[发明专利]一种复合材料缺陷的深度预测方法

说明书

本发明公开了一种复合材料缺陷的深度预测方法，通过基于稀疏矩阵分解算法定性分析，利用高斯变换，通过提取缺陷区域和非缺陷区域的热对比温度曲线，以热对比曲线峰值时间为不同深度的特征时间，将理论上特征时间和缺陷深度之间的非线性关系重新映射为线性关系，从而精准的预测出缺陷深度，具有方法简便，且预测精度高等特点。

技术领域

本发明属于无损检测技术领域，更为具体地讲，涉及一种复合材料缺陷的深度预测方法。

背景技术

无损检测是建立在现代科学技术基础上的一门应用性技术学科，以不破坏被测物体内部结构为前提，用物理的方法检测物体内部或表面的物理性能，状态特性以及内部结构，检查物体内部是否存在缺陷，从而判断被测试件是否合格。对于缺陷的检测主要分为定性分析和定量分析，定性分析以确定被测试件是否含有缺陷，而定量分析确定缺陷的尺寸以及深度。

碳纤维复合材料具有低密度、高强度、耐高温、抗氧化等优点，在航空航天领域的应用越来越广泛。在严峻的航空环境下，复合材料部件往往会因为疲劳累积、撞击、腐蚀等物理化学因素影响，容易产生缺陷和损伤。出于对航空材料的高质量，高可靠性的需求，无损检测也就具有巨大的重要性。红外热成像检测技术被广泛用于各类缺陷的快速检测，再利用红外热图像序列进行分析处理实现缺陷的定性分析和定量分析。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种复合材料缺陷的深度预测方法，通过提取缺陷热对比特征时间和高斯变换相结合，将特征时间和缺陷深度的非线性关系通过高斯变换映射为线性关系，从而实现缺陷深度的准确估计。

为实现上述发明目的，本发明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；