无损检测（NDT）技术综述

尽管NDT技术具有独特的优越性，但也有其某些缺点，所以不可能用它完全代替传统的检验技术（例如化学分析、金相检验、机械性能检验等），而应当将两者适当地结合起来，互相补充。

基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法

激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计结果更为精确,文中提出一种基于正态分布变换(NDT)和轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法。首先,使用轮式里程计以高频测量方式对雷达运动进行估计,可补偿部分运动畸变。其次,设计一种基于NDT配准算法的误差处理方法,通过对点云的精准匹配降低里程计漂移的影响,实现雷达运动精确估计,进而精准补偿运动畸变。文中采用数据集以及真实场景实验对提出算法进行测试。实验结果表明,与传统里程计辅助方法相比,提出的算法能够优化运动畸变补偿效果,降低轨迹累积误差并生成全局一致地图。

热处理工艺对高强度Mn-Mo-Ni核电钢板组织和NDT温度的影响

通过高倍显微镜、扫描电镜,对30 mm、90 mm厚度高强度Mn-Mo-Ni核电用钢板在不同热处理状态下的组织和断裂韧性展开研究,并依据ASTM E208-95a(R2000)标准分别测定了30 mm厚度钢板表面、90 mm厚度钢板厚度1/4处在不同热处理状态下的无塑性转变(NDT)温度,对比分析试验钢板NDT温度产生差异的原因。结果表明:淬火+回火工艺生产的钢板相比于正火+回火工艺生产的钢板,其NDT温度明显降低;不同淬火+回火工艺生产的钢板,其板厚1/4处NDT温度也存在差异。

基于ISS-3DSC的NDT三维点云配准算法研究

工件形貌的三维扫描需求在车间自动化装备中越来越多,其中点云配准作为三维数据处理的重要步骤。现有三维点云配准存在特征点对误配、配准时间长、配准精度差等问题,提出了一种基于内部形状描述子-三维形状上下文特征(ISS-3DSC)的NDT三维点云配准算法。首先通过内部形状描述子(ISS)算法提取三维点云关键点,提高配准效率;然后结合三维形状上下文特征(3DSC)进行关键点的特征描述,并根据特征点对中值距离法剔除错误点对,采用SVD分解计算初始变换矩阵;最后使用NDT算法完成精配准。测试实验结果表明:算法在鞋面、鞋底点云数据配准时的精度可达到0.025 cm,相比传统SAC-IA+NDT算法配准效率提升明显,具有一定的工程应用价值。

丘陵山地柑橘果园机器人自主导航与精确控制系统设计与试验

为实现丘陵山地柑橘果园机器人的自主导航,设计了一种基于激光雷达和惯性传感器的果园自主导航系统.使用激光SLAM融合多传感器所获数据,并利用误差状态卡尔曼滤波器进行位姿优化,从而构建果园的三维全局点云地图.对全局地图进行分析和处理,确定机器人的安全行驶区域,并应用基于机器人运动学多约束条件的三次非均匀B样条曲线轨迹优化算法实现路径规划,使用NDT-ICP算法实现机器人在全局地图中的定位.为适应丘陵山地果园地形复杂性,提出了一种基于预瞄跟踪的自校正增量PID控制策略,利用递归最小二乘法实时调整PID参数,并在机器人履带式行走机构上进行了系统整合测试.试验结果表明,误差状态卡尔曼滤波器优化后的地图精度与优化前相比有明显提升.机器人以1.2 m/s速度行驶时,导航控制系统的直线行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.18 m和4.2°,转弯行驶平均位置偏差和航向角偏差分别为0.38 m和16.7°,可满足丘陵山地柑橘果园智能农机自主导航作业需求.

基于探地雷达时频特征的水泥路面脱空识别

脱空病害在水泥路面中不可避免,危害路面结构安全性,迫切需要建立脱空病害区域的准确定位方法。采用探地雷达(GPR)为无损检测工具,通过GPR信号时频特征的提取和正反演实验构建了脱空病害的特征数据集,将特征集进行PCA降维,以PCA主元为输入、正常和脱空为输出分别建立SVM和ANN脱空识别模型;在获得脱空的GPR信号上提出窗口能量法判断脱空区域的深度,在实际路面上对脱空识别进行验证。结果表明:时频特征可表征脱空病害,包含病害的部分数据集更适合用于建模识别;ANN的识别准确度优于SVM,窗口能量法可有效定位脱空区域的深度,并对噪声具有一定的鲁棒性,在室内模型中定位精度平均误差1.51%。研究结果可为路面精准养护提供科学依据。

改进ICP算法的激光雷达点云配准

针对传统ICP算法在激光雷达目标点云配准中存在匹配时间长,以及受初值影响导致该算法应用在无人车SLAM技术中容易存在定位精度不高和稳健性较差的问题,本文提出了一种结合KD-tree算法的NDT-ICP算法。首先,通过Voxel Grid滤波对激光雷达获取的点云数据进行预处理,利用平面拟合参数的方法去除地面点云;然后,利用NDT算法进行点云粗匹配,缩短目标点云与待匹配点云距离;最后,通过KD-tree邻近搜索法提高对应点查找速度,并通过优化收敛阈值,完成ICP算法的精匹配。试验结果表明,本文提出的改进算法相比于NDT算法和ICP算法,在点云配准速度和精度上有明显提高,且在地图构建上精度和稳健性更好。

改进FFT算法在频域全聚焦超声成像中研究

针对钢块中孔洞缺陷的超声成像检测,目前普遍采用时域超声成像算法。该方法中的延时叠加过程需要进行重复、繁琐的迭代运算,无法满足高质量实时成像的需求,频域超声成像算法具有更高的成像分辨率和更快的成像速度。提出了一种针对任意非0值输入的基2-FFT输入分级截断算法,将该算法应用在频域FMC-PSM算法成像中,得到改进的FMC-PSM算法,用于钢块中孔洞缺陷检测超声成像。实验结果证明,相较于标准FMC-PSM算法,改进的频域FMC-PSM算法能够在呈现更高质量图像的同时将成像速度提高了15%,有望解决超声成像中成像质量和成像效率难以兼顾的问题。

基于X射线数字成像的GIS设备缺陷无损检测方法

GIS设备的安全性和可靠性对电力体系的平稳运行具有重要意义;因此,为提高对GIS设备缺陷的检测效果、提高设备运行的安全性,在X射线数字成像的基础上,提出一种针对GIS设备的缺陷无损检测方法;通过X射线数字成像的方式采集GIS设备图像,并对图像中存在的泊松噪声实施去噪处理,以提高图像质量;针对处理后的图像,利用二维主成分分析法,通过将复杂的图像数据转换为简单的主成分来表示原始数据,提取出最具代表性的特征;将提取结果输入到BP神经网络分类器中,通过特征分类完成对GIS设备缺陷的无损检测;实验结果表明:应用该方法后,图像识别清晰度较高,对不同类型缺陷的检测效果良好;该方法的优势在于使用先进的图像处理和机器学习技术,能够有效地识别和定位GIS设备中存在的缺陷,通过及时发现并修复这些缺陷,可以提高GIS设备的安全性和可靠性,从而确保电力系统的平稳运行。

漏磁NDT原理的研究

本文在导出铁磁性材料内缩缺陷和表面缺陷的磁场强度表达式基础上，研究了缺陷的外部空间漏磁场，缺陷内磁场和缺陷几何参数之间的关系．

使用NDT激光扫描匹配的移动机器人定位方法

提出一种将基于扫描匹配的蒙特卡洛定位方法,作为移动机器人完成自主任务的鲁棒性定位方法.采用一种新的正态分布转换(NDT)激光扫描匹配算法,将从单个激光扫描重构的2D离散数据点集转换成2维平面内分段连续可微的概率分布,并使用Hessian矩阵法与另外的扫描相匹配,可以避免点与点之间对应的复杂问题.实验结果表明,该定位算法可以利用自然环境特征有效地完成室内环境下的自主定位.

家庭服务机器人基于NDT扫描匹配的SLAM研究

将正态分布变换(NDT)应用于基于扫描匹配的SLAM中,实现了家庭服务机器人较大规模室内环境下的建图。该方法利用计算扫描点的正态概率分布匹配代替几何特征之间的匹配,有效解决了现有方法匹配速度慢的问题。

脉冲电磁式EMAT-涡流检测复合系统的研究

常规电磁超声换能器(EMAT)中永磁体难以应用于实际情况、产生的信号幅值较小,根据电磁超声检测和涡流检测在检测范围内的互补性,本文设计了脉冲电磁式EMAT—涡流检测复合传感器结构,采用多物理场耦合技术验证了复合检测方法的可行性,并讨论了影响传感器检测灵敏度的关键参数。结果表明:该复合传感器能够激发用于检测表面缺陷的涡流信号和检测深层缺陷的超声波信号,并且对不同宽度和深度缺陷具有良好的灵敏度;此外,对励磁线圈与涡流线圈进行参数优化设计,为电磁超声和涡流的复合检测应用提供思路。

重复使用液体火箭发动机原位无损检测技术应用及展望

重复使用航天运载器是国家战略科技的前沿,研制可重复使用液体火箭发动机成为这一趋势下的迫切需求。火箭返回后发动机是全箭重点检测和维护对象,通过无损检测技术手段在发动机原位状态下获得结构健康状态信息,快速判断产品寿命是否满足再次使用要求,对提高液体火箭发动机重复使用可靠性至关重要。综述了当前应用于航空航天领域的无损检测技术,对其在液体火箭发动机中的适用性进行了评估和分析。结合液体火箭发动机特点和重复使用无损检测应用场景,超声检测、数字图像测量、羽流光谱和快响应动态传感器等技术亟需开展研究,同时应开发自动化、智能化专用检测设备,形成快速使用维护处理与检测系统,实现液体火箭发动机便携高效、缺陷可视化和定量化等检测能力。

基于点密度调整的激光雷达点云配准改进方法

线扫激光雷达设备由于扫描机制,采集的点云数据会呈现条纹结构。为了改善点云配准结果,提出了一种基于点密度调整的激光雷达点云配准改进方法。首先利用八叉树算法和区域生长法将输入数据转化成超体素框架图。然后基于该框架来约束重采样过程,将重采样点沿法向量方向移动,再根据一个使点均匀分布的最小化能量函数来调整插入点分布,实现数据重采样。实验表明,该算法能改进点云质量,提高经典ICP算法和3D-NDT算法的配准精度,减少配准耗时。

某高温高压气井完井管柱开裂失效原因分析

某高温高压气井中的油管发生了纵裂失效事故,为了确定其纵裂失效原因,对该井完井管柱不同井深位置的油管抽样进行了探伤检查和理化试验。探伤结果表明,多根油管的接箍和管体外表面产生了裂纹。理化试验结果表明,油管接箍和管体外表面上的裂纹为应力腐蚀和腐蚀疲劳裂纹,裂纹形成的原因与油管材料、环境介质和完井管柱受力条件有关。通过对完井管柱受力条件进行分析计算,确定油管裂纹位置和严重程度与管柱结构设计有关,油管裂纹方向与管柱所受交变内压载荷有关。建议进行油气井管柱设计时油管柱采用伸缩管,并使用与S13Cr110油管匹配的完井液,可预防高压气井完井管柱中油管接箍和管体产生裂纹。

无损检测数字孪生技术在乌江特大桥中的应用

在乌江特大桥健康检测系统建设中,提出基于数字孪生技术的无损检测(NDT)方法,结合三维建模技术、传感器技术、有限元(FE)分析和代理模型,FE模型中的每个节点都可视为虚拟传感器,用于反映该桥结构性能。通过数字孪生技术的NDT方法,能够全面检测整座桥梁的结构性能,提供有力支持。此外,充分整合FE模型的结构分析能力和代理模型易建模和成本较低等特点,降低维护成本,并延长桥梁使用寿命。

基于声学特征分析的镨钕合金无损检测方法研究

当前镨钕等稀土合金铸锭成品的质量检测工序均采用人工钻检法和化学分析法,存在着质检周期长、成本高、严重依赖人工经验等缺陷,本文基于声学特征分析的技术,结合传感器、信号处理、经典工程控制等理论,提出了一种无损的物理检测方法。首先对熔盐电解得到镨钕合金进行成分分析,确定其碳含量指标可作为金属质量的分类特征,并且依靠声学信号能判断金属碳含量;其次采集镨钕合金受到外界脉冲激励时的声学信号,通过分析声学信号的时域波形,建立镨钕合金碳含量与其声学信号特征的内在关联模型;最后正交实验结果表明,声学信号的时域特征能较好区别镨钕合金的高低碳差异。

融合NDT的2D激光数据扫描匹配遗传算法

针对激光数据扫描匹配中正态分布变换(NDT)算法在初始误差较大的情况下容易陷入局部极值的问题,提出了一种融合NDT的遗传算法(NGSAM)。引入NDT构建栅格,同时建立查找表加快求解速度,利用遗传算法搜索当前激光帧扫描数据和参考激光帧扫描数据的最优匹配。仿真实验结果表明:该算法在激光数据扫描匹配问题中取得了很好的效果,进一步提高了移动机器人的定位精度。

OPCM阵列传感器及其在工程结构NDT中的应用

阵列换能器是在超声相控阵检测中实现电-声转换的传感器件,是影响无损检测(NDT)成像质量的关键因素。传统的超声相控阵换能器中存在力电参数不合理导致的结构不可设计性、驱动电压高等不足。为提高成像分辨率,设计了OPCM驱动/传感器相控阵列,并应用于铝板损伤检测。结果表明:OPCM驱动/传感器使相控阵超声损伤检测的成像分辨率优于常规的普通压电陶瓷阵列结果,研究拓展了复杂工程结构的无损检测技术(NDT)。