应用案例

【概述】

本研究中使用ATA-2021B高压放大器，搭建铝板盲孔损伤检测实验平台。针对工程结构损伤检测中存在的信号复杂、成像困难及传统分析方法效率低下的问题，本研究提出了一种基于全导波场图像目标识别的智能损伤检测方法，通过结合超声导波检测技术与深度学习算法，系统探究了损伤引起的波场畸变特性及其识别机制。

实验名称：基于扫描激光多普勒测振技术与YOLOv5s深度学习模型的铝板盲孔损伤检测

测试设备：扫描激光多普勒测振仪、函数发生器、ATA-2021H高压放大器、压电换能器、反光膜、计算机数据处理系统，预制含盲孔损伤铝板实验构件。

实验过程：本实验通过搭建SLDV非接触扫描实验平台，系统验证了导波在损伤区域的传播特性，探究了多频率激励下波场畸变规律与损伤识别精度，分析了瞬态波场图像的时空演化特征，并通过训练YOLOv5s深度学习模型，实现了对盲孔损伤的精准定位与尺寸识别。

图1实验装置示意图

图2实验装置流程图

实验结果：在200kHz五峰波激励下，训练完成的YOLOv5s模型能够精准捕捉损伤引起的波场畸变特征，实现亚毫米级定位精度（误差<1mm）和10%以内的尺寸识别误差。数值模拟与实验验证均显示，该模型可有效识别不同尺寸盲孔损伤，并成功规避激励点干扰，对金属腐蚀、复合材料层裂等具有波数变化特征的损伤类型展现出强泛化能力。本研究通过深度学习与全波场检测技术的融合，为工程结构健康监测提供了高精度、高可靠性的智能检测方案。

图3，5帧实验全场波场图像检测结果

图4实验瞬态波场检测结果与实际结构盲孔对比图

安泰放大器在此应用中的产品优势：

一、高电压输出能力——驱动PZT产生高强度导波，保障全场波场图像中损伤畸变特征清晰可辨

二、宽频带与高压摆率——精准匹配五峰波激励，保障波形保真度与模态纯净度

三、低失真与高输出稳定性——保障多频率激励扫描及深度学习训练数据的一致性

【推荐产品】：ATA-2021B高压放大器

图：ATA-2021B高压放大器指标参数

本文实验素材由西安安泰电子整理发布。Aigtek已经成为在业界拥有广泛产品线，且具有相当规模的仪器设备供应商，样机都支持免费试用。西安安泰电子是专业从事功率放大器、高压放大器、功率信号源、前置微小信号放大器、高精度电压源、高精度电流源等电子测试仪器研发、生产和销售的高科技企业。如想了解更多功率放大器等产品，请持续关注安泰电子官网www.aigtek.com或拨打029-88865020。

原文链接：https://www.aigtek.com/news/4615.html