基于以太网的大型锻件多路超声检测系统的研究

摘要

大型锻件广泛应用于航空航天、船舶、电力、冶金、石化、汽车和机械等领域。大型锻件及其板材的缺陷检测能够保证大型锻件的设备及工程的安全性和可靠性，避免板材浪费和不必要的锻造费。超声波检测方法具有可探测深度大、检测灵敏度高、操作方便、成本低和对人体无害等优点，是金属内部缺陷无损检测的主要方法。目前国内对于大型锻件的缺陷检测主要采用人工超声波检测法，该方法采用人工手持超声探伤仪对大型锻件及其板材进行扫查，得到检测信号波形，并根据检测信号波形判断其内部缺陷，存在劳动强度大、检测效率和精度低等缺点。因此，需要研制一种大型锻件的多路超声检测系统，以提高超声波检测的自动化程度、检测效率和精度。
　　本课题研制了一种基于以太网的大型锻件多路超声检测系统。提出一种基于以太网的大型锻件多路超声检测系统及其多路超声波探测器的设计方案;以ARM和FPGA为核心设计了多路超声波探测器硬件电路，在Linux环境下设计了ARM的软件，在ISE环境下设计了FPGA的软件;采用TCP/IP协议制定了上位机与多路超声波探测器通信协议，并编写了通信软件;研究了超声波信号的线性和非线性信号处理算法，提出了一种超声波信号的线性与非线性结合的缺陷识别方法，提高了缺陷检测精度和准确度;在LabVIEW环境下设计了大型锻件多路超声检测系统的上位机软件;搭建了基于以太网的大型锻件多路超声检测系统实验平台，并且进行了调试与实验。实验结果表明，该系统能够实现对大型锻件的多路超声信号的采集、处理、以太网传输、上位机显示以及缺陷的自动检测功能。
　　本课题研制的基于以太网的大型锻件多路超声检测系统能够通过超声A扫、B扫、C扫的方式实现了对大型锻件缺陷的远程自动检测，并且实时直观地显示检测结果，具有检测效率和精度高、成本低以及远距离检测等优点，能够替代进口设备，可广泛应用于航空航天、船舶、电力、冶金、石化、汽车和机械等领域大型锻件的检测。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 课题的研究背景及国内外研究现状

1．2 课题研究的目的和意义

1．3 课题主要研究内容

第二章 超声波检测原理

2．1 超声波的概念

2．1．1 超声波的基本概念

2．1．2 超声场的基本物理量

2．1．3 超声波的分类

2．1．4 超声波的衰减

2．2 超声波检测原理

2．2．1 脉冲反射原理

2．2．2 脉冲透射原理

2．2．3 共振原理

2．3 超声波检测的显示方式

2．4 本章小结

第三章 大型锻件多路超声检测系统及其探测器的设计方案

3．1 系统要求及性能指标

3．2 多路超声检测系统设计方案

3．3 多路超声波探测器的设计方案

3．4 本章小结

第四章 多路超声波探测器的硬件设计

4．1 四路超声波发射接收模块设计

4．1．1 四路超声波发射电路设计

4．1．2 四路超声波接收电路设计

4．1．3 模拟选通电路设计

4．2 信号调理及A／D转换模块设计

4．2．1 可变增益放大电路设计

4．2．2 带通滤波电路设计

4．2．3 A／D转换电路设计

4．3 信号采集处理传输模块设计

4．3．1 信号采集控制电路设计

4．3．2 信号处理传输电路设计

4．3．3 以太网接口电路设计

4．4 电源模块设计

4．5 本章小结

第五章 多路超声波探测器的软件设计

5．1 多路超声波探测器软件总体设计

5．2 FPGA软件设计

5．3 ARM软件设计

5．3．1 Linux系统简介

5．3．2 交叉编译环境的建立

5．3．2 应用程序设计

5．3．2 驱动程序设计

5．4 本章小结

第六章 多路超声波探测器与上位机通信协议及通信软件的设计

6．1 TCP／IP协议

6．2 UDP协议

6．3 应用层协议

6．4 通信软件的设计

6．4．1 ARM通信软件的设计

6．4．2 上位机通信软件设计

6．5 本章小结

第七章 超声波信号的线性与非线性结合的缺陷识别方法研究

7．1 超声波信号的线性缺陷识别方法

7．2 超声波信号的非线性缺陷识别方法

7．3 超声波信号的线性与非线性结合的缺陷识别方法

7．4 本章小结

第八章 上位机软件设计

8．1 多路超声检测系统上位机软件设计方案

8．2 用户界面的设计

8．2．1 登陆界面的设计

8．2．2 用户操作界面的设计

8．3 缺陷识别方法的软件实现

8．3．1 超声波线性缺陷识别方法的实现

8．3．2 超声波非线性缺陷识别方法的实现

8．4 超声波数据A、B、C扫描显示的软件实现

8．5 本章小结

第九章 调试与实验

9．1 多路超声波探测器硬件调试

9．2 多路超声波探测器软件调试

9．3 上位机软件调试

9．4 系统调试与实验

9．4．1 系统调试平台的搭建

9．4．2 系统实验

9．5 本章小结

第十章 总结与展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢