[发明专利]一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法

说明书

本发明公开了一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，本发明首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像，采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值，并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器，然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类中，对阻抗变化图像进行判断，从而对碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断，本发明解决了碳纤维增强复合材料出现缺陷而造成的经济损失的问题，本发明方法基于现有多频率电磁传感器，不需要设计涡流检测设备和系统，易于现场实现，采用SVM分类器能较准确地自动识别试件缺陷，提高了缺陷识别的效率。

技术领域

本发明涉及一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，属于无损检测技术领域。

背景技术

在工业生产、航空航天以及公共基础设施等诸多领域的提高技术水平或者改善产品质量的过程中，对于产品的结构材料的选择是一个非常重要的环节。为了满足这种需求，人们制造并使用了各种复合材料。其中，在碳纤维增强复合材料占了较大的比重。碳纤维增强复合材料不仅具有一般碳素材料的优点，如耐摩擦、耐高温、耐腐蚀、导电性好，而且还具有密度小、质量轻、拉伸强度高、各项异性、热膨胀稀疏小等特性。随着科技进步，碳纤维增强复合材料的制造技术日趋完善，其性能也逐步提高，应用领域逐步拓宽，广泛应用于航空航天、军事工业领域以及工业领域，其中汽车、土木建筑能源和电子领域为最优前景的应用领域。碳纤维增强复合材料通常会在制造过程中或者在使用过程中形成各种形式的缺陷。碳纤维增强复合材料中的缺陷类型有多种，在一块碳纤维增强复合材料板中，有时仅存在一种缺陷，有时会多种缺陷同时存在，其中分层、夹杂、脱粘与孔隙缺陷是最常见的缺陷。在多种应用领域中，特别是在航空航天、公共设施建设等，这些行业都需要周期性的对设备进行检测，以保证其安全稳定。对于碳纤维增强复合材料中缺陷的检测，近年来的无损检测技术广泛应用其中。电磁涡流技术作为无损检测技术的一种，对于检测碳纤维复合材料的缺陷在国内外属于新兴技术，其优势在于测量方法多、敏感度高、检测速度快、适用场合灵活。通过电磁传感器可以便捷地获取电磁涡流检测的阻抗信号，从而进行信号分析及处理，达到检测缺陷的目的。对于可在复平面上实时显示的阻抗信息，急需一种对其能够快捷、直接的提取特征量，并给出检测结果的方法。缺陷检测的实质为模式分类与识别的问题，常见的分类算法中，支持向量机只需确定模式类样本数据之间的最优分类面就可以完全的确定分类器。

支持向量机是在统计学习理论上发展起来的一种新的机器学习方法，基于结构风险最小化原则，具有很强的泛化能力。而且支持向量机算法针对小样本数据具有高效率、高性能的优势。因此，在对阻抗在复平面的图像的小样本分类识别中，支持向量机是一个较好的选择。

发明内容

本发明的目的在于提供一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，本发明解决了碳纤维增强复合材料出现缺陷而造成的经济损失的问题。

本发明的技术方案是：首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像，采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值，并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器，然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类中，对阻抗变化图像进行判断，从而对碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断。

所述多频涡流检测装置包括多频率电磁传感器、定制传感器和2D机动扫描台，定制传感器的探头为差分探头，定制传感器固定于2D机动扫描台上，定制传感器与多频率电磁传感器相连。

所述采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值的具体步骤如下：

(1)测量平面阻抗信号轨迹图像的对称性：利用尺度不变特征变换算法计算平面阻抗变化轨迹的图像上下两部分的对称度；

(2)测量平面阻抗信号轨迹图像的幅值：通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像对应复平面虚轴的最大值和最小值的差；