利用时频分析实现激光超声信号处理中缺陷特征的有效提取

摘要： 采用小波变换的时频分析(TFA)方法处理激光超声信号，有效提取了材料缺陷特征。通过TFA分析包含缺陷特征的激光激发表面声波(SAW)信号，显著提取了回波波特征，尤其在低信噪比(SNR)条件下效果突出。详细建立了含不同表面缺陷深度的铝板有限元(FEM)仿真模型，并采用TFA进行缺陷深度预测。结果表明：无需额外降噪处理时，TFA能在-3dB信噪比下显著提取0.1mm至0.9mm缺陷深度范围的回波SAW信号。该方法为获取缺陷信息提供了有效途径，在本研究中将检测精度提升了7.9dB，对超声信号处理和材料评估具有重要价值。