基于聲波檢測技術的工程結構材料缺陷定位與評估方法

謝靜

(山西智達建筑工程檢測有限公司，山西 太原 030003)

聲波在材料中傳播的特性以及不同類型缺陷對聲波信號的響應，提供了一個新的視角，用以定位和評估材料內部的隱蔽缺陷。通過對聲波信號的特征分析和機器學習的應用，能夠實現缺陷的自動識別與分類，從而為工程師們提供準確的參考，幫助他們更好地判斷結構材料的性能狀況。本研究旨在深入探討基于聲波檢測技術的工程結構材料缺陷定位與評估方法，以期提高工程結構性能監測的效率和可靠性。

1 聲波檢測技術概述

1.1 聲波傳播原理

聲波傳播原理揭示了聲波在不同材料中的傳遞方式和規律。聲波是由分子間振動傳遞而來的機械波，其在材料中的傳播取決于材料的密度、彈性模量以及聲速。材料內部的缺陷或異質性會導致聲波傳播受阻或反射，從而在信號中留下獨特的特征[1]。例如，在超聲波傳播中，聲波遇到缺陷時會產生回波，其到達時間和幅度變化揭示了缺陷的位置和性質。通過分析聲波在材料中的傳播特點，可以獲得有關材料內部結構和狀態的信息，從而實現缺陷的檢測和定位。

1.2 聲波檢測設備與方法

聲波檢測設備和方法包括了聲發射技術、超聲波檢測和聲波圖像化等多種形式。聲發射技術通過監測材料內部在加載或應力作用下的微小聲波釋放來檢測缺陷。這種方法適用于材料的實時監測，能夠追蹤缺陷的演化過程。超聲波檢測則利用超聲波在材料中的傳播，結合探頭和接收器的配合，探測聲波的反射和散射信號[2]。其高頻特性能夠有效檢測小尺寸缺陷，如微裂紋。而聲波圖像化方法通過將聲波信號轉化為圖像，提供了直觀的檢測結果。例如，聲發射圖像可以將聲發射事件與缺陷的空間分布關聯起來，幫助定位和評估缺陷。

2 缺陷聲波特征分析

2.1 不同類型缺陷的聲波響應特點

在聲波檢測中，不同類型的缺陷對聲波的傳播和反射產生獨特的影響，這種差異性提供了有力的手段來識別和定位缺陷。裂紋是一種常見的結構缺陷，其在聲波信號中產生了多次反射和干涉現象。裂紋周圍的應力場異常使得聲波在其附近發生反射，從而在信號中產生明顯的“回聲”。裂紋的深度和長度決定了回聲的延遲和幅度，這些信息可用于確定裂紋的位置和尺寸。相比之下，腐蝕缺陷引起了聲波信號的吸收和散射，導致信號強度的減小。腐蝕的程度越大，聲波信號的幅度損失越明顯。

2.2 聲波信號參數提取與分析方法

聲波信號參數的提取和分析是缺陷識別的關鍵步驟。信號的幅度、頻率、相位等參數蘊含了豐富的信息，可以幫助深入了解缺陷的性質。例如，幅度譜可以揭示不同頻率分量的強度分布，進而反映聲波在材料中傳播過程中的能量損失。時域分析能夠揭示信號的時間特性，如回聲的到達時間和振幅變化，為定位缺陷提供重要線索。

3 基于特征的缺陷分類與識別

3.1 特征選擇與提取算法

特征選擇與提取是缺陷分類與識別的基礎，它涉及從原始聲波信號中提取最具代表性信息的過程。在特征選擇方面，需要從大量的聲波信號參數中挑選出對于缺陷類型區分具有重要意義的特征。常用的方法包括相關性分析、信息增益和相互信息等，這些方法能夠幫助判斷特征與缺陷類型之間的關聯程度。

而特征提取則是通過數學變換和信號處理技術，將原始聲波信號轉換為更具區分性的特征向量。例如，通過小波變換可以將信號轉換到時～頻域，揭示出不同時間段的頻率分布，幫助識別不同類型的缺陷。

3.2 分類模型構建與訓練

分類模型的構建與訓練是基于特征的缺陷識別的核心環節。為機器學習方法提供了一種有效的手段，能夠通過訓練模型來自動分類不同類型的缺陷。常用的分類模型包括支持向量機(SVM)、神經網絡、決策樹等。這些模型通過學習已知的聲波特征與對應缺陷類型之間的關系，建立了分類映射關系。

在模型訓練過程中，需要準備標注的訓練數據集，包含了各類缺陷對應的聲波特征。通過調整模型參數和優化算法，能夠使模型能夠在訓練數據上達到最佳分類效果。一旦模型訓練完成，它就能夠自動將未知聲波信號映射到合適的缺陷類型，實現缺陷的自動分類。

3.3 實時缺陷識別算法設計

實時缺陷識別是將基于特征的分類模型應用于實際工程環境的重要步驟。在算法設計中，需要考慮如何將聲波信號實時輸入到模型中，并實時獲取分類結果。為了實現這一目標，需要設計高效的數據流處理策略，保證聲波信號的實時采集、特征提取和分類計算。此外，為了減少計算復雜度，可以采用模型壓縮和量化等技術，將模型適配到嵌入式系統中。通過合理的算法設計，能夠在工程實踐中實現聲波缺陷的實時識別與預警，為結構材料的安全運行提供重要支持。

4 機器學習在聲波檢測中的應用

4.1 支持向量機、神經網絡等方法

在聲波檢測中，支持向量機(SVM)和神經網絡等機器學習方法得到了廣泛應用。SVM是一種基于統計學習理論的監督學習方法，適用于分類和回歸問題。在聲波缺陷分類中，SVM能夠通過在特征空間中尋找最優分隔超平面，實現不同類型缺陷的分類。其數學表達式(1)為：

f(x)=sign(ω·x+b)

(1)

其中，ω是權重向量，x是輸入特征向量，b是偏置項。SVM通過最大化間隔來找到最優超平面，從而實現對缺陷的有效分類。

神經網絡是一種模擬人腦神經元網絡的計算模型，通過多層神經元和權重參數來學習復雜的非線性關系。在聲波檢測中，多層感知機(Multilayer Perceptron，MLP)是常用的神經網絡模型。其基本結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層采用激活函數(如Sigmoid、ReLU等)來引入非線性變換，從而捕獲聲波信號中的復雜特征。神經網絡通過前向傳播和反向傳播算法進行訓練，優化權重參數以最小化損失函數，從而實現聲波信號的自動分類。

4.2 特征工程與算法選擇

在應用機器學習方法進行聲波缺陷分類時，合適的特征工程和算法選擇至關重要。特征工程涉及從原始聲波信號中提取有意義的特征，以供機器學習算法使用。常見的特征包括：時域統計特征(均值、方差等)、頻域特征(頻譜能量分布、譜峰頻率等)、小波變換系數等。特征工程的目標是提取能夠充分表達缺陷特征的特征，從而提升分類性能。

算法選擇方面，除了SVM和神經網絡，還有決策樹、隨機森林、卷積神經網絡(CNN)等方法也具有潛力。決策樹能夠根據特征逐步分割數據，生成分類規則，易于理解和解釋。隨機森林則通過集成多個決策樹的結果，減少過擬合風險。卷積神經網絡在圖像領域表現出色，在聲波圖像化方面也有廣泛應用，其卷積層能夠捕捉聲波信號中的局部特征。

5 模型訓練與優化

5.1 數據預處理與標注

數據預處理與標注是模型訓練的基礎，直接影響著模型的性能和泛化能力。在聲波檢測中，原始聲波信號可能受到噪聲、干擾等因素影響，因此需要進行數據清洗和預處理。預處理包括去除噪聲、濾波、標準化等，以確保數據的準確性和穩定性。此外，數據標注是為了將聲波信號與相應的缺陷類型關聯起來，為模型提供訓練樣本。標注要求專業知識和準確判斷，因為不同類型缺陷在聲波信號中的特征可能并不明顯。數據預處理和標注的質量直接影響了模型的訓練效果，因此需要耗費較大精力和時間來確保數據的質量和準確性。

5.2 模型訓練、驗證與調優策略

模型訓練、驗證與調優策略是確保模型性能優良的關鍵環節。在模型訓練階段，將標注好的數據分為訓練集和驗證集。訓練集用于模型參數的學習和優化，而驗證集用于評估模型的泛化性能。模型的選擇和調優要基于驗證集的性能表現。常見的模型訓練方法包括：批量梯度下降、隨機梯度下降等，它們通過優化損失函數來調整模型參數[3]。損失函數通常是分類問題中的交叉熵損失函數或均方誤差損失函數，用于衡量模型輸出與真實標簽之間的差異。

為了避免過擬合，可以采用正則化技術。如L1、L2正則化，限制模型參數的復雜度。另外，還可以在模型訓練過程中使用早停法(Early Stopping)，在驗證集上的性能不再提升時停止訓練，避免模型在驗證集上的性能下降。而針對不平衡數據集，可以采用過采樣、欠采樣等方法來調整樣本分布，提高模型對少數類的識別能力。

6 自動化缺陷識別與評估系統

6.1 聲波檢測與機器學習集成平臺設計

為了實現自動化的缺陷識別與評估，需要設計1個集成平臺，將聲波檢測技術和機器學習方法有機地融合在一起。平臺需要具備數據采集和信號處理能力，能夠實時獲取聲波信號并對其進行預處理。平臺還需要集成多種機器學習算法，以便用戶可以根據具體需求選擇合適的模型進行缺陷分類與識別。平臺還應提供特征提取、數據可視化等功能，使用戶能夠深入分析聲波信號的特征。最終，平臺應支持模型訓練和優化，使用戶能夠根據實際應用場景調整模型參數，以提高模型性能。

6.2 實時監測與警報機制

實時監測與警報機制是自動化缺陷識別與評估系統的核心功能之一。一旦系統檢測到異常聲波信號，它應該能夠實時判斷是否存在缺陷，并觸發相應的警報機制。為實現這一目標，系統需要建立基準信號庫，將正常聲波信號與不同類型缺陷的聲波信號進行對比。當監測到的聲波信號與基準信號存在顯著差異時，系統可以通過模型分類判斷是否存在缺陷，并判定缺陷的類型和嚴重程度[4]。警報機制可以通過聲音、文本消息、郵件等形式通知工程師，及時采取措施進行維修與維護，為了確保實時監測的準確性，系統應不斷更新基準信號庫，包括不同環境下的聲波信號和缺陷樣本。

7 實驗驗證與比較分析

7.1 實驗設計與設置

為了驗證基于聲波檢測技術和機器學習的缺陷識別方法的有效性，進行了一系列實驗。實驗設置包括了采集聲波信號、構建模型、數據預處理和實驗比較等環節。使用了包括不同類型的聲波信號樣本，以模擬不同缺陷情況，如裂紋、腐蝕、孔洞等。聲波信號從真實工程結構中采集，包括正常狀態和不同類型缺陷狀態的信號。

7.2 實驗結果分析與討論

在實驗結果分析與討論中，對使用機器學習方法的缺陷識別性能進行了詳細分析。通過對比不同缺陷類型的聲波信號特征，發現在經過特征提取和選擇后，聲波信號在特征空間中呈現出明顯的聚類趨勢。使用機器學習方法，如支持向量機和神經網絡，能夠實現對不同類型缺陷的高精度識別。具體的實驗結果如表1。

表1 機器學習方法的缺陷識別性能識別率

7.3 與傳統方法的比較

為了與傳統方法進行比較，選擇了經典的濾波和閾值法進行缺陷識別。使用相同的聲波信號樣本，通過濾波和閾值法提取聲波信號的能量特征，并根據設定的閾值進行分類。實驗結果如表2。

表2 經典的濾波和閾值法進行缺陷識別識別率

通過比較實驗結果，可以清楚地看到機器學習方法在缺陷識別中具有更高的準確率和穩定性，相比于傳統方法，能夠更好地捕捉聲波信號中的特征信息，實現對不同類型缺陷的更精確分類。

綜上所述，實驗驗證和比較分析結果表明，基于聲波檢測技術和機器學習的缺陷識別方法在工程結構材料缺陷檢測方面具有顯著的優勢。通過充分挖掘聲波信號的特征信息，結合機器學習算法，能夠實現高精度的自動化缺陷識別與評估，為工程結構的安全運行提供了重要保障。

8 結語

深入研究基于聲波檢測技術的工程結構材料缺陷定位與評估方法，探討了聲波傳播原理、不同類型缺陷的聲波響應特點、特征提取與機器學習方法的應用，以及自動化缺陷識別與評估系統的設計。通過系統的實驗驗證和比較分析，充分展示了該方法在提高缺陷識別準確性和效率方面的顯著優勢。