像往复错位数，准确率高，效果好；算法稳健可靠，无病态问题；处理时间少，实时性强，利于C扫图像错位自动实时复位。
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公开(公告)号：CN109977350B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN201711446736.1
申请日：2017-12-27
Applicant: 核动力运行研究所 , 中核武汉核电运行技术股份有限公司
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明属于无损检测技术领域，具体为一种超声涡流信号自适应NNT对消方法，对对消信号H和被对消信号R零均值处理和降噪，之后构建自适应神经网络，得到输出信号，将降噪后的值输出信号相减，得到超声涡流信号中的对消信号，在超声涡流信号对消的方法中，基于神经网络技术的自适应对消方法，能有效抑制强大的始波、底面波等杂波，提取的信号没有出现异常波动和镜像现象，缺陷探测准确率高；算法稳健可靠，无病态问题；处理时间少，实时性强，利于线上线下实时检测。
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公开(公告)号：CN115308298A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210990461.2
申请日：2022-08-18
Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司
Abstract: 本发明具体涉及一种基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法，包括如下步骤：(1)构建已知缺陷矩阵X；(2)构建已知缺陷相位行向量Y；(3)根据已知缺陷矩阵X和已知缺陷相位行向量Y生成径向基网络Net；(4)构建未知缺陷信号向量x；(5)将径向基网络Net和未知缺陷信号向量x输入仿真函数sim()，输出未知缺陷信号向量x对应的相位角θ；(6)将相位角θ与深度对应表写成一个长度为180的向量D；(7)根据向量D，查出步骤(5)得到的相位角θ查出对应的缺陷深度D(θ)％。本发明的基于机器学习的涡流信号缺陷深度分析方法，利用该人工神经网络预测未知缺陷的相位角，利用相位角与深度对应表给出缺陷深度。
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