[发明专利]一种基于太赫兹脉冲频谱与最优化算法的涂层厚度测量方法

说明书

本发明涉及一种基于太赫兹脉冲频谱与最优化算法的涂层厚度测量方法，包括：用太赫兹时域光谱系统获得空载状态下的参考信号和涂层样品测量信号；用EEMD算法对输入两类信号进行降噪处理，对分解结果进行信号重建，获得重建后的测量信号和参考信号；设定初始参数，包括涂层样品类型、初始误差；用最优化算法求解拟合信号；输出拟合结果，通过消去拟合信号中多余的反射信号获得待求信号。

技术领域

本发明涉及太赫兹脉冲信号处理及涂层厚度测量领域，尤其涉及一种基于太赫兹脉冲频谱与遗传算法的涂层厚度测量方法。

背景技术

太赫兹波在电磁波谱中介于微波与红外光波之间，属于远红外波段，通常认为它的频率范围在0.1THz～10THz，波长范围在0.03～3mm，太赫兹的特殊位置决定了太赫兹科学综合了电子学与光子学的特色，是典型的前沿交叉学科，研究太赫兹波的机理和应用方法，具有重大的科学意义。

太赫兹波对非极性材料具有很好的穿透性，并且光子能量低，对人体安全，同时，太赫兹脉冲信号具有超短脉冲特性，具有极高的空间和时间分辨率。此外，太赫兹波还具有指纹谱特性，在测量材料的几何参数的同时还可以测量材料的化学成分。太赫兹时域光谱技术日趋成熟，也是目前太赫兹技术中应用于无损检测最广泛的一种技术。

各种涂层常用来保护某些产品的外观和使用性能，在汽车行业尤其重要，其厚度一般大于10um。在现代工业生产过程中，喷涂技术是一项很重要的技术，广泛应用于汽车生产、航空航天、装饰、医药等领域。因此，监测涂层质量有着重要的实际意义。其中，涂层厚度是监测喷涂质量的一项重要指标，涂层过厚会造成涂料的浪费，增加生产成本，涂料过薄就不能达到预期的要求。目前的涂层测厚技术有着各方面的缺点，寻找一种非接触、高精度、安全的无损检测技术是很必要的。

与确定性寻优算法相比，随机优化方法提供了诸多便利。该类算法基于随机性、统计性和概率性，增大了得到全局最优值的概率，对于不可微、非连续、非线性、噪声和多维的目标函数，具有复杂的局部极小值的搜索空间。目前较为成熟的随机优化算法有差分进化算法DE，遗传算法GA，粒子群优化算法PSO。

在太赫兹材料检测领域，如何对获得的太赫兹信号进行有效准确的分析是其中的关键。太赫兹波在材料中的飞行时间与材料厚度直接相关，通过厚度信息可以计算材料的光学折射率。GA、DE等随机优化算法的发展，为求解材料的光学参数提供了更加稳定可靠的选择，借助计算机便可实现参数的自动计算。而在绝大多数应用TDS技术进行检测的案例中，太赫兹波在样品中会发生多次反射，多余的反射峰将会影响材料光学参数的计算精度。因此，研究如何减少或消去多重反射效应具有重要的实际意义。

发明内容

本发明提出了一种基于最优化算法的高精度太赫兹脉冲时域光谱涂层厚度测量方法，包括以下步骤：

一种基于太赫兹脉冲频谱与最优化算法的涂层厚度测量方法，包括以下步骤：

S1：用太赫兹时域光谱系统获得空载状态下的参考信号E_ref(t)和涂层样品测量信号E_mea(t)；

S2：将参考信号E_ref(t)和涂层样品的测量信号E_mea(t)输入计算机；

S3：用EEMD算法对输入两类信号进行降噪处理，得到测量信号E_mea(t)和参考信号E_ref(t)的EMD分解结果，对分解结果进行信号重建，获得重建后的测量信号和参考信号，分别记作E_eemd-mea(t)和E_eemd-ref(t)；

S4：设定初始参数，如涂层样品类型、初始误差等；

S5：用最优化算法求解拟合信号，方法如下：

S5.1：对待求信号E_obj(t)进行建模；