為了滿(mǎn)足無(wú)縫鋼管在線(xiàn)自動(dòng)檢測的要求,本文以無(wú)縫鋼管超聲檢測的可靠性、精確性和高效性為研究目標,采用群體優(yōu)化算法理論,就無(wú)縫鋼管超聲檢測的關(guān)鍵技術(shù)——提高超聲回波信號的信噪比、改善超聲檢測的時(shí)域分辨率、自動(dòng)識別無(wú)縫鋼管缺陷類(lèi)型開(kāi)展了系統的研究,并在此基礎上,完成了一種無(wú)縫鋼管超聲自動(dòng)檢測系統的研發(fā)。主要研究?jì)热莅?第一章,論述了加快無(wú)縫鋼管超聲無(wú)損檢測設備自主研發(fā)的緊迫性,介紹了超聲無(wú)損檢測技術(shù)在無(wú)縫鋼管檢測領(lǐng)域中的典型應用,并對超聲自動(dòng)檢測的研究現狀及其發(fā)展趨勢作了總結概括,指明無(wú)縫鋼管超聲無(wú)損檢測的關(guān)鍵技術(shù),確定了本文的研究?jì)热莺头较?。第二?針對現有的超聲回波信號消噪技術(shù)應用在無(wú)縫鋼管在線(xiàn)檢測時(shí)所遇到的局限性,本文發(fā)展了一種基于模型估計和群體融合算法的消噪技術(shù)。利用群體融合算法對超聲目標回波信號模型參數進(jìn)行估計,成功提取出有用信號。實(shí)驗研究結果表明該技術(shù)顯著(zhù)提高了信噪比,且具有較強的泛化能力。第三章,為了提高無(wú)縫鋼管超聲檢測分辨率,提出了一種基于群體融合算法和小波變換的反卷積技術(shù)。利用小波變換確定超聲反射系數位置集后,引入群體融合算法求解出相應位置反射系數的幅值,完成超聲回波信號的時(shí)域反卷積。計算機仿真和實(shí)驗研究表明,該方法具有較強的魯棒性和廣譜適應性。第四章,為了實(shí)現無(wú)縫鋼管缺陷類(lèi)型的自動(dòng)識別,在利用復小波變換提取缺陷回波信號特征值的基礎上,采用粒子群聚類(lèi)分析方法對特征向量進(jìn)行劃分,從而完成缺陷類(lèi)型的自動(dòng)判讀。實(shí)驗研究證明了該方法的有效性和可行性。第五章,設計了無(wú)縫鋼管超聲自動(dòng)檢測系統的總體方案,完成了關(guān)鍵部件和模塊的研發(fā),實(shí)現了系統的集成。實(shí)際運行結果表明,該檢測系統能夠滿(mǎn)足無(wú)縫鋼管在線(xiàn)檢測的要求。第六章,對本文的研究?jì)热葸M(jìn)行了概括總結,明確了未來(lái)的主要研究工作和方向。