太赫兹无损检测的多特征参数神经网络分析技术

提出一种基于太赫兹无损检测的多特征参数神经网络分析技术,用于分析耐高温复合材料的粘贴质量无损检测.采用抽片式方法设计了一种耐高温复合材料的脱粘缺陷样品,抽片厚度为0.1mm.采用太赫兹时域光谱无损检测技术对耐高温复合材料的多层脱粘缺陷进行了检测试验研究,对比了上下脱粘缺陷所对应的太赫兹时域波形及频谱信息的异同,针对性地建立了耐高温复合材料粘贴质量的上层脱粘参数、下层脱粘参数、频域吸收质心参数等多特征参数,将特征参数进行优化作为反向传播神经网络的输入并对其进行上下脱粘分类识别.通过对反向传播神经网络的训练测试,实现了耐高温复合材料上层脱粘0.1mm、下层脱粘0.1mm的脱粘缺陷的识别.     

玻璃纤维蜂窝复合材料的太赫兹无损检测技术(英文)

采用双高斯脉冲反卷积滤波技术对太赫兹时域波形进行滤波优化,提出一种基于太赫兹时域光谱无损检测的太赫兹反射式层析成像技术,用于分析玻璃纤维蜂窝复合材料的粘接质量.结合玻璃纤维蜂窝复合材料结构的特点,分别在蜂窝上层胶膜和下层胶膜中设计了不同直径的圆形和梯形脱粘缺陷,在此基础上,完成了脱粘缺陷蜂窝结构样品的制作.提出的太赫兹反射式层析成像和B-scan成像方法,适用于玻璃纤维蜂窝复合材料的脱粘缺陷分析.针对反射式层析成像图像对比度差的问题,结合脱粘缺陷处的太赫兹时域波形数据特征,采用缺陷特征时间区域成像优化技术,提高了脱粘缺陷的检测能力和识别准确率,实现了玻璃纤维蜂窝材料的上层脱粘厚度50μm、下层脱粘厚度50μm缺陷的太赫兹无损检测.     

激光3D投影高精度校准建模方法

为了提高激光3D投影校准系统的校准可靠性、获得最佳校准参数,根据校准系统的基本原理,提出了一种将激光3D投影观测值求解模型与校准参数求解模型结合的方式,来建立激光3D投影校准模型的方法.该方法采用两个步骤进行激光3D投影校准系统的校准参数的求解.第一步是通过等距法建立激光3D投影观测值求解模型,引入模型初值的求解,这种初值的设计结果避免了该求解模型运用的牛顿迭代法呈现的弊端.第二步通过四元数法建立校准参数求解模型.仿真结果显示,在H、V上施加服从正态分布的均值为0、标准差σ=0.5″的误差后,该激光3D投影校准系统求解模型误差RMS在0.3mm以内,同时,采用激光跟踪仪作为对比基准验证了本方法的可靠性及校准精度,在3m至5m的定位空间范围内,最大误差在0.4mm以内,满足激光3D投影系统的投影定位精度.即该校准模型可实现对激光3D投影校准系统校准参数的求解,且校准精度高,校准方法收敛速度快,提高了系统校准工作速率,为激光投影系统的研制提供了新的算法思路.