在超声无损评价和定量无损检测中，噪声是影响声学无损检测技术可靠性和准确性的主要因素之一。其实310S不锈钢管是用超声波检测的，由于工作场所环境和钢管本身的钢种的影响，超声波检测中回波信号的信噪比往往很不理想。在如此强的噪声背景条件下，如何保证310S不锈钢管的缺陷误报率和检出率在检测标准的可接受范围内，显然成为自动化检测系统的一项重大任务。
使用超声波检测不同物体时，通常会受到两种噪声的不同程度的影响。白噪声和有色噪声。超声回波信号中的白噪声（例如电子噪声）通常可以通过平均滤波和波形比较来有效去除，而色噪声通常是一些相干噪声，如结构噪声，而传统的滤波方法降低了信号噪声，难以改善。比率的目的。考虑到相干噪声的特殊性，分谱分析法、小波交换[49-51]、Wigner分布以及一些分谱分析法和时频法的组合有效去除了相干噪声。但是，在这些方法中，裂谱分析法对滤波器组的参数选择更为敏感，因此母小波的选择和小波交换的去噪阈值应确定如下。广谱和不广谱取决于使用情况。 Wigner 分布经常丢失信号的相位信息。存在这些缺点的原因在于，除了这些方法使用范围的限制外，超声回波信号中噪声形状的可变性和不确定性还有根本原因。考虑到噪声和其他相关特性的可变性，现有的噪声消除技术希望通过从信号中去除噪声来提高信噪比。事实上，去噪技术的最终目的是突出信号中的有用信息，如果信号本身包含有用成分和噪声，是否可以不考虑复杂噪声而直接提取信号的有用成分？如何在不同的路径上实现相同的目标？
本章是在上述思想的基础上对超声回波信号建模进行分析，模型估计是基于模型估计和组融合算法310S不锈钢管超声回波信号去噪技术。
在超声无损评价和定量无损检测中，噪声是影响声学无损检测技术可靠性和准确性的主要因素之一。其实310S不锈钢管是用超声波检测的，由于工作场所环境和钢管本身的钢种的影响，超声波检测中回波信号的信噪比往往很不理想。在如此强的噪声背景条件下，如何保证310S不锈钢管的缺陷误报率和检出率在检测标准的可接受范围内，显然成为自动化检测系统的一项重大任务。
使用超声波检测不同物体时，通常会受到两种噪声的不同程度的影响。白噪声和有色噪声。超声回波信号中的白噪声（如电子噪声）通常可以通过平均滤波有效去除，而有色噪声通常是一些相干噪声，如结构噪声，使用常规滤波方法难以达到改善目标。信噪比。考虑到相干噪声的特殊性，分谱分析法、小波交换[49-51]、Wigner分布以及一些分谱分析法和时频法的组合有效去除了相干噪声。但是，在这些方法中，裂谱分析法对滤波器组的参数选择更为敏感，因此母小波的选择和小波交换的去噪阈值应确定如下。广谱和不广谱取决于使用情况。 Wigner 分布经常丢失信号的相位信息。存在这些缺点的原因在于，除了这些方法使用范围的限制外，超声回波信号中噪声形状的可变性和不确定性还有根本原因。考虑到噪声和其他相关特性的可变性，现有的噪声消除技术希望通过从信号中去除噪声来提高信噪比。事实上，去噪技术的最终目的是突出信号中的有用信息，如果信号本身包含有用成分和噪声，是否可以不考虑复杂噪声而直接提取信号的有用成分？如何在不同的路径上实现相同的目标？
本章在分析基于上述思想的超声回波信号建模的基础上，结合群融合算法的局部和全局搜索功能，介绍了一种模型估计方法来提取回波信号的有用成分。一种并行度高、收敛速度快、不易下降到局部极小值的超声回波信号去噪方法，提高310S不锈钢管超声回波信号的信噪比。
本章基于310S不锈钢管超声目标回波信号模型的建立，结合蚁群算法的局部搜索功能和粒子群的全局搜索记忆功能，优化模型估计为了通过直接提取受污染的超声获得有用的信息，我们开发了一种基于模型估计和组融合算法相结合的超声回波信号去噪技术，解决了现有通过回波目标信号直接去除现有噪声的方法.回波信号突出有用信号，需要考虑噪声本身的可变性、信号所在的近似频带，以及在信号分解后选择合适的去噪解释值有很多后果。影响降噪效果的因素、实施难度、降噪效果不稳定。实验结果表明，该方法能够比常规方法更有效地提高信噪比，有望应用于310S不锈钢管的在线检测。