Resumen de Mejora de la relación señal ruido en inspecciones ultrasónicas de materiales altamente dispersivos
El ruido estructural es uno de los factores que más limita la visibilidad de los defectos en los ensayos no destructivos por ultrasonidos de materiales altamente dipserivos, Este ruido no puede ser eliminado utilizando técnicas de promediado o por filtros paso-banda clásicos. Diversos autores han propuesto algoritmos de procesamiento que aumentan la visibilidad de la señal que procede del defecto contaminada con este tipo de ruido. Sin embargo, en casi todas las referencias se echa de menos un análisis metódico que relacione la naturaleza del fenómeno físico responsable de este ruido con la información que explotan los algoritmos que lo eliminan. Este hecho provoca que muchas veces su evaluación se realice con modelos de ruido que se alejan demasiado de la realidad con lo que obtienen excelentes incrementos de la relación señal-ruido en simulación que luego no son respaldados por los resultados experimentales.Además, la falta de estudios comparativos que permitan establecer los límites de aplicabilidad de cada uno de estos algoritmos explican la práctica inexistencia de aplicaciones industriales que utilizan este tipo de procesamiento.
En este trabajo se proponen nuevos métodos para aumentar la visibilidad de lso defectos en las inspecciones ultrasónicas de materiales altamente dispersivos: el algoritmo TFGDME, los métodos de blaqueado del ruido estructural y la técnica de ruido residual basada en el predictor no lineal. Estos métodos junto a los algoritmos existentes en la literatura son estudiados metódicamente en base a diferentes criterios como son su capacidad para aumentar la relación señal-ruido, resolución, información que explotan y robustez. Los resultados obtenidos de este estudio han permitido hacer una análisis comparativo y determianr el ámbito de aplicación de cada uno de los algoritmos. Todo este trabajo se ha realizado sin perder la vista que el fin de todo este esfuerzo es posibilitar la
