[发明专利]一种复合材料缺陷的深度预测方法

权利要求书

1.一种复合材料缺陷的深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)、对被测试件进行热激励，采集被测试件的红外热图像序列；

(2)、利用矩阵稀疏分解算法对红外热图像序列进行缺陷定性分析，从而确定出所有缺陷区域；

(3)、提取不同深度缺陷的热对比特征时间

(3.1)、在每一个缺陷区域内选取中心区域内的多个像素点，再提取每个像素点的温度随时间变化的曲线，记为该深度缺陷下的时间-温度曲线i＝1,2,…,k，k表示选取的像素点个个数，j＝1,2,…,N，N表示缺陷区域的个数；以及在该缺陷区域周围选取一个非缺陷区域的像素点，并提取该像素点的温度随时间变化的曲线，记为标准的时间-温度曲线T_j；

(3.2)、将每一个深度缺陷下的时间-温度曲线与标准的时间-温度曲线作差，得到每一个深度缺陷下对应的热对比曲线即

(3.3)、将每一个深度缺陷下的所有峰值所对应的时间求均值，得到每一个深度缺陷下的特征时间τ_j；

(3.4)、将所有深度缺陷下的特征时间τ_j组成特征时间序列τ_mj；

(4)、预测缺陷深度

(4.1)、利用高斯分布对非线性因素进行建模

建立修正特征时间值τ_mj'＝τ_mj+ε_j，ε_j为不同深度缺陷下的不确定性变量；

建立高斯变换的数学模型：其中，1≤j≤N，rank(τ_mj)表示τ_mj的大小次序，Φ^-1是累积分布函数的反函数；

其中，Φ^-1满足：其中，

(4.2)、选取不同的标准差σ，建立τ_mj与缺陷深度d_j之间的关系；

其中，表示τ_mj与d_j之间拟合的线性映射矩阵，T表示转置；

(4.3)、将选取的不同的σ值代入到步骤(4.2)所示的关系式中，分别计算出不同的缺陷深度d_j，再根据公式计算误差error_j，最后选取最小值error_j对应的σ作为最终的标准差，；

(4.4)、根据最终的σ值修正τ_mj，得到修正后的特征时间值τ_mj'；

(4.5)、建立τ_mj'与缺陷深度d_j之间的关系，进而预测出不同的缺陷深度；