本發(fā)明涉及一種利用超聲波進(jìn)行鋼板缺陷類型自動識別的方法。

背景技術(shù)：
隨著我國工業(yè)建設(shè)的飛速發(fā)展，鋼板的需求會越來越大，對其內(nèi)在質(zhì)量的要求也越來越高。中厚鋼板在生產(chǎn)過程中可能會形成分層、裂紋、彌散型夾雜超標(biāo)、白點(diǎn)、偏析和氫致裂紋等各種缺陷。目前，國內(nèi)在中厚高強(qiáng)度鋼板內(nèi)部質(zhì)量判定方面，主要依賴于超聲波檢測技術(shù)。大型鋼廠多采用大型固定檢測系統(tǒng)對鋼板缺陷進(jìn)行檢測，主要適用于大批量定型鋼板檢測。此外，還有適用于小批量、小型鋼板缺陷檢測的檢測設(shè)備。授權(quán)公告號為CN202693526U、CN202101975U、CN201141855Y、CN201503418U的中國實(shí)用新型專利，以及申請?zhí)枮?01310750784.5(申請公布號為CN103698409A)的中國發(fā)明專利申請，其中公開的超聲波鋼板檢測裝置均對其檢測結(jié)構(gòu)和監(jiān)測原理作了詳盡的闡述。上述幾種鋼板檢測裝置能檢測到缺陷的位置及其當(dāng)量大小，不能識別缺陷的類型。又因為不同類型的缺陷對鋼板質(zhì)量評級要求不同，所以，對缺陷類型的準(zhǔn)確判斷對于鋼板的安全使用具有非常重要的意義。目前主要是根據(jù)超聲波儀器采集到的超聲缺陷A波信號的形狀，依賴檢測人員的探傷經(jīng)驗進(jìn)行人工判定，這樣會不可避免地引入誤差。專利號為ZL97109099.8(授權(quán)公告號為CN1065961C)的中國發(fā)明專利《一種提取超聲回波信號的頻譜振幅相位信息的方法》，其中采用傅立葉變換得到超聲缺陷信號的頻譜。專利號為ZL200410011403.2(授權(quán)公告號為CN100410925C)的中國發(fā)明專利《超聲信號的數(shù)字信號處理方法》，其中通過提升小波變換對超聲缺陷信號進(jìn)行聯(lián)合時頻分析，提取缺陷信號在不同頻段中的能量特征。以上這些特征提取方法都是基于希爾伯特變換和傅立葉變換，提取速度較慢。在缺陷自動識別方面，常規(guī)方法是模式識別，其中有很多種分類器。如專利號為ZL200710059575.0(授權(quán)公告號為CN100567978C)中國發(fā)明專利《超聲波相控陣檢測油氣管道環(huán)焊縫缺陷類型自動識別方法》，其中采用缺陷類型自動識別方法是將提升小波變換與分形技術(shù)相結(jié)合，基于支持向量機(jī)模型的自動識別方法，該方法需要進(jìn)行支持向量機(jī)模型的訓(xùn)練，要取得較高的識別正確率需要的訓(xùn)練樣本數(shù)目較大，而大量訓(xùn)練樣本的獲取不易實(shí)現(xiàn)，其使用不具有廣泛性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對上述現(xiàn)有技術(shù)提供一種能夠識別鋼板缺陷類型且識別速度快、識別準(zhǔn)確率高的鋼板缺陷識別方法。本發(fā)明解決上述問題所采用的技術(shù)方案為：一種鋼板缺陷識別方法，其特征在于：包括以下步驟：步驟一、超聲儀啟動并初始化，上位機(jī)向超聲儀發(fā)送控制參數(shù)；步驟二、超聲探頭裝置啟動并根據(jù)超聲儀中的控制參數(shù)進(jìn)行工作，超聲探頭裝置在被測鋼板上移動，上位機(jī)獲取超聲探頭裝置對鋼板檢測點(diǎn)的實(shí)時位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)，形成檢測點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)組W＝[(x1,y1),(x2,y2),...,(xj,yj),...,(xb,yb)]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，(xj,yj)為第j個檢測點(diǎn)的位置坐標(biāo)，xj表示第j個檢測點(diǎn)在鋼板長度方向上的值，yj表示第j個檢測點(diǎn)在鋼板寬度方向上的值；超聲探頭裝置向被測鋼板發(fā)射超聲波，同時接收來自鋼板的超聲波回波信號，其中，超聲波回波信號包括自鋼板表面反射的起始信號、自缺陷位置反射的缺陷信號、自鋼板底面反射的底波信號；步驟三、超聲儀采集并存儲超聲探頭裝置返回的各個檢測點(diǎn)的回波信號；步驟四、超聲儀根據(jù)鋼板中聲速和增益對回波信號進(jìn)行處理，進(jìn)而針對每個檢測點(diǎn)位置，對應(yīng)的獲取被測鋼板范圍內(nèi)回波信號形成的深度-幅值波形曲線，從而形成深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A＝[A1,A2,...,Aj,...,Ab]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Aj表示第j個檢測點(diǎn)的深度-幅值波形曲線；超聲儀將深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中的曲線數(shù)據(jù)上傳到上位機(jī)中；步驟五、上位機(jī)對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A進(jìn)行后續(xù)處理；首先，自深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中獲取每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的起始信號幅值，從而形成初始信號幅值數(shù)據(jù)組I＝[I1,I2,...,Ij,...,Ib]，自深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中獲取每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的底波幅值，從而形成底波幅值數(shù)據(jù)組D＝[D1,D2,...,Dj,...,Db]；計算初始信號幅值平均值計算底波幅值平均值其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Dj表示第j個檢測點(diǎn)在其相應(yīng)的深度-幅值波形曲線Aj上對應(yīng)的底波信號幅值；對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A進(jìn)行預(yù)處理，即對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的深度-幅值波形曲線進(jìn)行截取，保留被測鋼板的表面至底面深度范圍內(nèi)回波信號對應(yīng)的波形，從而形成缺陷波形曲線數(shù)據(jù)組B＝[B1,B2,...,Bj,...,Bb]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，Bj表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線，b為檢測點(diǎn)總數(shù)；對缺陷波形曲線數(shù)據(jù)組B中每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的缺陷波形曲線進(jìn)行求導(dǎo)計算，從而獲取相應(yīng)檢測點(diǎn)缺陷波形曲線中的所有波峰點(diǎn)，從而構(gòu)建波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)組C＝[C1,C2,...,Cj,...,Cb]；Cj＝[C[j][1],C[j][2]]，C[j][1]＝(Sj0,Sj1,...,Sji,...,Sja)，C[j][2]＝(Fj0,Fj1,...,Fji,...,Fja)；其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Cj表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中包含的所有波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)組；i和a均為自然數(shù)，0≤i≤a，a為波峰點(diǎn)總數(shù)，C[j][1]表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷深度數(shù)組，Sji為第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中第i個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值，C[j][2]為第j個檢測點(diǎn)的缺陷幅值數(shù)組，F(xiàn)ji為第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中第i個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷信號幅值；整理各個檢測點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個信息數(shù)據(jù)庫M＝[M1,M2,...,Mj,...,Mb]，Mj＝[(xj,yj),Cj,Dj]，其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Mj表示第j個檢測點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集；步驟六、待超聲探頭裝置對被測鋼板掃查完畢后，針對任一坐標(biāo)為(xn,yn)的檢測點(diǎn)，其中1≤n≤b，n和b均為正整數(shù)，b為檢測點(diǎn)總數(shù)；根據(jù)其相應(yīng)的缺陷深度數(shù)組C[n][1]中各波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值，對檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集Mn進(jìn)行整合；即檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的缺陷波形曲線Bn中，依次相鄰的兩個波峰點(diǎn)中，當(dāng)后一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值減去前一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值的差的絕對值小于深度相關(guān)性閾值q時，將后一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)與前一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)歸為一個子信息數(shù)據(jù)集；否則，新建一個子信息數(shù)據(jù)集；以此類推，從而形成檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群：Pn＝[Pn1,Pn2,...,Pnm,...,Pnk]，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Pnm表示檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群Pn中第m個子信息數(shù)據(jù)集；針對子信息數(shù)據(jù)集群Pn＝[Pn1,Pn2,...,Pnm,...,Pnk]中的每一個子信息數(shù)據(jù)集，獲取其缺陷深度極值數(shù)據(jù)組Ln＝[Ln1,Ln2,...,Lnm,...,Lnk]，Lnm＝(MaxC[nm][1],MinC[nm][1])，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Lnm表示檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群Pn中第m個子信息數(shù)據(jù)集Pnm中的缺陷深度極值，MaxC[nm][1]表示其缺陷深度最大值，MinC[nm][1]表示其缺陷深度最小值；將所有檢測點(diǎn)對應(yīng)的波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后形成新的信息數(shù)據(jù)庫M'＝[P1,P2,...,Pn,...,Pb]，其中n和b均為自然數(shù)，1≤n≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Pn表示第n個檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群；同時獲取所有檢測點(diǎn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群中各子信息數(shù)據(jù)集相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)集L＝[L1,L2,...,Ln,...,Lb]，其中n和b均為自然數(shù)，1≤n≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Ln表示第n個檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組；針對任一坐標(biāo)為(xn,yn)的檢測點(diǎn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組Ln＝[Ln1,Ln2,...,Lnm,...,Lnk]中的每一個缺陷深度極值數(shù)據(jù)，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)；搜索檢測點(diǎn)(xn,yn)所在八領(lǐng)域范圍{(xn,yn-1)；(xn,yn+1)；(xn-1,yn-1)；(xn-1,yn)；(xn-1,yn+1)；(xn+1,yn-1)；(xn+1,yn)；(xn+1,yn+1)}內(nèi)各檢測點(diǎn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組中的每一個缺陷深度極值數(shù)據(jù)，如果缺陷深度極值數(shù)據(jù)存在交集，則將其對應(yīng)的檢測點(diǎn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并；如此，將所有檢測點(diǎn)的子信息數(shù)據(jù)集根據(jù)缺陷深度極值數(shù)據(jù)經(jīng)過搜索整合處理后，構(gòu)建新的缺陷信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]，其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Qu表示第u個缺陷的子缺陷信息數(shù)據(jù)集；步驟七、計算缺陷信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中各子缺陷信息數(shù)據(jù)集的相對應(yīng)的缺陷參數(shù)，從而獲取缺陷參數(shù)數(shù)組V＝[V1,V2,...,Vu,...,Vz]，其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Vu表示第u個子缺陷信息數(shù)據(jù)集的缺陷參數(shù)；其中v代表字缺陷數(shù)據(jù)集Qu中包含的檢測點(diǎn)總數(shù)，x表示鋼板長度方向上的兩個相鄰的檢測點(diǎn)中心之間的距離，y表示鋼板寬度方向上兩個相鄰的檢測點(diǎn)中心之間的距離，MaxC[e][1]表示缺陷數(shù)據(jù)集Qu中第e個坐標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度最大值，MinC[e][1]表示缺陷數(shù)據(jù)集Qu中第e個坐標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度最小值；同時計算信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中各子缺陷信息數(shù)據(jù)集的相對應(yīng)的平均幅值，從而獲取缺陷平均幅值數(shù)組其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，表示第u個子缺陷信息數(shù)據(jù)集的平均幅值；將缺陷參數(shù)數(shù)組V＝[V1,V2,...,Vu,...,Vz]中的每個缺陷參數(shù)與疏松缺陷閾值R1進(jìn)行比較，如果Vu<R1，則判斷缺陷參數(shù)Vu對應(yīng)的子缺陷數(shù)據(jù)集Qu對應(yīng)的鋼板缺陷類型為疏松缺陷；.剔除掉信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中疏松缺陷對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集，將剩余的各信息數(shù)據(jù)集相對應(yīng)的缺陷參數(shù)及平均幅值分別與分層缺陷閾值R2及幅值閾值f進(jìn)行比較，如果R2<Vu<1且則判斷缺陷參數(shù)Vu對應(yīng)的子缺陷數(shù)據(jù)集Qu對應(yīng)的鋼板缺陷類型為分層缺陷；步驟八、剔除掉信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中疏松缺陷和分層缺陷相對應(yīng)的子缺陷信息數(shù)據(jù)集，將剩余的各子缺陷信息數(shù)據(jù)集在二維平面上進(jìn)行偽彩色圖像重構(gòu)，形成相應(yīng)的子集圖像，然后針對子集圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析，從而獲取鋼板缺陷類型為裂紋缺陷或者氣孔缺陷；計算各子集圖像的近圓度T以判斷鋼板的氣孔缺陷，計算各子集圖像的細(xì)長度G以判斷鋼板的裂紋缺陷；其中T＝S/(π×d2/4)，其中T表示近圓度，S表示子集圖像包含的面積，d表示子集圖像中最遠(yuǎn)兩點(diǎn)的距離，當(dāng)近圓度T≤t時，則認(rèn)為該子集圖像相對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的鋼板缺陷為氣孔型缺陷，其中t為近圓度閾值；G＝S/(h×l)，其中I表示細(xì)長度，S表示子集圖像所占據(jù)的面積，h表示子集圖像中最遠(yuǎn)兩點(diǎn)的距離，l表示子集圖像中與h方向相垂直方向上的平均寬度，當(dāng)細(xì)長度G≤g時，則判斷該子集圖像相對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的鋼板缺陷為裂紋型缺陷，其中，g為細(xì)長度閾值。優(yōu)選地，所述步驟二中，超聲探頭裝置由輔助行走器械帶動在鋼板上弓形移動，所述輔助行走器械上設(shè)置有編碼器以實(shí)時獲取超聲探頭裝置在鋼板上檢測點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。方便地，所述超聲探頭裝置包括多個并列設(shè)置的超聲探頭，形成超聲探頭組，所述超聲探頭組中多個超聲探頭的排列方向與所述超聲探頭裝置對鋼板的掃查方向相垂直；相應(yīng)地，所述超聲儀為多通道超聲儀；輔助行走器械為具有兩個承重輪的探傷車，兩個承重輪上分別安裝一編碼器；探傷車將超聲探頭組從鋼板的一側(cè)帶到另一側(cè)后，以其中一個承重輪為固定點(diǎn)，另外一個承重輪進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，從而完成超聲探頭裝置在鋼板上的弓形行走路線。為了減小超聲探頭與鋼板間的摩擦，保證超聲波順利進(jìn)入鋼板，所述超聲探頭裝置在被測鋼板上移動的過程中，利用噴淋耦合機(jī)構(gòu)在超聲探頭裝置與被測鋼板接觸區(qū)噴灑耦合劑。優(yōu)選地，所述上位機(jī)具有人機(jī)交互界面，通過人機(jī)交互界面輸入控制命令及系統(tǒng)參數(shù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：該鋼板缺陷識別方法僅根據(jù)超聲探頭裝置獲取的回波信號即能自動完成鋼板缺陷的識別，計算速度快，識別快速準(zhǔn)確，且無需大量的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，減小了數(shù)據(jù)計算量，加快了識別速度，從而降低了缺陷識別成本。附圖說明圖1為本發(fā)明實(shí)施例中超聲探頭組的掃查線路圖。圖2為本發(fā)明實(shí)施例中鋼板缺陷識別方法的流程圖。圖3為一個檢測點(diǎn)對應(yīng)的回波信號的深度-幅值波形曲線示意圖。具體實(shí)施方式以下結(jié)合附圖實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。本實(shí)施例中的鋼板缺陷識別方法中用到的裝置包括上位機(jī)、與上位機(jī)通訊連接的超聲儀、與超聲儀通訊連接的超聲探頭裝置1、與上位機(jī)通訊連接的輔助行走器械、設(shè)置于輔助行走器械上且與上位機(jī)通訊連接的編碼器、與上位機(jī)通訊連接的噴淋耦合機(jī)構(gòu)。其中，上位機(jī)具有人機(jī)交互界面，可以通過人機(jī)交互界面輸入對超聲探頭裝置1的控制命令及系統(tǒng)參數(shù)。本實(shí)施例中的超聲探頭裝置1為由八個并列設(shè)置的、頻率為5MHZ、晶片直徑為40mm的超聲直探頭構(gòu)成的超聲探頭組，相鄰兩個超聲探頭間的間距為50mm，則兩個超聲探頭中心的間距為90mm，超聲探頭組中超聲探頭的排列方向與超聲探頭裝置1對鋼板的掃查方向相垂直。與超聲探頭組相對應(yīng)，超聲儀為多通道超聲儀，從而完成與超聲探頭組中各個超聲探頭組的數(shù)據(jù)收發(fā)。如圖1所示，超聲探頭組由輔助行走器械帶動在鋼板上弓形移動。本實(shí)施例中輔助行走器械為具有兩個承重輪的探傷車，兩個承重輪上分別安裝一編碼器以實(shí)時獲取各超聲探頭在鋼板上檢測位置的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，根據(jù)各超聲探頭間的間距，可以同時獲取8組坐標(biāo)數(shù)據(jù)。探傷車將超聲探頭組從鋼板的一側(cè)帶到另一側(cè)后，以其中一個承重輪為固定點(diǎn)，另外一個承重輪進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，從而完成超聲探頭裝置1在鋼板上的弓形行走路線。本實(shí)施例以對一塊厚度為100mm、寬度為4000mm、長度為6000mm的鋼板的檢測過程為例，對本發(fā)明中的鋼板缺陷識別方法進(jìn)行說明。設(shè)置探傷車在前進(jìn)過程中的采樣間隔為每40mm采集三次超聲波信號。則探傷車帶動超聲探頭組在鋼板上進(jìn)行弓形全覆蓋檢測，其中鋼板長度方向上每組包括6000÷(50+40)＝66個檢測點(diǎn)，鋼板寬度方向上每組包括4000÷40×3＝300個檢測點(diǎn)，則超聲探頭組在鋼板上的檢測點(diǎn)總數(shù)為66×300＝19800。如圖2所示，本實(shí)施例中的鋼板缺陷識別方法，包括以下步驟：步驟一、超聲儀啟動并初始化，通過人機(jī)交互界面向超聲儀中發(fā)送增益、鋼板中聲速、觸發(fā)頻率和A波顯示參數(shù)等控制參數(shù)，其中觸發(fā)頻率設(shè)為5MHZ，鋼板中聲速設(shè)為5800m/s。如此可以使得超聲儀面板上顯示的曲線橫坐標(biāo)與實(shí)際深度值保持一致，調(diào)節(jié)A波掃描顯示延遲，使得A波曲線顯示起點(diǎn)在鋼板表面回波之前，設(shè)置A波掃描顯示范圍，使得A波曲線顯示深度距離的范圍>100mm，這樣就覆蓋了鋼板厚度范圍，設(shè)置A波掃描顯示模式為正波。步驟二、通過人機(jī)交互界面向超聲儀中發(fā)送啟動命令，則超聲探頭裝置1、噴淋耦合機(jī)構(gòu)和編碼器同時啟動工作，其中超聲探頭裝置1根據(jù)超聲儀中的控制參數(shù)向被測鋼板中發(fā)射超聲波。探傷車帶動超聲探頭裝置1在被測鋼板上移動，同時噴淋耦合機(jī)構(gòu)進(jìn)行噴水，將水作為超聲探頭與鋼板間的耦合劑以保證超聲探頭與鋼板較好的耦合在一起。超聲探頭裝置1向被測鋼板發(fā)射超聲波，同時接收來自鋼板的超聲波回波信號，其中，超聲波回波信號包括自鋼板表面反射的起始信號、自缺陷位置反射的缺陷信號、自鋼板底面反射的底波信號。同時利用編碼器獲取超聲探頭裝置1在被測鋼板上各超聲檢測點(diǎn)的實(shí)時位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)，并將各檢測點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)上傳到上位機(jī)中，形成檢測點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)組W＝[(x1,y1),(x2,y2),...,(xj,yj),...,(xb,yb)]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，(xj,yj)為第j個檢測點(diǎn)的位置坐標(biāo)，xj表示第j個檢測點(diǎn)在鋼板長度方向上的值，yj表示第j個檢測點(diǎn)在鋼板寬度方向上的值。如在鋼板上具體長度位置為1800mm，寬度位置為800mm時，其相應(yīng)的橫坐標(biāo)為1800÷(50+40)＝20，相應(yīng)的縱坐標(biāo)為800÷40×3＝60，即該位置的相應(yīng)的坐標(biāo)為(20,60)。步驟三、超聲儀采集并存儲超聲探頭裝置1返回的各個檢測點(diǎn)的回波信號。步驟四、超聲儀對回波信號進(jìn)行放大、濾波、模/數(shù)轉(zhuǎn)換處理，并根據(jù)鋼板中聲速和增益對回波信號進(jìn)行處理，進(jìn)而針對每個檢測點(diǎn)位置，對應(yīng)的獲取被測鋼板范圍內(nèi)回波信號形成的深度-幅值波形曲線，從而形成深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A＝[A1,A2,...,Aj,...,Ab]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Aj表示第j個檢測點(diǎn)的深度-幅值波形曲線。超聲儀將深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中的曲線數(shù)據(jù)上傳到上位機(jī)中。如圖3所示，對于起始信號，超聲波在鋼板表面經(jīng)過一次垂直反射后返回到超聲探頭所用的時間t1＝10mm×2÷5800m/s＝3.45μs。對于底波信號，垂直入射到鋼板內(nèi)部的超聲波未遇到缺陷，直接到達(dá)鋼板底面，再反射回超聲探頭所用的時間t3＝(10mm+100mm)×2÷5800m/s＝37.93μs。對于缺陷信號：所有缺陷回波時間分布在3.45us和37.93us之間，超聲儀通過超聲波在鋼板中的聲速換算獲得對應(yīng)的深度值相應(yīng)的在10mm和110mm之間。步驟五、上位機(jī)對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A進(jìn)行后續(xù)處理。首先，自深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中獲取每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的起始信號幅值，從而形成初始信號幅值數(shù)據(jù)組I＝[I1,I2,...,Ij,...,Ib]，自深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中獲取每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的底波幅值，從而形成底波幅值數(shù)據(jù)組D＝[D1,D2,...,Dj,...,Db]；計算初始信號幅值平均值計算底波幅值平均值其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Dj表示第j個檢測點(diǎn)在其相應(yīng)的深度-幅值波形曲線Aj上對應(yīng)的底波信號幅值。對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A進(jìn)行預(yù)處理，即對深度-幅值波形曲線數(shù)據(jù)組A中每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的深度-幅值波形曲線進(jìn)行截取，保留被測鋼板的表面至底面深度范圍內(nèi)回波信號對應(yīng)的波形，即保留其深度-幅值波形曲線中深度值在10mm和110mm之間的波形信息，從而形成缺陷波形曲線數(shù)據(jù)組B＝[B1,B2,...,Bj,...,Bb]，其中j和b均為正整數(shù)，1≤j≤b，Bj表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線，b為檢測點(diǎn)總數(shù)。對缺陷波形曲線數(shù)據(jù)組B中每個檢測點(diǎn)對應(yīng)的缺陷波形曲線進(jìn)行求導(dǎo)計算，從而獲取相應(yīng)檢測點(diǎn)缺陷波形曲線中的所有波峰點(diǎn)，從而構(gòu)建波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)組C＝[C1,C2,...,Cj,...,Cb]；Cj＝[C[j][1],C[j][2]]，C[j][1]＝(Sj0,Sj1,...,Sji,...,Sja)，C[j][2]＝(Fj0,Fj1,...,Fji,...,Fja)。其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Cj表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中包含的所有波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)組；i和a均為自然數(shù)，0≤i≤a，a為波峰點(diǎn)總數(shù)，C[j][1]表示第j個檢測點(diǎn)的缺陷深度數(shù)組，Sji為第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中第i個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值，C[j][2]為第j個檢測點(diǎn)的缺陷幅值數(shù)組，F(xiàn)ji為第j個檢測點(diǎn)的缺陷波形曲線Bj中第i個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷信號幅值。整理各個檢測點(diǎn)的信息數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個信息數(shù)據(jù)庫M＝[M1,M2,...,Mj,...,Mb]，Mj＝[(xj,yj),Cj,Dj]，其中j和b均為自然數(shù)，1≤j≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Mj表示第j個檢測點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集。步驟六、待超聲探頭裝置1對被測鋼板掃查完畢后，針對任一坐標(biāo)為(xn,yn)的檢測點(diǎn)，其中1≤n≤b，n和b均為正整數(shù)，b為檢測點(diǎn)總數(shù)。根據(jù)其相應(yīng)的缺陷深度數(shù)組C[n][1]中各波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值，對檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集Mn進(jìn)行整合。即檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的缺陷波形曲線Bn中，依次相鄰的兩個波峰點(diǎn)中，當(dāng)后一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值減去前一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度值的差的絕對值小于深度相關(guān)性閾值q時，將后一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)與前一個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)歸為一個子信息數(shù)據(jù)集。否則，新建一個子信息數(shù)據(jù)集。根據(jù)該領(lǐng)域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，本實(shí)施例中的深度相關(guān)性閾值q＝3mm。以此類推，從而形成檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群：Pn＝[Pn1,Pn2,...,Pnm,...,Pnk]，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Pnm表示檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群Pn中第m個子信息數(shù)據(jù)集。針對子信息數(shù)據(jù)集群Pn＝[Pn1,Pn2,...,Pnm,...,Pnk]中的每一個子信息數(shù)據(jù)集，獲取其缺陷深度極值數(shù)據(jù)組Ln＝[Ln1,Ln2,...,Lnm,...,Lnk]，Lnm＝(MaxC[nm][1],MinC[nm][1])，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Lnm表示檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群Pn中第m個子信息數(shù)據(jù)集Pnm中的缺陷深度極值，MaxC[nm][1]表示其缺陷深度最大值，MinC[nm][1]表示其缺陷深度最小值。將所有檢測點(diǎn)對應(yīng)的波峰點(diǎn)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合后形成新的信息數(shù)據(jù)庫M'＝[P1,P2,...,Pn,...,Pb]，其中n和b均為自然數(shù)，1≤n≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Pn表示第n個檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群。同時獲取所有檢測點(diǎn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群中各子信息數(shù)據(jù)集相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)集L＝[L1,L2,...,Ln,...,Lb]，其中n和b均為自然數(shù)，1≤n≤b，b為檢測點(diǎn)總數(shù)，Ln表示第n個檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組。檢測點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群具體計算過程為：檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的缺陷波形曲線Bn中的第一波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)為{(xn,yn)；[Sn1,Fn1]；Dn}，第二個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)為{(xn,yn)；[Sn2,Fn2]；Dn}，其中Sn1、Sn1分別代表缺陷波形曲線Bn中的第一波峰點(diǎn)和第二波峰點(diǎn)的缺陷深度值，F(xiàn)n2、Fn2分別代表缺陷波形曲線Bn中的第一波峰點(diǎn)和第二波峰點(diǎn)的缺陷信號幅值。將{(xn,yn)；[Sn1,Fn1]；Dn}作為初始子數(shù)據(jù)集Pn1中的第一個元素，如果Sn2-Sn2<q時，則將第二個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù){(xn,yn)；[Sn2,Fn2]；Dn}歸入到子數(shù)據(jù)集Pn1中。如果Sn2-Sn2≥q時，則建立新的子數(shù)據(jù)集Pn2，相應(yīng)地將第二個波峰點(diǎn)對應(yīng)的信息數(shù)據(jù){(xn,yn)；[Sn2,Fn2]；Dn}歸入到子數(shù)據(jù)集Pn2中。以此類推，形成坐標(biāo)點(diǎn)(xn,yn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群Pn＝[Pn1,Pn2,...,Pnm,...,Pnk]。針對任一坐標(biāo)為(xn,yn)的檢測點(diǎn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組Ln＝[Ln1,Ln2,...,Lnm,...,Lnk]中的每一個缺陷深度極值數(shù)據(jù)，其中m和k均為正整數(shù)，1≤m≤k，k為檢測點(diǎn)(xn,yn)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集總數(shù)；搜索檢測點(diǎn)(xn,yn)所在八領(lǐng)域范圍{(xn,yn-1)；(xn,yn+1)；(xn-1,yn-1)；(xn-1,yn)；(xn-1,yn+1)；(xn+1,yn-1)；(xn+1,yn)；(xn+1,yn+1)}內(nèi)各檢測點(diǎn)相對應(yīng)的缺陷深度極值數(shù)據(jù)組中的每一個缺陷深度極值數(shù)據(jù)，如果缺陷深度極值數(shù)據(jù)存在交集，則將其對應(yīng)的檢測點(diǎn)相對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集進(jìn)行合并。以示例說明如下：坐標(biāo)為(20,60)的檢測點(diǎn)中一個子信息數(shù)據(jù)集Pxy對應(yīng)的缺陷深度極值Lxy＝(80,100)。搜索檢測點(diǎn)(20,60)所在八領(lǐng)域范圍{(20,59)、(20,61)、(19,59)、(19,60)、(19,61)、(21,59)、(21,60)、(21,61)}內(nèi)的所有子信息數(shù)據(jù)集，如果檢測點(diǎn)(20,61)對應(yīng)的子信息數(shù)據(jù)集群中存在一個子信息數(shù)據(jù)集Pab對應(yīng)的缺陷深度極值Lab＝(90,110)，Lxy與Lab存在交集(90,100)，則將Lxy和Lab合并為一個新的信息數(shù)據(jù)集Qx。如此，將所有檢測點(diǎn)的子信息數(shù)據(jù)集根據(jù)缺陷深度極值數(shù)據(jù)經(jīng)過搜索整合處理后，構(gòu)建新的缺陷信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]，其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Qu表示第u個缺陷的子缺陷信息數(shù)據(jù)集。步驟七、計算缺陷信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中各子缺陷信息數(shù)據(jù)集的相對應(yīng)的缺陷參數(shù)，從而獲取缺陷參數(shù)數(shù)組V＝[V1,V2,...,Vu,...,Vz]，其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，Vu表示第u個子缺陷信息數(shù)據(jù)集的缺陷參數(shù)；其中v代表字缺陷數(shù)據(jù)集Qu中包含的檢測點(diǎn)總數(shù)，x表示鋼板長度方向上的兩個相鄰的檢測點(diǎn)中心之間的距離，y表示鋼板寬度方向上兩個相鄰的檢測點(diǎn)中心之間的距離，本實(shí)施例中x＝90mm，y＝40/3mm，MaxC[e][1]表示缺陷數(shù)據(jù)集Qu中第e個坐標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度最大值，MinC[e][1]表示缺陷數(shù)據(jù)集Qu中第e個坐標(biāo)點(diǎn)對應(yīng)的缺陷深度最小值。同時計算信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中各子缺陷信息數(shù)據(jù)集的相對應(yīng)的平均幅值，從而獲取缺陷平均幅值數(shù)組其中u和z為正整數(shù)，1≤u≤z，z為子缺陷信息數(shù)據(jù)集總數(shù)，表示第u個子缺陷信息數(shù)據(jù)集的平均幅值。將缺陷參數(shù)數(shù)組V＝[V1,V2,...,Vu,...,Vz]中的每個缺陷參數(shù)與疏松缺陷閾值R1進(jìn)行比較，如果Vu<R1，則判斷缺陷參數(shù)Vu對應(yīng)的子缺陷數(shù)據(jù)集Qu對應(yīng)的鋼板缺陷類型為疏松缺陷。本實(shí)施例中R1＝0.5，該R1值為實(shí)驗統(tǒng)計值。剔除掉信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中疏松缺陷對應(yīng)的信息數(shù)據(jù)集，將剩余的各信息數(shù)據(jù)集相對應(yīng)的缺陷參數(shù)及平均幅值分別與分層缺陷閾值R2及幅值閾值f進(jìn)行比較，如果R2<Vu<1且則判斷缺陷參數(shù)Vu對應(yīng)的子缺陷數(shù)據(jù)集Qu對應(yīng)的鋼板缺陷類型為分層缺陷。本實(shí)施例中R2＝0.8，步驟八、剔除掉信息數(shù)據(jù)庫Q＝[Q1,Q2,...,Qu,...,Qz]中疏松缺陷和分層缺陷相對應(yīng)的子缺陷信息數(shù)據(jù)集，將剩余的各子缺陷信息數(shù)據(jù)集在二維平面上進(jìn)行偽彩色圖像重構(gòu)，形成相應(yīng)的子集圖像，然后針對子集圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)分析，從而獲取鋼板缺陷類型為裂紋缺陷或者氣孔缺陷；計算各子集圖像的近圓度T以判斷鋼板的氣孔缺陷，計算各子集圖像的細(xì)長度G以判斷鋼板的裂紋缺陷；其中T＝S/(π×d2/4)，其中T表示近圓度，S表示子集圖像包含的面積，d表示子集圖像中最遠(yuǎn)兩點(diǎn)的距離，當(dāng)近圓度T≤t時，則認(rèn)為該子集圖像相對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的鋼板缺陷為氣孔型缺陷；其中t為近圓度閾值，本實(shí)施例中t＝0.8。G＝S/(h×l)，其中I表示細(xì)長度，S表示子集圖像所占據(jù)的面積，h表示子集圖像中最遠(yuǎn)兩點(diǎn)的距離，l表示子集圖像中與h方向相垂直方向上的平均寬度，當(dāng)細(xì)長度G≤g時，則判斷該子集圖像相對應(yīng)的子數(shù)據(jù)集所對應(yīng)的鋼板缺陷為裂紋型缺陷；其中，g為細(xì)長度閾值，本實(shí)施例中g(shù)＝0.2。