炭素行业关于炭电极内部缺陷检测的传统做法,主要依靠企业的检查人员使用小锤对炭素电极进行敲打,根据声音判断电极有无内部结构缺陷,这种检测方法对检查人员的经验等具有较强的依赖性,并且到目前为止无正规的行业和企业标准进行规范,存在一定比例的误判,影响产品的成品率。本文通过查阅相关的文献资料,结合其他行业关于产品内部缺陷检测的经验,总结了炭素电极内部缺陷检测技术的方法及特点。通过不断的测试与试验,采用了超声波法检测和敲击法检测两种检测方法对炭电极内部缺陷进行检测,设计了自动测试平台,将两种检测方法结合起来,提高检测实施的效率。通过对实验总结的大量数据样本和生产实践中的样本,对缺陷进行定性分析和定量计算。超声波法检测的实施,主要利用非金属超声波检测仪对炭电极进行检测,利用超声波在炭素电极中的实际传播速度作为特征参数来判断炭电极内部质量的好坏。敲击法检测的实施,主要利用敲击声音特性与炭素电极质量之间的关联性,通过MATLAB对声音信号进行滤波、去噪等分析,将声音频率和声音的短时能量作为特征量进行分类,利用MATLAB平台下的神经网络分类器的功能进行模式识别。两种实验方法并行实施,通过对实验结果的对比,评定两种检测方法的优劣,使两种实验的分析结果互相认证,提高缺陷判别的正确性。本文通过大量实验数据的累计,利用VC++编写数据库,将两种实验方法检测的结果进行总结,为最终形成炭素电极内部质量检测专家系统奠定基础。