激光超声检测：干涉特征与损伤成像算法优化

"激光超声检测中干涉特征提取算法的研究" 本文主要探讨了在激光超声检测技术中，如何高效地识别和成像结构内部的损伤。激光超声技术利用激光脉冲激发材料产生超声波，通过检测这些波来评估材料的完整性。在这一过程中，损伤会改变超声波的传播特性，产生干涉现象，这为识别损伤提供了可能。 首先，研究基于波场可视化，深入分析损伤对超声导波传播的影响。波场可视化能够清晰地展示超声波在材料中的传播路径和变化，从而揭示损伤的存在及其位置。通过观察波场历程，可以理解损伤如何干扰超声波的传播，这对于损伤定位至关重要。 为了从波场数据中提取出与损伤相关的干涉能量，文章采用了时间-空间域上的傅里叶变换。这种变换能够将波场中的入射波和反射波分离出来，进而计算出干涉能量的分布，帮助构建损伤的成像。然而，由于损伤产生的干涉能量在空间上分布广泛，单纯使用傅里叶变换可能无法提供足够高的分辨率来精确描绘损伤形状。 为了解决这个问题，研究引入了实Morlet小波分析。实Morlet小波是一种有效的信号处理工具，尤其适用于处理宽频信号。通过小波变换，可以提取出信号中的窄带成分，这些成分更集中于损伤产生的特征频率，因此可以更精确地计算干涉能量，进一步提高损伤成像的信噪比，使得损伤形状的识别更加清晰。 关键词：激光技术、激光超声、损伤成像、干涉能量、小波变换 这篇研究工作为激光超声检测技术提供了一种新的损伤特征提取方法，通过优化信号处理策略，增强了检测的准确性和图像的分辨率，对于结构健康监测和无损检测领域具有重要的应用价值。实Morlet小波分析的应用表明，结合先进的信号处理技术，可以显著提升激光超声检测的性能，为结构内部损伤的精确识别和评估开辟了新的途径。