關(guān)鍵詞：超聲波信號，起重機(jī)械，金屬結(jié)構(gòu)，缺陷檢測，信號去噪

0 引言

起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)是承載和傳遞力量的關(guān)鍵部分，然而在長期使用過程中，金屬結(jié)構(gòu)往往會因為受到應(yīng)力、腐蝕、疲勞等多種因素的影響而產(chǎn)生缺陷，如裂紋、腐蝕坑等。這些缺陷如果不能及時有效地被檢測出來并進(jìn)行修復(fù)，不僅會降低起重機(jī)械的性能，甚至可能引發(fā)嚴(yán)重的安全事故[1]，因此難以滿足現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)對起重機(jī)械安全性能的高要求。

因此，在上述背景下，國內(nèi)外不少研究學(xué)者對此展開了研究，并提出了自己的觀點。楊恒等[2]先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并提取出與起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)缺陷相關(guān)的特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用下，構(gòu)架缺陷檢測模型通過調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)對金屬結(jié)構(gòu)缺陷的準(zhǔn)確檢測。該方法僅能提取出結(jié)構(gòu)和紋理較為簡單的物體特征，金屬結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，提取時很容易忽略部分有效特征，導(dǎo)致檢測精度不高。王唱等[3]先獲取港機(jī)鋼結(jié)構(gòu)的表面噴涂圖像，并對其進(jìn)行對比度增強(qiáng)等操作，利用紋理分析等方面，提取港機(jī)鋼結(jié)構(gòu)噴涂表面的特征信息，并構(gòu)建缺陷分類器，對金屬表面缺陷進(jìn)行檢測和定位。該方法對光照條件過于敏感，如果在獲取圖像過程中光照條件不足，將會導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，從而影響到缺陷檢測精度。Balcioglu等[4]先對采集到的具有不同表面缺陷的金屬齒輪圖像進(jìn)行歸一化處理，利用深度學(xué)習(xí)，構(gòu)建缺陷識別模型，通過對金屬齒輪圖像進(jìn)行分類，檢測出其中的缺陷圖像，實現(xiàn)對金屬齒輪表面缺陷的檢測。該方法在檢測微小缺陷時，由于缺陷自身的尺寸較小，導(dǎo)致其特征提取難度較高，難以進(jìn)行有效檢測。陳富榮等[5]先采集多種缺陷圖像，并對圖像進(jìn)行標(biāo)注，利用YOLOv5s構(gòu)建缺陷檢測模型，通過調(diào)整特征融合方式，優(yōu)化損失函數(shù)，對模型進(jìn)行改進(jìn)，再設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，通過訓(xùn)練模型，對模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，由此實現(xiàn)對圖像缺陷的檢測。該方法由于檢測過程較為復(fù)雜，為保證檢測的實時性，會忽略一些微小的缺陷檢測，導(dǎo)致方法的檢測精度不高。

在以往研究的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了基于超聲波信號的其中機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測方法。本研究旨在通過對基于超聲波信號的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測進(jìn)行深入研究，探索適用于起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)特點的超聲波檢測方法和技術(shù)。通過優(yōu)化超聲波信號的收發(fā)方式、改進(jìn)信號處理方法、提高缺陷識別算法的準(zhǔn)確性，實現(xiàn)對起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷的精準(zhǔn)檢測，以期為起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測提供新的技術(shù)支撐和解決方案。

1 起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測方法設(shè)計

1.1 基于超聲波信號的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)信號集構(gòu)建

起重機(jī)械作為工程作業(yè)中常見的機(jī)電設(shè)備，操作難度較高，需要較大的活動空間，但其載荷的多樣性，給工程作業(yè)帶來了極大的便利[6]。在對起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)進(jìn)行缺陷檢測時，需要考慮到起重機(jī)械自身的結(jié)構(gòu)特點，利用超聲探測儀，對起重機(jī)械進(jìn)行掃描，通過獲取的超聲波信號分析起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)的實際情況。

在使用超聲探測儀時，考慮到起重機(jī)械內(nèi)部空間較大，需要靈活調(diào)整探測范圍，確保獲取到不同區(qū)域的超聲波信號[7]。利用超聲探測儀獲取起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)信號的具體過程如圖1所示。

由圖1可知，利用上述超聲探測儀，對起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)的信號進(jìn)行探測，由此獲取到大量的超聲波信號。

考慮到在探測過程中，由于外界因素的干擾，導(dǎo)致得到的超聲波信號中存在大量的干擾信號，為提高缺陷檢測的精度，需要對采集的超聲波信號進(jìn)行去噪處理[8]。其具體處理過程如式（1）所示。

式中： 表示經(jīng)過去噪處理后的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)信號； 表示噪聲消除函數(shù)； 表示獲取的超聲波信號； 表示超聲波信號的實際噪聲強(qiáng)度；z 表示噪聲去除閾值； 表示超聲波信號的離散結(jié)果；S 表示超聲波信號的分解系數(shù)； 表示超聲波信號的去噪系數(shù)；m 表示超聲波信號數(shù)量。

利用上述公式完成超聲波信號中的噪聲的去除，并保留信號中的邊緣數(shù)據(jù)，由此，構(gòu)建起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號集，為后續(xù)起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號的特征分析奠定基礎(chǔ)[9]。至此，基于超聲波信號的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)信號集構(gòu)建的設(shè)計完成。

1.2 起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號特征分析

將上述構(gòu)建的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號集作為基礎(chǔ)，提取出其中與金屬結(jié)構(gòu)缺陷相關(guān)的特征，并對其進(jìn)行特征分析。在上述計算過程中，先計算超聲波信號的均值和方差，由此提取出超聲波信號的時域特征[10]。其具體計算過程如式（2）所示。

式中： 表示超聲波信號的均值；n 表示去噪后超聲波信號的數(shù)量； 表示超聲波信號的方差； 表示超聲波信號的時域特征； 表示起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號的峰值頻率； 表示超聲波信號的帶寬。

利用上述公式，提取出超聲波信號的時域特征，在此基礎(chǔ)上，提取出超聲波信號的頻域特征[11]。在提取超聲波信號的頻域特征時，需要考慮超聲波信號的分量特性。其具體計算過程如式（3）所示。

式中： 表示信號頻域特征；w 表示信號振動頻率； 表示信號時間窗函數(shù)的偏移量； 表示信號的瞬時相關(guān)函數(shù)； 、分別表示任意超聲波信號； 、分別表示信號所對應(yīng)的共軛值。

將上述起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號特征作為基礎(chǔ)，對上述特征進(jìn)行分析。在特征分析的過程中，通過計算超聲波信號特征的特征值，篩選出其中的金屬結(jié)構(gòu)缺陷特征[12]。其具體計算過程如式（4）所示。

式中： 表示超聲波信號特征值； 、表示時域特征和頻域特征對應(yīng)的參數(shù)值； 表示超聲波信號的相位參數(shù)值； 表示超聲波信號的幅度參數(shù)值； 表示超聲波信號的時延參數(shù)值。利用上述公式，得到相應(yīng)的分析結(jié)果。將該計算結(jié)果與設(shè)定的特征閾值進(jìn)行對比，若超過設(shè)定的閾值，則說明當(dāng)前起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)的缺陷存在，反之則不存在缺陷。將分析結(jié)果作為基礎(chǔ)，為后續(xù)輸出起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測結(jié)果奠定基礎(chǔ)[13]。至此，起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號特征分析的設(shè)計完成。

1.3 輸出起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測結(jié)果

為保證檢測結(jié)果的可靠性，需要先計算對應(yīng)的誤差函數(shù)，對上述確定的金屬結(jié)構(gòu)缺陷奠定基礎(chǔ)[14]。在上述過程中，檢測誤差函數(shù)的具體計算過程如式（5）所示。

式中： 表示金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測結(jié)果的誤差函數(shù)； 表示檢測參數(shù)； 表示誤差值； 表示核函數(shù)； 表示偏置項。將上述檢測誤差函數(shù)作為基礎(chǔ)，得到最終的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測結(jié)果[15]。

式中： 表示輸出起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測結(jié)果； 表示檢測參數(shù)； 表示金屬結(jié)構(gòu)缺陷評估指數(shù)； 表示缺陷判定函數(shù)。通過上述公式，得到相應(yīng)的檢測結(jié)果，由此，實現(xiàn)對起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷的檢測。至此，基于超聲波信號的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測方法的設(shè)計完成。

2 實驗測試

在上述理論設(shè)計的基礎(chǔ)上，展開實驗驗證。驗證過程中，設(shè)計對比實驗。其中，本文設(shè)計的方法為方法1，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重機(jī)金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測方法為方法2，基于圖像處理的港機(jī)鋼結(jié)構(gòu)噴涂缺陷檢測研究為方法3。為對比上述三種方法在實際應(yīng)用中的效果，設(shè)計的對比實驗具體如下。

2.1 實驗準(zhǔn)備

實驗中，以建筑工程中的大型塔式起重機(jī)為研究對象，利用超聲探測儀掃描該起重機(jī)的部分區(qū)域，并將該區(qū)域作為本次實驗的缺陷檢測區(qū)域。本次實驗缺陷檢測區(qū)域和實驗環(huán)境如圖2所示。

圖2（a）中的畫圈區(qū)域為本次實驗的缺陷檢測區(qū)域，從中獲取金屬結(jié)構(gòu)樣品，在圖2（b）利用超聲探測儀進(jìn)行掃描，并將掃描后獲取的超聲波信號進(jìn)行處理。

實驗中，為保證超聲探測儀掃描結(jié)果的準(zhǔn)確性，還需設(shè)定相應(yīng)的實驗參數(shù)。本次實驗中各項設(shè)備的實驗參數(shù)如表1所示。

如表1所示，根據(jù)上述實驗參數(shù)，利用超聲探測儀，從大型塔式起重機(jī)獲取的金屬結(jié)構(gòu)超聲波信號具體如圖3所示。

由圖3可知，上述為利用超聲探測儀從金屬結(jié)構(gòu)中獲取得的部分超聲波信號，將該超聲波信號作為基礎(chǔ)，利用本文設(shè)計方法對其進(jìn)行處理，構(gòu)建對應(yīng)的實驗數(shù)據(jù)集。在后續(xù)的實驗中，基于上述超聲波信號，進(jìn)行起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷進(jìn)行檢測，并將檢測結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計。

實驗中，將本文方法的檢測結(jié)果與其余方法的檢測結(jié)果進(jìn)行對比，驗證本文方法的檢測性能。

2.2 實驗結(jié)果討論

在本次實驗中，檢測區(qū)域1中存在3處缺陷，利用三種方法對檢測區(qū)域1進(jìn)行檢測，統(tǒng)計其檢測結(jié)果。其具體檢測結(jié)果如圖4所示。

如圖4所示，上述虛線部分為檢測到的金屬結(jié)構(gòu)缺陷，方法1將檢測區(qū)域1中金屬結(jié)構(gòu)缺陷完全檢測出來，方法2和方法3僅檢測出部分缺陷，由此可見，方法1的檢測精度更高。

為進(jìn)一步驗證上述三種方法在實際應(yīng)用中的效果，以方法的誤檢率為評價指標(biāo)，對比三種方法的檢測性能。其具體統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

如表2所示，方法1的誤檢率較低，數(shù)值小較為接近于0，在實際應(yīng)用中極少出現(xiàn)誤檢的情況。與之相比，方法2和方法3的誤檢率較高。因此，本文設(shè)計的方法在實際應(yīng)用檢測精度較高。

3 結(jié)語

在深入探討基于超聲波信號的起重機(jī)械金屬結(jié)構(gòu)缺陷檢測方法后，不難發(fā)現(xiàn)，這一技術(shù)為起重機(jī)械的安全運行提供了有力保障。超聲波以其獨特的傳播特性，能夠穿透金屬結(jié)構(gòu)，捕捉到肉眼難以察覺的微小缺陷，從而確保起重機(jī)械在使用過程中能夠保持最佳狀態(tài)。此方法的應(yīng)用，不僅提高了起重機(jī)械的檢測效率和準(zhǔn)確性，也能夠在降低維護(hù)成本、延長設(shè)備使用壽命方面充分發(fā)揮其積極作用。通過對超聲波信號的精準(zhǔn)分析，可以準(zhǔn)確判斷缺陷的類型、位置和大小，為后續(xù)的維修工作提供了重要依據(jù)。