CN115290597B - 基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统，属于无损检测技术领域。该方法包括：制备涂层标准试件，涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；涂层标准试件包括涂层和强反射基体层；将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；对原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；预处理包括有效信号截取和相位对齐；基于主成分分析法对预处理后的回波信号进行降维，获取待检测物的特征参数；根据待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对待检测物进行分类，将待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区。本发明实现精确地区分紧贴型无黏结区和黏好区，对待检测物进行无损检测，且抗干扰能力强。

Description

基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域，尤其涉及一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统。

背景技术

固体火箭发动机由于具有结构简单紧凑、可快速启动、可靠性高、易于维护等优点，作为动力源广泛应用于现代航天等运载领域。固体火箭发动机的结构从外到内依次是外防涂层、壳体、绝热层、衬层和推进剂。其中壳体起支撑作用，外防涂层在发动机飞行过程中减少气动加热对其性能的影响，绝热层隔绝发动机工作过程中高温、高压和高速燃气对燃烧室壳体的作用。因此，为保证发动机正常工作，对外防涂层和绝热层成型质量有很高要求，需要高精度的无损检测手段来检测缺陷。

发动机各个界面的质量对于发动机的性能和运行安全起着至关重要的作用。如果界面之间异常，例如存在脱粘、缝隙、异物、裂纹等，会导致火箭发动机结构不稳定，运行时很容易引起火箭发动机的爆炸，造成不可挽回的后果。特别是有些界面并不是由胶粘剂粘接在一起的，而是由喷涂、沉积、生长等工艺形成。涂层材料逐渐稳定并黏结在基层材料上，形成紧密接触的界面，存在足够的黏结力。黏结力是由壳体与外防涂层、绝热层黏结界面间的机械嵌合力、范德华力、氢键力和化学键力等多种力共同构成的作用力。

由于工艺制备不完善、外界环境影响和加速度冲击等各种原因，固体火箭发动机壳体与外防涂层、绝热层之间会产生无黏结缺陷，直接威胁发动机的安全性，可能导致飞行失败。明显的界面不紧贴是指壳体与外防涂层、绝热层之间完全脱开，有明显空隙。这类特征从外观直接识别，或利用已有检测技术手段都较容易发现。而界面贴合很好的情况分为黏好区和无黏结区，界面都是仍然相互贴合。黏好区有足够的黏结力相互作用。而无黏结区已没有足够的黏结力的作用。紧贴型无黏结结构一般会被误认为是黏好区域，该类缺陷隐蔽性强，危害性大，严重时可能导致防护失效，引发飞行失败，目前没有适合的技术手段进行无损检测。特别是随着飞行速度的不断提升，对固体火箭发动机壳体和涂层之间紧贴型无黏结缺陷的无损检测十分必要和迫切。

目前的检测方法主要有超声检测、射线检测、红外热波检测等。超声法通常都是从金属材质一侧检测，在介质中衰减加大，从介质侧检测困难；并且接触式通常需要耦合剂，易对被检样品造成污染和伤害，而空气耦合超声尽管解决了非接触检测的问题，但是缺陷较小时误差较大，检测薄层结构的能力仍然需要进一步提高。射线检测会产生放射作用，检测时需做防护，防止对检测人员和被检物造成伤害；而且对于分层缺陷的检测效果并不好，特别是紧贴型无黏结缺陷，几乎无法检出。红外热波检测对被检物周围的环境温度比较敏感，对该类缺陷检测能力有限。上述这些都没能直观给出紧贴型无黏结缺陷的图像分布。

发明内容

本发明提供一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统，用以解决紧贴型无黏结区易被误认为是黏好区，且检测困难的技术问题，实现基于太赫兹波的紧贴型无黏结缺陷的无损检测，且抗干扰能力强。

本发明提供一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，包括：

制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

根据本发明提供的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，所述原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；

所述将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号包括：

当所述太赫兹波入射到所述待检测物的涂层的外表面时，返回所述第一主峰信号；

当所述太赫兹波穿透所述待检测物的涂层到达所述涂层与所述强反射基体层之间的黏结界面时，返回所述第二主峰信号。

根据本发明提供的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，所述对所述原始回波信号进行预处理包括：

截取所述待检测物的涂层上每个样本点对应的第二主峰信号；

以所述每个样本点对应的第二主峰信号中的特征值的相位位置为基准，将所述每个样本点对应的所有第二主峰信号进行相位对齐，所述特征值包括以下至少一项：最大值、最小值、过零点值、回波能量重心。

根据本发明提供的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，所述基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数，包括：

将所述待检测物的涂层上的每个样本点作为研究对象，采用所述主成分分析法对每个样本点对应的所述预处理后的回波信号进行降维，得到降维后的回波信号；

计算所述降维后的回波信号中前k个主成分的累计贡献率，确定大于预设阈值的累计贡献率所对应的k值；

选择最小k值对应的主成分作为所述待检测物的特征参数。

根据本发明提供的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，所述使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类之前，还包括：

对参比信号进行所述预处理，得到预处理后的参比信号，所述参比信号为将所述太赫兹波射向所述涂层标准试件的涂层后返回的回波信号；

基于所述主成分分析法对所述预处理后的参比信号进行降维，获取参比信号特征参数；

基于所述参比信号特征参数构建的训练集，训练所述支持向量机模型。

本发明还提供一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统，包括：

制备模块，用于制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

检测模块，用于将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

第一处理模块，用于对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

第一降维模块，用于基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

分类模块，用于根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

根据本发明提供的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统，所述原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；

所述检测模块，还用于：

当所述太赫兹波入射到所述待检测物的涂层的外表面时，返回所述第一主峰信号；

当所述太赫兹波穿透所述待检测物的涂层到达所述涂层与所述强反射基体层之间的黏结界面时，返回所述第二主峰信号。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法。

本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法。

本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统，通过采用太赫兹波非接触无损入射待检测物得到原始回波信号，不需要与被检测物体接触耦合，检测更简便易行；对原始回波信号进行预处理后，再采用主成分分析法降维和支持向量机分类，可精确地检测出待检测物对应的各类区域，太赫兹频率量级的超宽频带矢量谱对界面微观相互作用结构的敏感度比现有常规检测技术高几个量级，导致时域信号对微小差异极其敏感，例如能够区别不同键合能级的响应，使得太赫兹波能够实现紧贴型无黏结缺陷无损检测，同时皮秒量级的时域瞬态特性抗干扰能力极大增强；采用主成分分析算法，可以将高维的太赫兹回波信号降为低维特征参数，且保留信号的有用信息，减小计算量；使用支持向量机实现紧贴型无黏结缺陷的自动识别，提高检测效率，降低人类专家的工作强度。本发明提供了一种非接触无损的、及其敏感的、能够自动实现紧贴型无黏结缺陷识特征识别的检测方法和系统，填补了现有检测技术的不足，相对于现有技术极大提高了检测能力和智能化程度，显著的提高了生产能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法的流程示意图之一；

图2是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中标准试件的结构示意图；

图3是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中涂层标准试件的实物灰度示意图；

图4是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中太赫兹脉冲的传输示意图；

图5是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法的流程示意图之二；

图6是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中原始回波信号示意图；

图7是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中最大值成像示意图；

图8是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中最小值成像示意图；

图9是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中峰-峰值成像示意图；

图10是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中原始回波信号前两个主成分得分示意图；

图11是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中从原始回波信号中截取的第二个主峰信号的示意图；

图12是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中从原始回波信号中截取的第二个主峰信号的前两个主成分得分示意图；

图13是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中第二个主峰对齐信号示意图；

图14是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中第二个主峰对齐信号的前两个主成分得分示意图；

图15是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中回波信号的前两主成分预测示意图；

图16是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中回波信号的前三主成分预测示意图；

图17是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法中回波信号的前四主成分预测示意图；

图18是本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统的结构示意图；

图19是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1描述本发明的一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，包括：步骤110、步骤120、步骤130、步骤140和步骤150。

步骤110、制备涂层标准试件，涂层标准试件同时包含紧贴型无黏结区和黏好区；其中，涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料。

在本步骤中，涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，其中，涂层的材料可以为室温固化型硅橡胶，强反射基体层的材料可以包括金属、碳纤维、石墨烯和复合材料中的一种或多种。

涂层标准试件包括紧贴型无黏结区和黏好区，紧贴型无黏结区通过将所述涂层与所述金属基体层人为脱开，再通过加压固化过程，使两层紧密贴合得到。

需要说明的是，界面缺陷的形式有：一种物质涂覆到另一种物质上形成界面，两种物质紧密贴合，其中一种物质逐渐物性变化，由于偶然因素，两种物质之间会出现没有足够的黏结力的状态，但两者之间界面仍然紧密贴合，称为紧贴型无黏结缺陷；有足够的黏结力就称为黏好区。

以强反射基体层为金属基体层来说明本发明实施例，如图2所示，涂层标准试件包括涂层和金属基体层。可选地，试件尺寸为100mm×100mm，采用室温固化型硅橡胶（RoomTemperature Vulcanized Silicone Rubber，RTV）作为试件的涂层材料，在涂层与金属基体层之间可以预置聚四氟乙烯薄膜，先使两层脱开，去除薄膜，再通过加压固化过程，使两层紧密贴合，得到紧贴型无黏结缺陷的区域。

图3为涂层标准试件的实物灰度示意图，包括紧贴型无黏结区、黏好区和金属区。其中，金属区上表面没有涂层，是裸露的金属基体，在检测过程中很容易被发现，本实施例不对金属区进行具体分析。难以直接区分的是黏好区和紧贴型无黏结区。

黏好区表示涂层紧紧附着在金属基体层上表面，有强相互作用力，质量完全合格，呈现紧密黏结的状态；紧贴型无黏结区表示涂层与金属基体层表面相互接触，但是没有黏结力。黏好区也存在一处小面积缺陷，用于检验本实施例对微小缺陷的检出能力。

步骤120、将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号。

在本步骤中，太赫兹波的电磁波频率为0.1至10THz，处于微波和红外辐射之间，其波长为0.03至3mm。和超声检测相比，太赫兹波对该类材料的穿透力较强，可进行非接触式检测，不需要耦合介质等其他辅助物质就能直接检测到材料的内部特征，不会破坏材料结构；和射线检测相比，太赫兹能量很低，当太赫兹照射材料时不会破坏被检测材料的性质，也不会影响操作者，所以具有很强的安全性；和红外热波检测相比，太赫兹无损检测具有很高的抗干扰能力，在复杂恶劣的环境下也具有可靠性。

本实施例中的待检测物可以为火箭发动机等高速飞行运载工具，包括金属基体层和涂层，涂层附着在金属基体层表面。涂层可为外防涂层或绝热层。因此，本实施例对火箭发动机壳体与外防涂层黏结以及壳体与绝热层黏结的检测皆适用。本实施例适用于所有需要对涂层进行紧贴型无黏结检测的待检测物。

太赫兹技术由于其全覆盖检测的优越性和原位实施的便捷性，可用于固体火箭发动机各界面黏结情况、燃烧室结构完整性的测试，还可用于装药工序防异物检测、外防涂层质量与缺陷、服役发动机健康监测，提高检测效率，减少质量损失，保障发动机性能的一致性，提高固体火箭发动机可靠性。

本实施例采用自研的反射式太赫兹光谱系统将太赫兹波垂直入射到待检测物有涂层的一面，经过反射后的太赫兹波束携带有待检测物信息，经过一系列转换，得到反射的原始回波信号。

步骤130、对原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；预处理包括有效信号截取和相位对齐。

在本步骤中，基于原始回波信号，较难区分黏好区和紧贴型无黏结的某些区域，因此需要先对原始回波信号进行预处理，便于实现原始回波信号的精确分类，

预处理例如可以包括有效信号截取和相位对齐，具体为：对原始回波信号进行第二主峰信号的截取，并以第二主峰信号的最大值为基准对齐，截取并对齐后的信号即为预处理后的回波信号。

本实施例通过预处理原始回波信号，可以提高对原始回波信号进行分类的精确性。

步骤140、基于主成分分析法对预处理后的回波信号进行降维，获取待检测物的特征参数。

在本步骤中，采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）法对预处理后的回波信号进行降维，获取待检测物的特征参数，待检测物的特征参数为预处理后的回波信号中满足条件的主成分。

采用主成分分析法对预处理后的回波信号进行降维，可以降低原始回波信号的数据量，提高检测速度，同时便于更好地区分涂层的黏好区和紧贴型无黏结区。

步骤150、根据待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对待检测物进行分类，将待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区。

在本步骤中，将待检测物的特征参数，即满足条件的主成分输入到支持向量机中，对整个涂层区域进行分类预测，即区分出涂层区域中的黏好区和紧贴型无黏结区，从而确定涂层是否存在紧贴型无黏结缺陷。

在一些实施例中，在使用支持向量机模型对待检测物进行分类之前，还包括：

对参比信号进行预处理，得到预处理后的参比信号，参比信号为将太赫兹波射向涂层标准试件的涂层后返回的回波信号；

基于主成分分析法对预处理后的参比信号进行降维，获取参比信号特征参数；

基于参比信号特征参数构建的训练集，训练支持向量机模型。

在实际执行中，如图5所示，将太赫兹波射向标准试件的涂层后返回的回波信号作为参比信号，以参比信号预处理并降维后得到的参比信号特征参数作为训练集对支持向量机模型进行训练。

涂层标准试件的分类区域已知，将已知分类区域降维后的主成分输入支持向量机模型可以对整体被测区域进行预测，通过对支持向量机模型的参数进行调整，使得预测图像分类区域与实际分类区域吻合。

随机选取整体样本点数据的40%作为训练集，整体样本点数据作为测试集。先将训练集输入支持向量机模型，经过支持向量机模型训练，得到黏好区和紧贴型无黏结区的二分类模型。再将测试集输入二分类模型，得到最后的预测结果。

支持向量机的基本思想是将原始数据通过变换映射到高维空间，通过寻找最优超平面，将两类数据的间隔最大化。映射需要选择核函数来进行。本实施例选取径向基函数（Radial Basis Function，RBF）作为核函数。

本实施例通过采用太赫兹波入射待检测物得到原始回波信号，对原始回波信号进行预处理后，再采用主成分分析法降维和支持向量机分类，可精确地检测出待检测物对应的各类区域，其中使用太赫兹波实现紧贴型无黏结缺陷无损检测，且抗干扰能力强；采用主成分分析算法，可以将高维的太赫兹回波信号降为低维特征参数，且保留信号的有用信息，减小计算量；使用支持向量机实现紧贴型无黏结缺陷的自动识别，提高检测效率。

在上述实施例的基础上，本实施例中原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；则有步骤110具体包括：

当太赫兹波入射到待检测物的涂层的外表面时，返回第一主峰信号；

当太赫兹波穿透待检测物的涂层到达涂层与强反射基体层之间的黏结界面时，返回第二主峰信号。

本实施例通过搭建反射式太赫兹光谱系统，待检测物放置在二维平移台上。太赫兹脉冲垂直入射至待检测物处，当太赫兹波到达涂层上表面时，得到第一主峰信号；由于太赫兹波的穿透力较强，可以穿透涂层，到达涂层和金属基体层的黏结界面，得到第二主峰信号。

在上述实施例的基础上，本实施例中对原始回波信号进行预处理包括：

截取待检测物的涂层上每个样本点对应的第二主峰信号；

以每个样本点对应的第二主峰信号中的特征值的相位位置为基准，将每个样本点对应的所有第二主峰信号进行相位对齐，特征值包括以下至少一项：最大值、最小值、过零点值、回波能量重心。

如图4所示，S0为垂直入射的太赫兹脉冲，R0为涂层上表面反射信号，R1为黏结界面反射信号。其中，R1表现为回波信号中的第二个主峰，是否黏结主要反映为第二个主峰的差异。因此，用第二个主峰来区分黏好区和紧贴型无黏结区。

图6为标准试件的黏好区和紧贴型无黏结区的原始回波信号示意图。从中可以看出黏好区和紧贴型无黏结区的原始回波信号相互重叠。仅凭脉冲信号的差异难以精确地区分出两类区域。

将图3中的大虚线框，即标准试件的右半部分以回波信号第二主峰的最大值成像，最小值成像和峰-峰值成像的方式进行图像重构。

图7为选择标准试件右半部分的每个样本点对应的回波信号曲线中的最大值进行成像。上半部分的深色区域为紧贴型无黏结区，下半部分浅色区域为黏好区。通过重构后的图像可以初步判断标准试件黏好区和紧贴型无黏结区的分布情况，但图像中黏好区和紧贴型无黏结的某些区域，存在颜色混叠。图8和图9分别为最小值成像和峰值成像，黏好区和紧贴型无黏结区的颜色混叠更为严重，难以区分两类区域。

采取PCA降维的方法对原始回波信号进行降维处理。采用第一和第二主成分对原始回波信号进行二维可视化分类，如图10所示，两类区域严重混叠。

原始回波信号中的第二个主峰为黏结界面反射信号，是否黏结主要反映为第二个主峰的差异。截取原始回波信号的第二个主峰，截取的第二个主峰如图11。再对第二个主峰信号进行PCA降维处理。从图12中的二维可视散点图可以看出，两类信号还是严重混叠，不能区分开。

因为标准试件经过加压固化，紧贴型无黏结区的上下界面相互贴合，所以忽略信号的时间延迟，消除涂层下表面相位不一致性的影响，只保留信号形状的差异进行分类检测。将试件右半部分每个样本点对应的回波信号中第二个主峰信号以最大值的相位位置为基准，进行对齐处理，只考虑信号本身形状的差异。对齐后的第二个主峰信号如图13所示。对第二个主峰对齐信号进行PCA降维，得到的二维可视散点图，如图14所示。两类区域可以明显区分开，实现对原始高维太赫兹反射信号数据的预分类与可视化。

本实施例中是否黏结主要反映为第二个主峰的差异，且紧贴型无黏结为界面贴合，所以忽略信号时间延迟的影响，只保留信号形状的差异。对原始回波信号进行第二个主峰截取，并以第二个主峰最大值的相位位置为基准对齐，对截取并对齐后的信号采用主成分分析方法进行降维处理，再结合支持向量机，可以区分出黏好区和紧贴型无黏结区。因此可以对火箭发动机壳体的紧贴型无黏结缺陷进行自动化精准识别。

在上述各实施例的基础上，本实施例中基于主成分分析法对预处理后的回波信号进行降维，获取待检测物的特征参数，包括：

将待检测物的涂层上的每个样本点作为研究对象，采用主成分分析法对每个样本点对应的预处理后的回波信号进行降维，得到降维后的回波信号；

计算降维后的回波信号中前k个主成分的累计贡献率，确定大于预设阈值的累计贡献率所对应的k值；

选择最小k值对应的主成分作为待检测物的特征参数。

主成分分析的原理是将原来众多的具有一定相关性的指标重新组合成一组新的线性无关的综合指标来代替原来的变量，作为新的综合指标。常用的方式是通过线性组合的方差来表示。方差越大，表示包含的信息越多。第一个线性组合的方差最大，因此称为第一主成分，同时第一主成分也包含了最多的信息。在第一个线性组合不足以表达原始数据时，选取下一个最大的线性组合作为第二主成分，同时第二主成分包含的信息也小于第一主成分。依次类推，直到这些组成份组合能够基本代表原始信息。

主成分的总方差和原始变量的总方差相等，即原始变量的总方差和

个线性无 关的主成分方差总和相等。这也说明变换后的主成分包含了原始变量的全部信息。将第

个主成分

的方差所占总方差的比例定义为第

个主成分的贡献率，记作：

主成分的贡献率体现了主成分解释原始变量的能力，因此主成分中的第一个成分具有最大的贡献率，表示其是所有主成分中最能够反映原始数据的成分。将前k个主成分的贡献率之和称作前k个主成分的累计贡献率。

在本实施例中，降维后的前k个主成分的贡献率如表1所示。

表1 预处理后的回波信号前四主成分的贡献率

前两主成分累计贡献率为52.84%，前三主成分累计贡献率为68.79%，前四主成分累计贡献率为77.43%。将前两主成分和前三主成分作为输入变量，输入支持向量机模型，得到的预测结果如图15和图16所示，紧贴型无黏结区和黏好区的交界处出现了混叠。将前四主成分作为输入变量，得到的预测结果如图17所示，紧贴型无黏结区和黏好区的交界处没有混叠，预测结果与实物进行对照，前四主成分能基本区分出黏好区、紧贴型无黏结区两类区域。并在选用前四主成分时，黏好区和紧贴型无黏结区的交界处没有混叠，这说明，当主成分贡献率增加到一定值时，预测结果趋于稳定，与实际的两类区域基本相符。因此，可以选择累计贡献率在78%以上的主成分，对待测样品进行分类识别，可以得到与实际情况相符的预测结果。选择累计更高的主成分将消耗更多的计算资源。

其中，三个预测图的右下角都有一部分区域被识别为紧贴型无黏结区，这与缺陷特征相吻合。根据此处的预测结果可知，本实施例对微小缺陷的识别仍然有效，分辨能力高。

综上，对第二个主峰进行相位对齐后，采用主成分分析算法对信号进行主成分提取，可实现信号的可视化预分类，表明有效信息是第二个主峰的形貌。

本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法及系统，通过采用太赫兹波非接触无损入射待检测物得到原始回波信号，不需要与被检测物体接触耦合，检测更简便易行；对原始回波信号进行预处理后，再采用主成分分析法降维和支持向量机分类，可精确地检测出待检测物对应的各类区域，太赫兹频率量级的超宽频带矢量谱对界面微观相互作用结构的敏感度比现有常规检测技术高几个量级，导致时域信号对微小差异极其敏感，例如能够区别不同键合能级的响应，使得太赫兹波能够实现紧贴型无黏结缺陷无损检测，同时皮秒量级的时域瞬态特性抗干扰能力极大增强；采用主成分分析算法，可以将高维的太赫兹回波信号降为低维特征参数，且保留信号的有用信息，减小计算量；使用支持向量机实现紧贴型无黏结缺陷的自动识别，提高检测效率，降低人类专家的工作强度。本发明提供了一种非接触无损的、及其敏感的、能够自动实现紧贴型无黏结缺陷识特征识别的检测方法和系统，填补了现有检测技术的不足，相对于现有技术极大提高了检测能力和智能化程度，显著的提高了生产能力。

下面对本发明提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统进行描述，下文描述的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统与上文描述的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法可相互对应参照。

如图18所示，该系统包括如下模块：

制备模块1801，用于制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

检测模块1802，用于将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

第一处理模块1803，用于对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

第一降维模块1804，用于基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

分类模块1805，用于根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

本实施例通过采用太赫兹波入射待检测物得到回波信号，对得到的太赫兹反射回波信号进行预处理后，再采用主成分分析降维和支持向量机分类，可精确地检测出各类区域，其中使用太赫兹波实现紧贴型无黏结缺陷无损检测，且抗干扰能力强；采用主成分分析算法，可以将高维的太赫兹回波信号降为低维特征参数，且保留信号的有用信息，减小计算量；使用支持向量机实现紧贴型无黏结缺陷的自动识别，提高检测效率。

在一些实施例中，所述原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；

所述检测模块1802还用于：

当所述太赫兹波入射到所述待检测物的涂层的外表面时，返回所述第一主峰信号；

当所述太赫兹波穿透所述待检测物的涂层到达所述涂层与所述强反射基体层之间的黏结界面时，返回所述第二主峰信号。

在一些实施例中，所述第一处理模块1803，还用于：

截取所述待检测物的涂层上每个样本点对应的第二主峰信号；

以所述每个样本点对应的第二主峰信号中的特征值的相位位置为基准，将所述每个样本点对应的所有第二主峰信号进行相位对齐，所述特征值包括以下至少一项：最大值、最小值、过零点值、回波能量重心。

在一些实施例中，所述第一降维模块1804，还用于：

将所述待检测物的涂层上的每个样本点作为研究对象，采用所述主成分分析法对每个样本点对应的所述预处理后的回波信号进行降维，得到降维后的回波信号；

计算所述降维后的回波信号中前k个主成分的累计贡献率，确定大于预设阈值的累计贡献率所对应的k值；

选择最小k值对应的主成分作为所述待检测物的特征参数。

在一些实施例中，所述装置还包括：

第二处理模块，用于对参比信号进行所述预处理，得到预处理后的参比信号，所述参比信号为将所述太赫兹波射向所述涂层标准试件的涂层后返回的回波信号；

第二降维模块，用于基于所述主成分分析法对所述预处理后的参比信号进行降维，获取参比信号特征参数；

训练模块，用于基于所述参比信号特征参数构建的训练集，训练所述支持向量机模型。

图19示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图19所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1910、通信接口(Communications Interface)1920、存储器(memory)1930和通信总线1940，其中，处理器1910，通信接口1920，存储器1930通过通信总线1940完成相互间的通信。处理器1910可以调用存储器1930中的逻辑指令，以执行基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，该方法包括：

制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

此外，上述的存储器1930中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，该方法包括：

制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，该方法包括：

制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的。

以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，其特征在于，包括：

制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

所述黏好区表示所述涂层紧紧贴附在所述强反射基体层上，所述涂层和所述强反射基体层的紧密贴合程度达到界面键合能够起作用的距离范围，且形成满足工艺质量要求的相互作用力，通过制备工艺确保相互作用力有效；

所述紧贴型无黏结区表示所述涂层紧紧贴附在所述强反射基体层上，所述涂层和所述强反射基体层的紧密贴合程度同样达到界面键合能够起作用的距离范围，但是没有形成满足工艺质量要求的相互作用力，通过制备工艺确保相互作用力不足或失效；

所述制备涂层标准试件包括：

选定所述强反射基体层的材料和所述涂层的材料，在所述涂层和所述强反射基体层之间的部分区域预置聚四氟乙烯薄膜；

通过相同的工艺过程使所述涂层和所述强反射基体层在有聚四氟乙烯薄膜的区域和无聚四氟乙烯薄膜的区域固化，在有聚四氟乙烯薄膜的区域取出聚四氟乙烯薄膜，再通过加压过程，使所述涂层和所述强反射基体层紧密贴合，得到所述紧贴型无黏结区，在无聚四氟乙烯薄膜的区域中形成所述黏好区；

所述黏好区与所述紧贴型无黏结区的材料和结构相同，所述黏好区与所述紧贴型无黏结区的界面键合特征存在差异；

所述界面键合特征体现为所述黏好区与所述紧贴型无黏结区之间的黏结力，所述黏结力用于指示发动机壳体与外防涂层之间的作用力或者发动机壳体与绝热层之间的作用力，所述作用力基于机械嵌合力、范德华力、氢键力和化学键力形成；

将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的；

所述原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；

所述将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号包括：

当所述太赫兹波入射到所述待检测物的涂层的外表面时，返回所述第一主峰信号；

当所述太赫兹波穿透所述待检测物的涂层到达所述涂层与所述强反射基体层之间的黏结界面时，返回所述第二主峰信号。

2.根据权利要求1所述的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述原始回波信号进行预处理包括：

截取所述待检测物的涂层上每个样本点对应的第二主峰信号；

以所述每个样本点对应的第二主峰信号中的特征值的相位位置为基准，将所述每个样本点对应的所有第二主峰信号进行相位对齐，所述特征值包括以下至少一项：最大值、最小值、过零点值、回波能量重心。

3.根据权利要求1或2所述的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，其特征在于，所述基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数，包括：

将所述待检测物的涂层上的每个样本点作为研究对象，采用所述主成分分析法对每个样本点对应的所述预处理后的回波信号进行降维，得到降维后的回波信号；

计算所述降维后的回波信号中前k个主成分的累计贡献率，确定大于预设阈值的累计贡献率所对应的k值；

选择最小k值对应的主成分作为所述待检测物的特征参数。

4.根据权利要求1或2所述的基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法，其特征在于，所述使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类之前，还包括：

对参比信号进行所述预处理，得到预处理后的参比信号，所述参比信号为将所述太赫兹波射向所述涂层标准试件的涂层后返回的回波信号；

基于所述主成分分析法对所述预处理后的参比信号进行降维，获取参比信号特征参数；

基于所述参比信号特征参数构建的训练集，训练所述支持向量机模型。

5.一种基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测系统，其特征在于，包括：

制备模块，用于制备涂层标准试件，所述涂层标准试件同时包括紧贴型无黏结区和黏好区；其中，所述涂层标准试件包括涂层和强反射基体层，所述强反射基体层的材料包括以下至少一项：金属、碳纤维、石墨烯、复合材料；

检测模块，用于将太赫兹波射向待检测物的涂层后，返回原始回波信号；

第一处理模块，用于对所述原始回波信号进行预处理，得到预处理后的回波信号；所述预处理包括有效信号截取和相位对齐；

第一降维模块，用于基于主成分分析法对所述预处理后的回波信号进行降维，获取所述待检测物的特征参数；

分类模块，用于根据所述待检测物的特征参数，使用支持向量机模型对所述待检测物进行分类，将所述待检测物的类别划分为紧贴型无黏结区和黏好区，所述支持向量机模型是基于所述涂层标准试件得到的参比信号特征参数训练得到的；

所述原始回波信号包括第一主峰信号和第二主峰信号；

所述检测模块，还用于：

当所述太赫兹波入射到所述待检测物的涂层的外表面时，返回所述第一主峰信号；

当所述太赫兹波穿透所述待检测物的涂层到达所述涂层与所述强反射基体层之间的黏结界面时，返回所述第二主峰信号；

所述黏好区表示所述涂层紧紧贴附在所述强反射基体层上，所述涂层和所述强反射基体层的紧密贴合程度达到界面键合能够起作用的距离范围，且形成满足工艺质量要求的相互作用力，通过制备工艺确保相互作用力有效；

所述紧贴型无黏结区表示所述涂层紧紧贴附在所述强反射基体层上，所述涂层和所述强反射基体层的紧密贴合程度同样达到界面键合能够起作用的距离范围，但是没有形成满足工艺质量要求的相互作用力，通过制备工艺确保相互作用力不足或失效；

所述制备模块还用于：

选定所述强反射基体层的材料和所述涂层的材料，在所述涂层和所述强反射基体层之间的部分区域预置聚四氟乙烯薄膜；

通过相同的工艺过程使所述涂层和所述强反射基体层在有聚四氟乙烯薄膜的区域和无聚四氟乙烯薄膜的区域固化，在有聚四氟乙烯薄膜的区域取出聚四氟乙烯薄膜，再通过加压过程，使所述涂层和所述强反射基体层紧密贴合，得到所述紧贴型无黏结区，在无聚四氟乙烯薄膜的区域中形成所述黏好区；

所述黏好区与所述紧贴型无黏结区的材料和结构相同，所述黏好区与所述紧贴型无黏结区的界面键合特征存在差异；

所述界面键合特征体现为所述黏好区与所述紧贴型无黏结区之间的黏结力，所述黏结力用于指示发动机壳体与外防涂层之间的作用力或者发动机壳体与绝热层之间的作用力，所述作用力基于机械嵌合力、范德华力、氢键力和化学键力形成。

6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法。

7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于太赫兹技术的涂层紧贴型无黏结缺陷检测方法。

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