本发明描述了一种使用超声波对具有至少一个声学各向异性材料区域的测试体进行无损测试的方法。本发明的特征在于以下方法步骤:A)确定或提供描述所述声学各向异性材料区域的方向特定的声音传播特性,B)将超声波射入到所述测试体的所述声学各向异性材料区域,C)使用多个超声波换能器接收所述测试体内部反射的超声波,D)以以下方式对使用所述多个超声波换能器产生的超声波信号进行评价:基于所述方向特定的声音传播特性在方向上具有选择性地执行该评价。
通过配对连接一个激励发生器和一个响应鉴别器测试一种存储器阵列,特别是一种嵌入式存储器阵列。在不处于测试状态时引导所述配对处于透明方式,并且在测试状态时分别处于一个激励发生方式和一个响应鉴别方式。在随后的阵列修理状态中允许建立行和/或列介入修理。特别是,鉴别器将鉴别连续的故障模式的对应关系,并且另外把一个故障响应通知信号模式到外部电路,仅以一个无损耗压缩响应模式的形式根据在一个早先的故障模式和一个随后的故障模式之间的预定对应关系向两个被比较的模式中的一个发送通知信号。
本发明提供了用于桁条的无损检验设备。一种多传感器NDI探头,具有随着传感器组沿着具有圆形顶盖的中空延伸加筋件的长度移动用于自对准NDI传感器的装置。该设备包括提供对圆形顶盖的完全覆盖的具有圆柱形焦点的大半径弯曲的超声换能器阵列,用于下外辐条的NDI的两个小半径凸曲线的换能器阵列,以及用于加筋件的侧面的NDI的两个线性换能器阵列。由有助于适当调整换能器阵列在扫描过程中的位置(即,定位与定向)的相应的柔性件支撑这五个换能器阵列。调整换能器阵列的位置以补偿加筋件的几何变化。
本发明涉及一种通过数码图像采集设备(10)对机械零件(14)进行无损检查的自动方法,该方法包括通过对所述零件表面的图像与记录在数据库中的参考图像进行比较,所述设备(10)包括图像传感器(24)、照明光源(26)以及用于使图像传感器(24)、照明光源(26)和机械零件(14)作相对移动的装置(18、22)。
本发明涉及一种用于通过获取立体图像和确定航空零件的三维模型来对航空零件进行无损检查的方法,其特征在于,该方法用于熄灭对零件的照明的一个或多个部分,并且随后通过每个传感器来获取表面的立体图像,通过位于不同位置的至少两个投影仪来将光投射至表面以执行上述步骤。
本发明涉及一种无损检验构件(5)的方法,其中,借助涡流探伤法来查明构件(5)靠近表面的区域(9)中是否存在碳化物被氧化后或基础材料被硫化后形成的被侵蚀区(9)。由此,尤其在对燃气轮机叶片进行费力的清洁和涂层工序前就可挑选出不合格叶片。
提供对所建模对象的交互视觉检验。图形用户界面促进数据可视化和分析应用与检验员之间的交互。该数据可视化和分析应用获取关于受评估工业部件所收集的无损检查数据。所获取的无损检查数据被变换成由体积表示限定的作为表示受评估部件的至少一个视图再现在至少一个显示设备上的可视化。检验员可以导览体积表示以研究包括工业部件的非表面状况的该工业部件的完整性。
本发明的名称为多探针无损检查系统。本文公开了无损检查系统。该无损检查系统包括运动平台和工具组件。该工具组件连接至运动平台,使得工具组件可相对于运动平台移动。该工具组件包括检查工具组件,该检查工具组件包括连接至工具组件的基础结构和连接至基础结构的多个探针组件。每个探针组件包括第一线性致动器和探针,该探针不同于多个探针组件中的任何其他一个的探针,用于检查结构的不同结构特征。每个探针使用多个探针组件中的相应一个的第一线性致动器,沿第一轴相对于探针中的另一个并且基本垂直于基础结构可移动。
提供一种小型化的无损自动检查系统,能够高效且准确地以无损方式检查主表面的面积大的被检查物的微细缺陷或不合格。具备检查单元,所述检查单元具有:检查线产生部(12),从点光源对被检查物射出检查线;检查工作台(15),为了定义被检查物的期望检查点处的检查线倾斜入射的检查角度,所述检查工作台(15)能够搭载被检查物沿着三维正交坐标系平移移动;以及图像传感器(13),为了拍摄基于以检查角度入射到被检查物并透射过被检查物的检查线而形成的被检查物的图像,而以点光源的位置为极坐标的中心并在该极坐标的中心所定义的球面内,维持拍摄面的法线方向始终朝向点光源的这种取向而移动。
本发明涉及用于无损检验的方法和系统。无损检验系统包括检验制品接口和对照制品接口。检验制品接口包括连结至待检验制品(AUT)的金属组件的连接器和连结至AUT的碳纤维复合材料组件的连接器。对照制品接口包括连结至对照制品(REF)的金属组件的连接器和连结至REF的碳纤维复合材料组件的连接器。系统也包括传感器以基于在检验制品接口和对照制品接口之间热电感应电压和电流产生信号,其中电流和电压基于AUT和REF之间的温度差。系统也包括处理器以基于信号产生指示AUT是否预期通过雷击检验的输出。
对复杂表面和结构进行无损检查的表面扫描器。扫描器包括两个柔性轨道,每个柔性轨道安装有马达驱动的牵引组件。刚性梁轨道跨越两个柔性轨道。通过铰接接头将刚性梁轨道连接到每个柔性轨道牵引组件,该铰接接头允许在连接处沿着至少三个独立轴运动。刚性梁支撑着第三机动化的牵引器。这种第三牵引器支撑着顺向推进器组件,推进器组件使用万向接头固定机械阻抗型、超声型和涡流型检查探头。扫描控制系统控制着扫描器的运动,该扫描控制系统包括控制扫描器在要检查的表面上的运动的硬件和软件。软件还包括允许操作者应用整体坐标系对要检查表面的扫描模式进行编程的指导模式,在该模式中将在表面上的点和应用相同的坐标系显示的数据对应起来。扫描器还包括控制扫描器的功能和操作的数据采集和分析系统。
一种系统包括具有NDT探头和处理器的无损测试(NDT)系统。NDT探头包括测试传感器和运动传感器。测试传感器配置成从检查区捕获传感器数据,以及运动传感器配置成检测NDT探头相对于检查区移动的测量速度。处理器配置成确定测量速度与参考速度范围之间的速度比较。
一种利用用于采集航空部件的X射线图像的系统对航空部件进行无损检查的方法,该方法包括验证用于采集航空部件的X射线图像的系统,该验证包括以下步骤:对包括有预限定结构的已知参考部件(IQI)的X射线图像(IR)进行采集(E1);对采集到的X射线图像中的已知参考部件的预限定结构进行识别(E2、E3、E4、E5);基于识别步骤的结果来测量(E6)图像质量,其特征在于,对采集到的X射线图像中的已知参考部件的预限定结构进行识别包括以下步骤:使用从采集到的图像中提取的信息(E2、E4)以产生第一结构信息;以及通过使用马尔科夫链建模将第一结构信息与表示结构的先验知识的信息相结合(E3、E5)以产生第二结构信息。
本发明涉及借助于超声波的用于具有逐段改变的直径的旋转对称加工件(1)的近表面无损检查的方法和装置。方法和装置基于超声测试脉冲以所定义声透射角θ到所述加工件(1)中的声穿透以及来自加工件(1)的超声回波信号的后续记录。识别和评估追溯到加工件的近表面区域ROI的回波信号。然后生成加工件的表面的图形表示。
借助超声波无损地检验试样的方法,通过多个超声波转换器将超声波耦合输入到试样中,由多个超声波转换器接收在试样内部反射的超声波并且将其转换成超声波信号,超声波信号被存储且通过基于传输时间的相位校正的叠加分成多个离散信号信息,每个离散信号信息分别对应于试样内的体素。测定平均噪声电平,所有离散信号信息中的多个经受平均噪声电平;测定下述体素,分别对应于该体素的离散信号信息具有信号电平,其具有相对于平均噪声电平的信噪比;确定下述体素,该体素的间距小于或等于耦合输入到试样中的超声波波长;将已确定的体素分别组成体素组;基于至少一个信号信息内容:偏振、频率、波型、波模式评估与组成体素组的体素对应的离散信号信息。
本发明涉及一种装置和方法,能够对安全措施的安全性进行管理,并且能够无损坏地测试与安全相关的寄存器,这些寄存器需要用于对系统进行配置,其中,能够在要检查的系统的每个运行阶段期间执行根据本发明的测试方法。
本发明涉及一种无损焊缝检验中的动态选通的系统和方法。针对焊缝检验所配置的相控阵列超声检验系统包括利用自动化优化选通以考虑到相控阵列探测器和焊缝线之间的实际距离的数据分析处理。该系统体现焊缝追踪模块和动态选通模块。该追踪模块基于回波信号来产生焊缝线的动态校正覆层,其中该动态校正覆层相对于相应的初始覆层具有一系列偏移。该动态选通模块有目的地定位多个数据分析选通器以滤除与焊缝无关的源所引起的噪声信号,并且提供调整了至少一部分偏移的动态目标选通。
本发明涉及一种用于无损测量薄层厚度的测量探头,特别是空腔中的薄层,其通过开口可进入或是在弯曲表面上的,该测量探头具有测量头(17),其包括至少一个传感器元件(18)和分配到空腔(26)的待检查表面(27)上的传感器元件(18)上的至少一个接触球冠(31),并具有抓握元件(12),用于在待检表面(27)上和/或沿着待检表面(27)定位和引导测量探头(11),特征在于在抓握元件(12)上设置长的、弹性屈服的导杆(16),其在它的与抓握元件(12)相对的末端上接收至少一个测量头(17,60),以这种方式,测量头以相对于导杆(16)的至少一个自由度可移动。
对于利用无损评价法来检查包括至少一种磁滞铁磁材料和/或至少一种非磁滞材料的钢材料以识别钢材料中的一种或多种材料状态和/或一种或多种不均匀性的方法,该方法可包括以下步骤:用输入时变磁场询问磁滞铁磁材料和/或非磁滞材料;扫描钢材料并从磁滞铁磁材料和/或非磁滞材料检测随时间的磁响应和/或声响应;确定所接收的磁响应和/或声响应的时间依赖的非线性特性;以及将所接收的磁响应和/或声响应的时间依赖的非线性特性与钢材料中的一种或多种材料状态和/或一种或多种不均匀性相关联。
一种用于检测复杂管状产品(3)的缺陷的无损检验的自动化装置,包括:被布置用于发射具有发射取向的超声束的至少一个超声换能器(5),被配置用于根据超声发射装置的纵向和/或周向位置限定至少一个超声突发参数以捕获管子壁中的缺陷的控制和处理电子器件(6),所述至少一个参数选自突发发射取向、增益或时间滤波器的位置。
提出了一种用于铝电解槽阳极的无损瑕疵检测的方法,该方法包括利用与阳极的几何形状和电阻率、内部缺陷的几何形状和坐标有关的已知数据构建计算的模型(或使用指定模型),其中,执行一序列循环计算,计算结果以在阳极的外表面的采样点处的计算出的电磁场强度或感应的矢量幅度和方向的3D矩阵的形式被显示,至少一对导电接触件被放置在待检查的阳极的外表面处,所述接触件允许设定量的电流流过阳极,至少一个传感器被放置在待检查的阳极的外表面处,并且电磁场强度或感应的幅度和方向被测量,对阳极的外表面上的相同采样点处的计算出和测得的电磁场强度或感应矢量的3D矩阵进行比较;并且,基于结果,观察内部缺陷的大小和坐标。这提供了确定缺陷位置的更多信息,通过减小阳极桩孔中的接触区域的过渡电阻的不稳定性来增加该方法的技术能力,并且通过利用非接触式传感器测量磁场强度矢量增加检查的准确度和可靠性。
本发明提供可以迅速准确地检查焊接部的焊接状态的圆筒形二次电池的焊接部无损检查方法。其包括:第一测量步骤,沿着通过被检查物的检查面的中心的线性的第一走行路径移动传感器,测量第一接收信号;第二测量步骤,沿着通过被检查物的检查面的中心并与第一走行路径相交的线性的第二走行路径移动传感器,测量第二接收信号;位置设定步骤,根据从第一和第二接收信号分别计算出的第一和第二计算信号,设定焊接部的位置;第三测量步骤,沿着通过进行了位置设定的焊接部的线性的第三走行路径移动传感器,并测量第三接收信号;以及焊接状态判断步骤,将从第三接收信号计算出的第三计算信号与预设的基准判断值进行比较来判断焊接部的焊接状态。
本发明涉及借助于无损检查技术、例如超声波的用于具有不同直径的段的旋转对称加工件(1)的无损检查的方法和装置。在该方法的上下文中,表征加工件的材料性质的测试数据集借助于检查技术来生成。从其中生成方位角相关指示值集合Ai。随后,生成加工件(1)的表示(50),其中指示值集合Ai的元素在表示(50)中按照空间解析方式示出。具体来说,能够生成加工件(1)的表面的图形表示,其中显示可能已经发现的缺陷信号。
本发明涉及一种借助漏磁无损坏地检查由铁磁钢制成的管道(1)的方法,其中通过恒场对在纵向上移动并可选地还旋转的管道进行磁化,将所产生的磁通量无接触地传送到管道中,位于管道外表面或内表面的接近表面的区域中的不致密(4,4’)引起漏磁,该漏磁从管道表面选出并被传感器(2,2’)检测。其中,一方面在距离管道外表面接近表面的距离处,另一方面在距离其更远离的距离处采集漏磁的优选为水平场分量的在垂直方向上变化的幅度,并将所采集的信号相互关联。本发明还涉及一种用于执行该方法的装置。
本发明涉及一种借助漏磁对由铁磁性的钢制成的管无损坏地检查缺陷的方法,其中,管通过匀强磁场被磁化,并且位于管的外表面或内表面的表面附近的区域中的不完善部引起漏磁,所述漏磁从管表面出来并且由用于纵向和/或横向缺陷检查的各一个检查单元的探测器探测,相应通过规定的缺陷阈值将所探测到的振幅信号基于振幅高度和/或频谱归属于外部缺陷或内部缺陷。在这里,在将探测到的振幅信号归属于外部缺陷或内部缺陷之前,确定缺陷相对于相应的磁场方向的角位置,并且通过用于垂直的角位置的振幅和/或频率的、事先确定的修正系数实现对信号的修正。
本发明提供一种无损工件检验方法,其中将一电磁调制强度的激励光束导向工件表面的一个检验点,并对检验点发射的热辐射探测和求算。激励光束被周期性地导向不同方向,每一方向都指向工件表面不同的检验点。另外,提供一种用于无损工件检验的装置,包括一个发射电磁激励光束的激励源,一个调制激励光束强度的并将其导向工件表面一个检验点的光学装置,还包括一个探测由检验点发射的热辐射的探测装置。该光学装置包括调制装置,用于将激励光束周期性地偏转至不同方向,和一个定向装置,用于将每一方向上的激励光束导向工件表面的一个不同检验点。
本发明是一种利用X射线(或γ射线)进行无损检查的系统,为克服已有X射线(或γ射线)无损检查系统不能对被检查的物件进行实时地影像分离的缺点,本发明包括:X射线(或γ射线)产生装置、矩阵存贮装置、整形装置、第一和第二探测装置、第一和第二转换装置、对数处理装置、影像产生装置和影像处理装置。它主要用于对旅客行李检查、邮政检查、海关检查、工业无损检查和废品回收中,能够实时地对各种材料进行影像分离。
一种无损检查装置,包括传感器单元和信号输入单元,传感器单元用于检测来自振动产生器的通过测试对象传输的振动,信号输入单元用于从传感器单元输出的电信号中提取目标信号。还包括特征量提取单元,它用于从目标信号中提取多个频率分量作为特征量。此外,决策单元具有竞争型的学习神经网络,用于判断所述特征量是否属于一个范畴,其中所述竞争型学习神经网络已经使用属于所述范畴的表示所述测试对象的内部状态的训练样本而进行了训练,其中,在所述决策单元中设定所述训练样本的隶属度的分布。
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