基于分相阵列超声波点云的汽车转向节点检测路径规划方法的研究
Yihao Mao1,2, Jun Tu1,2, Huizhen Wang1,2
1School of Mechanical Engineering, Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|May 14, 2025
概括
这项研究引入了一种超声波相位阵列方法,用于自动检测汽车方向盘节点的裂. 该技术精确计算探针角度并优化轨迹,提高缺陷检测准确度和信号质量.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 非破坏性测试 不破坏性测试
- 机械工程 机械工程
背景情况:
- 汽车方向盘节点存在检测挑战,因为表面的正常向量有所不同.
- 传统的非破坏性测试方法与复杂的几何形状和表面变化作斗争.
研究的目的:
- 开发一种自动检测方法,用于使用超声波相位阵列技术检测方向盘节点缺陷.
- 提高汽车零部件裂纹检测的准确性和可靠性.
主要方法:
- 使用超声波距离测量构建了一个点云模型.
- 通过高斯加权主要成分分析估计的表面正常向量.
- 计算精确的探测器姿势信息和优化探测器轨迹,使用块状立方赫米特插值.
主要成果:
- 在点云数据中,相对测量误差在1.4%以内.
- 与理论值相比,保证探头角度计算错误不超过0.5°.
- 提高了B扫描图像质量,并增加了5.6dB的缺陷信号幅度.
结论:
- 拟议的超声波相位阵列方法有效地解决了自动方向盘节点检查中的挑战.
- 优化的探头轨迹和精确的角度计算提高了缺陷检测能力.
- 这项技术为汽车制造业的质量控制提供了可靠的解决方案.
