摘　要：　根据电涡流检测钢球表面裂纹信号较弱，干扰严重等特点，将小波分析的方法引入到钢球电涡流检测信号分析中。通过对信号的多层分解，提取各层的特征值。然后，根据其值，判断钢球表面是否有裂纹。实验结果表明：对信号进行4层小波分解后，根据信号的平均值、最大值及最小值，可以有效的判断钢球表面是否存在裂纹。

关键词：　小波；　电涡流；　钢球；　特征值；　无损检测

涡流检测是以研究涡流与试件的相互关系为基础的一种常规无损检测（NDT）方法。当半球形线圈充以一定频率的交变电流时，线圈周围空间产生了正弦交变磁场，处于磁场中的钢球将感生电涡流，感生电涡流也将产生交变磁场。当钢球表面有裂纹时，感生电涡流在钢球的分布会发生变化，表现为线圈的阻抗的变化。通过分析线圈的输出电压和电流，就能判定钢球的表面质量。由于获得的检测信号比较微弱，干扰严重，因此必须采用比较有效的信号处理方法对信号进行处理。在钢球表面裂纹的在线检测中，通过小波变换来处理电涡流检测信号，获取信号的特征值，取得了比较好的效果。

1 　小波对电涡流信号的分析原理小波分析中有著名的Mallat 算法，但针对于涡流信号的分析，由于其特殊性，提出了自己的算法。缺陷信号的宽度与缺陷大小无关。激励频率的改变对表层缺陷信号的幅值影响较大，激励频率的降低并未增加深层缺陷信号的幅值。不同深度的缺陷信号形态上有较大差别，且对频率的变化较敏感。因此，缺陷信号的幅值可以表征缺陷，也是时域特征值的反映。可通过对幅值的分析判断来确定零件是否合格。信号可以用小波分解为几个频带，把信号在各层各频带的最大、最小值及均值作为信号的特征值，就得到了频域特性。

2 　结　语根据钢球表面裂纹电涡流检测的特点，讨论了小波分析的特性，提出了一种小波分析用于钢球表面裂纹电涡流检测信号进行小波分解，提取特征值，判断钢球表面是否有裂纹的新方法。实验结果表明：该方法能有效克服信号噪声，提取电涡流信号的平均值及极值，有效的判断钢球是否有裂纹。

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