Characterization of defects during ultrasonic inspection using neural networks

机译：用神经网络表征超声波检查期间的缺陷

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In Non Destructive Testing (NDT) of materials, the ultrasonic waves propagating in a structure are reflected or refracted from the presented discontinuities. The reached waves are received and converted to electrical signals containing information about the internal defects. The characterization of those defects is an important task and the use of tools of signal processing gives an appreciated help in the decision making for the human operators. This work is a contribution for the defect characterization. The Neural Networks are used in order to classify reached signals allowing to distinguish between signals reflected from two different defects (cracks and inclusions) included in a welding.

机译：在非破坏性测试（NDT）的材料中，在结构中传播的超声波从所提出的不连续性反射或折射。接收到达到的波并转换为包含有关内部缺陷的信息的电信号。这些缺陷的表征是一个重要的任务，信号处理的工具的使用在为人类运营商的决策中提供了理想的帮助。这项工作是对缺陷表征的贡献。使用神经网络以进行分类达到的信号，以区分从包括在焊接中的两个不同的缺陷（裂缝和夹杂物）反射的信号。

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来源
《International Conference on Condition Monitoring Machinery Failure Prevention Technologies》|2009年||共7页
会议地点
作者
Thouraya Merazi Meksen; Malika Boudraa;
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正文语种
中图分类 TH－53;
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