[发明专利]针对三层导电结构缺陷的检测方法在审
申请号: | 202011620290.1 | 申请日: | 2020-12-30 |
公开(公告)号: | CN112800843A | 公开(公告)日: | 2021-05-14 |
发明(设计)人: | 周莹;陈友荣;金合丽;刘半藤;任条娟 | 申请(专利权)人: | 浙江树人学院(浙江树人大学) |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G01N27/90 |
代理公司: | 绍兴市寅越专利代理事务所(普通合伙) 33285 | 代理人: | 邓爱民 |
地址: | 312303 浙江省绍*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 针对 三层 导电 结构 缺陷 检测 方法 | ||
1.针对三层导电结构缺陷的检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:制作三层导电结构的无缺陷试件及若干有缺陷试件,每个有缺陷试件中的缺陷仅设置在其中一层,采用脉冲涡流检测设备对制作的试件进行检测,获得脉冲涡流检测信号数据,并作为训练样本,构建缺陷位置识别训练集和缺陷尺寸识别训练集;
步骤2:参数初始化设置:初始化独立参数系数λ以及初始化当前所处模式,设置降维维度阈值Kyu和缺陷训练模型标志FLQ,令FLQ=0,当前维度K=1;
步骤3:根据当前所处模式读取对应模式下的数据,并将脉冲涡流信号转化为时域信号,提取时域特征参数;将时域信号进行傅里叶变换,提取频域特征参数;分解时域信号并进行希尔伯特变换,提取瞬时频域特征参数;合并所提取的脉冲涡流信号的时域、频域和瞬时频域特征参数来构造特征集Λ;
步骤4:判断当前所处模式:如果当前模式为“缺陷位置训练模式”或“缺陷尺寸训练模式”,则继续执行步骤5以及后续步骤;如果当前模式为“检测模式”,则直接跳到步骤8;
步骤5:利用Fisher方法将特征集Λ降到K维,计算和记录K维维度对应的AIC值;
步骤6:判断K是否大于阈值Kyu:若K大于阈值Kyu,则取AIC值最小对应的Fisher投影维度Kbest,提取Kbest维度投影下的特征集Λ'和记录该投影方向然后根据当前所处模式利用SVM构造对应的分类器;若K小于等于阈值Kyu,则K=K+1,重新返回步骤5进行降维处理;
步骤7:对分类器进行训练,采用粒子群方法对惩罚因子和高斯函数核参数进行寻优,完成训练,并保存训练好的分类器;
判断当前模式:如果当前模式为“缺陷位置训练模式”,则将当前模式修改为“缺陷尺寸训练模式”,令FLQ=1,K=1,然后跳到步骤3;如果当前模式为“缺陷尺寸训练模式”且FLQ4,则令FLQ=FLQ+1,K=1,跳到步骤3;如果当前模式为“缺陷尺寸训练模式”且FLQ=4,则将当前模式修改为“检测模式”,令投影矩阵跳到步骤3;
步骤8:对特征集Λ进行投影,读取投影后的特征集Λ”,调用缺陷位置识别分类器识别缺陷位置并输出,若识别结果为无缺陷,则跳到步骤3;若识别结果为有缺陷,则对特征集Λ重新进行投影,并调用缺陷尺寸识别分类器识别缺陷尺寸,输出缺陷尺寸后重新执行步骤3。
2.根据权利要求1所述的针对三层导电结构缺陷的检测方法,其特征在于:所述步骤1中的试件共19个,1个无缺陷试件和18个有缺陷试件,缺陷尺寸设置如下6种:2mm、3mm、4mm、5mm、6mm、7mm,将6种缺陷尺寸的缺陷分别设置在第一层导电结构中,形成6个第一层有缺陷的试件;将6种缺陷尺寸的缺陷分别设置在第二层导电结构中,形成6个第二层有缺陷的试件;将6种缺陷尺寸的缺陷分别设置在第三层导电结构中,形成6个第三层有缺陷的试件。
3.根据权利要求2所述的针对三层导电结构缺陷的检测方法,其特征在于:所述获得脉冲涡流检测信号数据中,每一种有缺陷试件的200组脉冲涡流检测信号数据和无缺陷350组脉冲涡流检测信号数据,且每组具有2000个采样数据;选取350组且每组2000个的无缺陷信号数据、每一层随机选取2mm、3mm、4mm、5mm、6mm和7mm各50组且每组2000个的有缺陷试件信号数据作为缺陷位置识别的训练集;三层中每一层的2mm、3mm、4mm、5mm、6mm和7mm缺陷尺寸各选择200×2000个信号数据,则每一层获得6×200组且每组2000个的信号数据作为缺陷尺寸识别的训练集。
4.根据权利要求1所述的针对三层导电结构缺陷的检测方法,其特征在于:所述步骤3中当前所处模式为“缺陷位置训练模式”,则读取缺陷位置识别的训练集;若当前所处模式为“缺陷尺寸训练模式”,且当FLQ=1时,读取第一层缺陷尺寸识别的训练集;当FLQ=2时,读取第二层缺陷尺寸识别的训练集;当FLQ=3时,读取第三层缺陷尺寸识别的训练集;若当前所处模式为“检测模式”,则读取直接检测的三层导电结构的脉冲涡流信号数据。
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