[发明专利]针对三层导电结构缺陷的检测方法

说明书

本发明涉及一种针对三层导电结构缺陷的检测方法，该方法利用傅里叶变换和希尔伯特变换分析脉冲涡流检测信号频域和瞬时频域并提取特征，并且提取信号时域中峰值、过零点时间等特征，能较好并全面得到三层导电结构的缺陷信息；并采用基于AIC和Fisher的特征降维方法，减少特征冗余，能够使降维后的特征更好的表征缺陷类型，提高分类器的识别精度和效率，最后利用SVM构造分类器，采用粒子群算法对分类器模型参数进行寻优，能够提高训练速度和精度。本发明可提高三层导电结构的缺陷位置、缺陷尺寸识别的查准率和查全率，能够降低缺陷尺寸识别的误差。

技术领域：

本发明涉及一种缺陷无损检测技术，具体涉及针对三层导电结构缺陷的检测方法。

背景技术：

多层导电结构被广泛的使用在飞机、核电站、铁轨等制造中，是重要的工业制造材料。在长期使用过程中，多层导电结构可能会受到疲劳荷载、撞击和挤压等一些外力因素，导致其铆钉连接处出现裂纹缺陷，从而可能会影响多层导电结构使用的安全性，造成经济的损失，甚至对生命造成威胁。因此需要评估多层导电结构的使用安全性，即需要检测出裂纹的位置和定量分析裂纹，估计裂纹的尺寸，从而进行针对性的维护。目前，常用的多层导电结构电涡流无损检测技术包括脉冲涡流、常规电涡流、远场涡流等检测技术。相较于常规电涡流、远场涡流等其他电涡流检测技术，脉冲涡流检测技术在频域具有更丰富的信息，并且能够有效降低趋肤效应和提离效应的影响。因此选择脉冲涡流检测技术对多层导电结构进行检测，获得和分析可以穿透多层导电结构的脉冲涡流信号，从而估计出缺陷位置和尺寸。

目前，国内外有部分学者侧重于研究基于脉冲涡流的多层导电结构缺陷检测方法，从而估计出缺陷位置：如Hosseini S等人采用Rihaczek分布分析信号的频域特征，并结合时域特征，采用主成分分析提取特征确定多层导电结构中缺陷的分布；Chen X等人采用主成分分析法对特征进行删选，再采用Fisher线性判别法区分第三层表面和亚表面的缺陷；He Yunze等人采用主成分分析法对特征进行删选，再采用支持向量机区分第一层和第二层的表面和次表面缺陷。但是这部分学者只针对单层、某一层或两层导电结构的表面或亚表面的缺陷位置进行研究，较少研究三层导电结构各层存在缺陷的情况。

另一部分学者通过电涡流检测，估计多层导电结构中某一层的缺陷尺寸，如Abidin I Z利用不同的脉冲宽度的激励信号检测多层导电结构，并提取相应脉冲涡流检测信号的频率分量作为特征，说明该特征能够在一定程度上体现缺陷尺寸的变化情况。虽然该文献提取的特征能够反应出尺寸信息，但是没有具体对缺陷尺寸做出定量分析；张思全通过有限元方法对多层导电结构隐藏的腐蚀缺陷进行定量分析；Stott C A采用主成分分析和聚类算法对多层导电结构的第二层缺陷进行定量分析。但是上述学者只对某一层存在的缺陷尺寸进行定量分析。

此外上述这些学者都没有综合考虑缺陷位置与尺寸的问题，因此另一小部分学者同时综合研究缺陷位置与尺寸估计问题，如Huang P采用基于信息散度指数的投影追踪，提取信号特征用于对缺陷进行定位与定量。但是该文献采用信息散度指数的投影追踪对特征进行降维时，容易受到冗余、无效特征的影响，导致根据降维得到的新特征对缺陷进行定位与定量分析的效果较差。此外部分学者提出的主成分分析法是一种无监督的特征提取方法，没有很好的利用特征的先验知识进行识别。

总之，目前学者较少涉及三层导电结构下的缺陷位置和尺寸分析、只对某一层存在的缺陷尺寸进行定量分析，存在降维算法效果较差等缺点，有鉴于此，本案由此而生。

发明内容：

本发明提出一种针对三层导电结构缺陷的检测方法，通过提取47维特征参数，并采用基于AIC和Fisher的特征降维方法，寻找最优的特征降维维度，最后利用支持向量机(SVM)构造分类器，采用粒子群算法对分类器模型参数进行寻优，从而提高缺陷位置和尺寸的识别精度，降低模型训练时间。

为了实现上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：

针对三层导电结构缺陷的检测方法，包括如下步骤：