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小波变换理论在弹药无损检测中的应用（完整版）实用资料
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小波变换理论在弹药无损检测中的应用
宋正刚,郑波
(北京理工大学机电工程学院,北京100081
摘要:为提高工业CT探测炸药的信噪比和可靠性,利用小波变换的方法降低信号噪声以实
现有效的炸药探测。结果显示小波变换可对工业CT探测的炸药信号进行分析,能有效抑制噪声和提高信噪比,并可检测出药柱的裂纹及其位置。
关键词:小波变换;工业计算机断层扫描成像;弹药;裂纹中图分类号:TG115.28文献标识码:A文章编号:100026656(20040920447203
APPLICATIONOFWAVELETTRANSFORMFORNONDESTRUCTIVETESTING
OFEXPLOSIVE
SONGZheng2gang,ZHENGBo
(BeijingInstituteofTechnology,Beijing100081,China
Abstract:Itwassometimesdifficulttoidentifythedefectsignalsofexplosivewithindustrialcomputedtomographytestingbecauseofthesignalnoise,sowavelettransformwasappliedtoreducethesignalnoise.Resultsshowedthatthesignalnoiseratio(SNRcouldbeimprovedhighlybywavelettransform,cracksinexplosivecylinderscouldbedetectedandlocatedcorrectly.
Keywords:Wavelettransform;Industrialcomputedtomography;Explosive;Crack
弹药装药内部质量(特别是内部缺陷、裂纹和缩孔等的检测在其产品生产与成型过程以及库存可靠性研究中都是必不可少的。现行的检测方法不仅工序繁杂、工作量大、速度慢、成本高,且需对样品进行切割取样才能测定。用γ2ICT(γ2RaysIndustrialComputedTomography技术对装药部件进行无损检测无疑是目前最好的解决方案。
笔者在工业CT理论的基础上,采用具有优良时频局部化能力的小波变换技术对工业CT探测的炸药信号进行噪声消除及突变点识别,以实现信号增强与识别的有效性。
1炸药探测的信号噪声
工业CT探测时炸药信号的噪声主要由电路噪声、射线散射噪声及射线光子的量子统计噪声等因素引起。工业CT的投影数据存在一定噪声(通常为高斯白噪声,重建后在断面图像上噪声加重,且
收稿日期:2003206226
投影数据上的白噪声重建后可能转化为断面图像上
的非白噪声[1],给信号的后期处理带来很大困难。
2小波变换原理与降噪
[2,3]
传统的信号分析建立在傅里叶变换基础上,是一种全局变换,因此无法表述信号的时频局域性质,而小波变换则是一种很好的时频分析方法。小波分析与傅里叶分析相比其优点是,它在时域和频域同时具有良好的局部化性质,傅里叶变换f(ω只能刻
划f(t在整个时域(-∞,∞
上的频谱特性,并不能反映信号f(t在固定时刻或固定时间区域的部分范围内的频域特性。而在不少实际问题中,人们关心的是信号局部范围中的特性,这就需要进行时频域分析。小波分析是一种时频域分析,与其它时频域分析相比,其特点是同时具有时域和频域的良好局部化性质,符合实际问题中高频信号分辨率比低频信号分辨率高的特点,随着信号的不同频率成分在时域取样疏密的自动调节,可对信号、图像等任意细节加以分析。所以小波变换是对信号局部频谱分析的一种较理想的数学工具。
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744・第26卷第9期2004年9月
无损检测NDT
Vol.26No.9Sep.2004
小波变换的定义为,设f(t和ψ(t是平方可积
函数,且ψ(t的傅里叶变换ψ⌒
(ω满足条件
R
⌒2ωdω<+∞(1则Wf(a,b=
a
R
f(tψ(
a
dta>0(2
式(2为f(t的连续小波变换,称ψ(t为小波函数或小波母函数,a为尺度因子,b为平移因子。

从炸药探测信号的处理角度看,小波函数ψa,b(t=a
(a
是一个带通滤波器,其带宽和
中心频率正比于尺度因子a,小波变换可把探测信号分解到一系列从高到低的在对数意义上具有相同带宽的频带上。当a增大时,ψa,b(t较原来的ψ
(t展宽,这时研究探测信号的长期行为可获得高的
频率域分辨率;当a减小时,ψa,b(t较原来压缩,这时研究探测信号的细微特征可获得高的时间域分辨率。因此,利用小波变换的这些优点研究检测信号在不同尺度上(相当于不同频带上的信息经小波分解后