论文摘要
目前,在墙体质量检测中使用较多的方法主要有超声波法、红外热成像法和敲击法等无损检测方法。由于墙体结构具有一定的不均匀性,超声波检测方法的使用受到一定的限制。红外热成像法容易受周围环境、墙体材料等因素影响,且影响程度不能确定,这使对墙体的定量检测更加的困难。而传统的敲击法是根据人耳听取敲击的声音特点进行检测,依赖于检测者的经验,主观随意性大,准确性不高且无法给出量化结果。本文研究了一套基于SPCE61A的嵌入式墙体空鼓声无损检测系统。采用敲击法,通过分析敲击声信号的频域特性,利用神经网络代替人对墙体空鼓进行定量的检测,即把传统的敲击法机械化、自动化。本文创新地在凌阳单片机内实现敲击声信号的频谱分析和神经网络识别,使系统具有墙体空鼓无损检测的功能。在实际墙体进行的检测试验表明:该系统可有效检测出墙体空鼓,并具有快速、方便、便携式等优点。论文的主要章节内容安排如下:第一章为绪论,介绍了课题研究的意义和背景,阐述了无损检测技术在墙体检测中应用的历史和现状,以及未来的发展趋势,并且结合墙体检测的实际要求提出本文的研究内容。第二章建立敲击声频谱分析系统的理论模型,为空鼓无损检测系统的实现提供理论基础,证明了敲击声中低频段能量的分布可以反映墙体的不同结构。第三章介绍了神经网络的基本原理和应用,并结合本系统,讨论BP网络如何应用于墙体缺陷的识别。第四章阐述了该墙体空鼓声无损检测系统的软件及硬件的设计思路和实现方法,尤其对如何在凌阳单片机内实现频谱分析和神经网络计算进行了详细说明。第五章采用三种不同的空鼓检测方法对实际墙体进行检测,给出结论。第六章对自己的工作进行了回顾和总结,对如何进一步提高系统稳定性和检测精度提出一些初步的设想。