基于PCI-SVM的超声相控阵缺陷成像与分类研究
摘要
随着超声相控阵技术在管道和板材缺陷检测中的应用日益广泛，成像算法对提高缺陷成像质量起着至关重要的作用。本文在全聚焦成像（TFM）的基础上，引入相位相干成像（PCI）算法，通过改进相位信息处理过程、增加相位权重，显著提升了缺陷成像的信噪比和横向分辨率。此外，针对缺陷分类的准确性和效率问题，结合支持向量机（SVM）算法，搭建PCI-SVM系统，通过参数优化和模型调整，实现了孔蚀和裂缝缺陷的自动化分类，分类准确率达到94.6%。实验结果表明，PCI-SVM系统不仅提高了缺陷检测的准确性，而且提升了检测效率，为工业无损检测提供了一种新的高效解决方案。本研究为超声相控阵技术在实际应用中的进一步发展和优化提供了理论基础和实践指导。
引用本文（GB/T 7714）
张浩乾 Zhang Haoqian, 赵凯 Zhao Kai. 基于PCI-SVM的超声相控阵缺陷成像与分类研究[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2025.
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