[发明专利]针对三层导电结构缺陷的检测方法

权利要求书

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K_yu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K_yu：若K大于阈值K_yu，则取AIC值最小对应的Fisher投影维度K_best，提取K_best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K_yu，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。