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人工智能及其在超声无损检测中的应用

人工智能自1956年作为一门新兴的前沿学科问世以来,已经取得了许多引

人瞩目的成就,逐渐形成了诸如专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解

及机器人学等多个研究领域,有时也将人工神经网络归为人工智能的一个方面。

人工智能研究的目标是构造可实现人类智能的智能计算机或智能系统。具体来

说,是使现有的电子数字计算机更聪明、更有用,使它不仅能进行一般的数值计

算及非数值信息的数据处理,而且能运用知识处理问题,模拟人类的部分智能行

为。针对这一目标,人们可根据现有计算机的特点研究实现智能的有关理论、技

术和方法,建立相应的智能系统,如目前研究开发的专家系统、机器翻译系统、

模式识别系统、机器学习系统以及机器人等。

在超声无损检测与评价(NDTE)领域中,目前广泛采用专家系统、模式识别和人

工神经网络的方法对超声探伤中缺陷的性质、形状和大小进行判别和归类,如利

用模糊模式识别对管材缺陷的形状进行识别[1],超声波C扫描图象的缺陷模式

识别[2],利用人工神经网络对超声检测中的缺陷进行定量评价[3,4]等。近20

年来,国内外都在开展智能超声无损检测系统的研究,如西安交通大学谈文新、

张新春研制的便携式智能超声无损检测系统[5],同济大学刘镇清等开发的奥氏

体不锈钢铸件的超声探伤信号处理与识别系统[6],加拿大RogerWYChan,D

RobertHay等开发的潜水艇压力壳检测的自动超声识别系统以及变厚度的管壁

超声检测信号的模式识别系统[7]。如果把传统的超声波探伤仪看作是人眼睛的

延伸,则智能化超声波探伤仪已不仅是人们眼睛的延伸,还能代替或帮助大脑和

手的工作,成为人们大脑和手的延伸。人工智能在传统超声无损检测与智能超声

无损检测之间架起了一座桥梁,它能把一般的探伤人员变成技术熟练、经验丰富

的专家。从这方面来说,人工智能在超声无损检测领域大有可为,因为具有专家

级水平的探伤人员毕竟为数不多。

1人工智能原理

1.1人工智能的含义

顾名思义,所谓人工智能就是用人工的方法在计算机上实现的智能。由于人工智

能是在机器上实现的,因此又可称为机器智能。又由于机器智能是模拟人类智能

的,因此又可称它为模拟智能。通俗地说,人工智能就是研究如何使机器具有能

听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种面临

的实际问题等功能的一门学科。

1.2人工智能研究的基本内容

1.2.1机器感知

所谓机器感知就是使机器(计算机)具有类似于人的感知能力,其中以机器视觉与

机器听觉为主机器视觉是让机器能够识别并理解文字、图象及景物等;机器听觉

是让机器能识别并理解语言及声响等。机器感知是机器获取外部信息的基本途

径,是使机器具有智能不可缺少的组成部分,正如人的智能离不开感知一样,为了

使机器具有感知能力,就需要为它配置上能“听”、会“看”的感觉器官,对此

人工智能中已经形成了两个专门的研究领域,即模式识别与自然语言理解。

1.2.2机器思维

所谓机器思维是指将通过感知得来的外部信息及机器内部得到的各种工作信息

进行有目的的处理。正像人的智能是来自大脑的思维活动一样,机器感知也主要

是通过机器思维实现的。因此,机器思维是人工智能研究中最重要、最关键的部

分。

1.2.3机器学习

人类具有获取新知识、学习新技巧,并在实践中不断完善、改进的能力,机器学

习就是要使计算机具有这种能力,使它能自动地获取知识,能直接向书本学习,能

通过与人谈话学习,能通过对环境的观察学习,并在实践中实现自我完善,克服人

们在学习中存在的局限性,如容易忘记、效率低及注意力分散等。

1.2.4机器行为

与人的行为能力相对应,机器行为主要是指计算机的表达能力,即

“说”“写”“画”等。对于智能机器人,它还应有人的四肢功能,即能走路、

能取物、能操作等。

1.2.5智能系统及智能计算机的构造技术

为了实现人工智能的研究目标,就要建立智能系统及智能计算机,为此需要开展

对模型、系统分析与构造技术、建造工具及语言等的研究。

1.3人工智能的研究领域

目前,人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的,在超声无损检测应用中,主

要研究领域有专家系统、模式识别及人工神经网络等。

1.3.1专家系统

所谓专家系统就是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统,它应用人工

智能技术、模拟专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达

到甚至超过专家的水平。

例如,在超声界有许多检测技术高明的专家,他们在各自的工作领域中都具有丰

富的实践经验和高人一筹