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使用直径为25 mm、中心频率为1 MHz的超声 经过与实际缺陷类型的对比可知，缺陷分类全部
换能器。设定超声脉冲发射/接收仪为 400 V 电压 正确。根据阈值法和线性插值 -相关性定量法确定
激励。为了提高声波传输效率，对比多种耦合剂在 出缺陷的界面位置和检测尺寸，检测结果如图 13
相同条件下的耦合效果可知，经蜂蜜耦合的声波幅 所示。
值大于机油、医用耦合剂，约5.2%。这是由于蜂蜜的 图13表明，实验对于待测试块的界面位置检测
声阻抗最大且黏稠，具有吸附力，既可以耦合声波 准确率较高，而定量检测存在一些误差，误差最大
又可以固定探头，因此选择蜂蜜作为耦合剂。回波 波动尺寸在 2 mm 以内。因此，将待检测缺陷的尺
信号以 100 MHz 的采样频率存入工控机并通过上 寸定量结果缩小到 ±2 mm 的范围内，说明本文提
位机软件实时采集。每个试块有 9 个检测点，每个 取的波峰特征值很好地表征了检测信号，所利用的
检测点处检测 10 次求取平均值作为最终采集波形， BP神经网络分类具有较好的性能。
利用 Matlab 软件提取已知脱粘缺陷的脉冲反射回
波并自动保存五种声程对应波峰的时刻、幅值，组 5 结论
建已知脱粘缺陷样品集。输入至 BP 神经网络训练
(1) 本文研究了多层结构中脱粘缺陷的超声检
直到满足条件。图 12 为基于超声脉冲反射法的脱
测方法，通过对不同脱粘缺陷超声脉冲回波的特征
粘缺陷定性、定位和定量超声检测方法。
分析与统计，实现缺陷的定性、定位和定量，并利用
将待测试块的脉冲反射回波形输入至计算机，
COMSOL 有限元仿真和实验操作验证了所提方法
经 Matlab 平台编写的程序自动提取特征值，输入
的可行性和可靠性。
至已训练完毕的 BP 神经网络即可得到缺陷类型。
(2) 基于 BP 神经网络从特征域到类别域的非
线性映射功能，结合脉冲反射回波的特征值，可构
ᝫ 建脱粘缺陷分类网络，分类结果证明了特征值选择
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Olympus5077PR ү ߹ 的正确性和 BP 分类算法应用于脱粘缺陷定性的可
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ྲ ᇸ ౧ ᧚ (3) 波峰 a、b 的声程类型决定了其幅值对界
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ᡔܦ૱ᑟ٨ ϙ Ꭺ 面 1 脱粘更敏感，通过提出的阈值可准确实现待测
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ॠ฾តڱ ђӨࢺ଍఻+Matalbᣄ͈ 缺陷的界面定位，而线性插值-相关性定量法可将待
测缺陷的尺寸定量结果缩小到±2 mm以内。
图 12 基于超声脉冲反射法的脱粘缺陷超声检测
方 法
Fig. 12 Ultrasonic detection method for debond- 参 考 文 献
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图 13 脱粘缺陷定位、定量检测结果
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