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公开(公告)号：CN101013107B
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN200610063929.4
申请日：2006-09-28
申请人： 通用电气公司 , 通用电气检查技术有限责任公司
CPC分类号： B23K11/252 , G01N29/11 , G01N29/4427 , G01N2291/0252 , G01N2291/0421 , G01N2291/0422 , G01N2291/102 , G01N2291/267
摘要： 用于监控焊接操作的系统和方法。本发明提供一种用于监控焊接操作的系统(10)。该系统包括：超声波发生器(28)，其适于在焊接操作期间向目标材料(12)传送超声波；以及超声接收器(30)，其适于接收传播通过该目标材料(12)的超声波。该系统(10)还包括信号处理器(36)，其适于通过提取对应于来自超声波的扭转模式的数据并且将该数据与对应于可接受焊接水平的曲线相比较来确定在焊接操作期间产生的焊接的质量水平。
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公开(公告)号：CN101013107A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200610063929.4
申请日：2006-09-28
申请人： 通用电气公司 , 通用电气检查技术有限责任公司
CPC分类号： B23K11/252 , G01N29/11 , G01N29/4427 , G01N2291/0252 , G01N2291/0421 , G01N2291/0422 , G01N2291/102 , G01N2291/267
摘要： 本发明提供一种用于监控焊接操作的系统(10)。该系统包括：超声波发生器(28)，其适于在焊接操作期间向目标材料(12)传送超声波；以及超声接收器(30)，其适于接收传播通过该目标材料(12)的超声波。该系统(10)还包括信号处理器(36)，其适于通过提取对应于来自超声波的扭转模式的数据并且将该数据与对应于可接受焊接水平的曲线相比较来确定在焊接操作期间产生的焊接的质量水平。
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公开(公告)号：CN102265131A
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200980152919.X
申请日：2009-11-24
申请人： 通用电气公司
CPC分类号： G01M13/021 , G01B11/2416
摘要： 一种用于齿轮箱的齿轮检查系统和方法，其中图像获取单元紧邻齿轮箱定向以具有一段齿轮的视场。图像获取单元获得齿轮齿和对应接触图形的图像。在一个实施例中，处理单元将图像变换为齿轮齿模型，以使得齿轮齿图像和接触图形图像与模型齿轮齿匹配。为接触图形计算度量，并基于阈值，做出关于齿轮箱是否可接受的确定。
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公开(公告)号：CN100554874C
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200610089870.6
申请日：2006-03-31
申请人： 通用电气公司
CPC分类号： G01N29/07 , G01N29/0645 , G01N29/069 , G01N29/11 , G01N29/343 , G01N29/4463 , G01N2291/0258 , G01N2291/0289 , G01N2291/0422 , G01N2291/044 , G01N2291/105 , G01N2291/2636
摘要： 提供一种从超声扫描数据估计裂缝(40)深度的方法和设备。该方法包括从该超声扫描数据映射多个幅度响应，每一个映射的幅度响应代表来自传感器(34、36、38)的其中之一的信号。该方法进一步包括在所映射的幅度响应之中定位多个线性响应，每一个线性响应是一个来自裂缝的反射信号的指标。识别对应于来自给定裂缝(40)的线性响应的一个或多个传感器(34、36、38)。利用来自所识别的传感器的数据来估计裂缝(40)的深度。
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公开(公告)号：CN1854683A
公开(公告)日：2006-11-01
申请号：CN200610089870.6
申请日：2006-03-31
申请人： 通用电气公司
CPC分类号： G01N29/07 , G01N29/0645 , G01N29/069 , G01N29/11 , G01N29/343 , G01N29/4463 , G01N2291/0258 , G01N2291/0289 , G01N2291/0422 , G01N2291/044 , G01N2291/105 , G01N2291/2636
摘要： 提供一种从超声扫描数据估计裂缝(40)深度的方法和设备。该方法包括从该超声扫描数据映射多个幅度响应，每一个映射的幅度响应代表来自传感器(34、36、38)的其中之一的信号。该方法进一步包括在所映射的幅度响应之中定位多个线性响应，每一个线性响应是一个来自裂缝的反射信号的指标。识别对应于来自给定裂缝(40)的线性响应的一个或多个传感器(34、36、38)。利用来自所识别的传感器的数据来估计裂缝(40)的深度。
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