[发明专利]基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法

权利要求书

1.基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：

对待测试件的待检测区域进行激光超声面扫描获取激光超声信号；

将所述激光超声信号进行小波分解，得到细节分量和近似分量；

利用改进的小波阈值函数对所述细节分量进行降噪处理；

将近似分量和降噪后的细节分量进行小波重构，得到改进小波阈值降噪后的超声信号；

将改进小波阈值降噪后的超声信号进行K层变分模态分解，得到K个本征模态分量，记信号的第K个本征模态分量为u_k,k＝1,2,…,K；

计算各本征模态分量的能量密度与其平均周期的乘积；

根据各本征模态分量的乘积确定乘积数值突变点；

根据乘积数值突变点确定有效模态分量以及降噪模态分量；

利用有效模态分量重构得到降噪信号；

利用所述降噪信号得到超声成像。

2.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于，当对待测试件的待检测区域进行激光超声面扫描前，分别设置激光超声接收点以及激光超声激励点；

采用激光超声接收点不动，激光超声激励点移动的方式采集激光超声信号。

3.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于，所述根据乘积数值突变点确定有效模态分量以及降噪模态分量的步骤包括：

将所述乘积数值突变点作为标准，以乘积数值突变点的前n-1个本征模态分量确定为噪声分量，剩余的本征模态分量确定为有效模态分量。

4.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于，所述各细节分量选取sym7小波作为小波基，所述近似分量的分解层数为五层。

5.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于,所述小波阈值函数为

其中d_j为小波变换得到的各层高频系数，取阈值式中的σ为d_j的方差，σ＝median(|d_j|)/0.6745，N为激光超声信号长度；

其中，median(*)为MEDIAN函数，即返回给定数值的中值；所述中值是在一组数值中居于中间的数值；sgn(*)是返回一个整型变量，指出参数的正负号；exp(*)是以自然常数e为底的指数函数。

6.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于,所述变分模态分解主要包括以下步骤：

初始化λ¹，n,并赋初始值为0；并设置阈值ε＝10-6，最大迭代次数N＝500，预设本征模态分量分数K＝5，二次惩罚因子α＝2000；

由如下两式更新和

令k＝k+1，判断k的值是否小于K，若满足，返回步骤更新和否则进行更新的运算；

根据下式更新为：

循环更新和和更新的步骤，直至满足显示所示的迭代条件：

其中，{u_k}和{ω_k}分别对应分解后的模态分量和中心频率，λ为Lagrange乘法算子，n为迭代次数。

7.根据权利要求1所述的基于改进小波阈值及VMD的激光超声表面缺陷成像降噪方法，其特征在于，所述能量密度与所述平均周期分别按下列两式计算：

式中，Count(Optima_k)为第k个模态分量u_k的极值点总数。