CN114427838A - 基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及*** - Google Patents

基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及***，预测方法包括：获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度值。评价方法包括：将厚度预测结果与利用时间延迟原理计算得到的厚度结果进行比较，进一步验证预测模型的准确性和适用性。本发明提供的预测方法只需考虑参考波形和已知参考厚度，建立两者的拟合模型，避免了因介质厚度较薄使信号混叠和因太赫兹波传输色散使波形展宽引起的厚度计算误差，为光学薄样品和厚样品的厚度测量提供了新思路，对结构复杂的工业部件的厚度无损检测提供了新的方向。

Description

基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及***
技术领域
本发明涉及太赫兹智能检测技术领域，尤其涉及一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及***。
背景技术
复合材料在工业生产中的应用十分广泛，其中在金属或类金属基底表面黏结其他介质可以发挥有益的保护或增强性能的作用，提升关键零部件的使用性能和寿命。如航空发动机利用特定的涂层实现抗氧化、隔热、耐磨等作用，增加发动机使用寿命；高速飞行器、运载火箭等外部抗烧蚀涂层；汽车外壳表面镀膜起到抗腐蚀耐磨特性，不同颜色漆膜增加美观性；芯片工艺过程中的涂层结构等等。由于制备工艺、工件结构、应用复杂性等因素的影响，产生了一系列新的质量检测和可靠性评价问题，目前应用无损检测技术对这些部件设备的防护介质进行质量分析与评估非常重要。
介质层厚度是评价工件制备过程可靠性和应用安全性的重要指标，对于提升工件性能和使用效率具有重要意义，现有的无损检测技术体系在不断发展以应对这些问题。目前常见的介质层测厚方法有超声波测厚、X射线测厚、声发射测厚和涡流测厚等，这些方法都存在一定的局限性，超声波测厚要求测试件表面平滑、且检测精度不高，X射线可能对检测人员产生影响，声发射法检测需要施加载荷、属于动态监测，涡流测厚受材料导电性和尺寸影响较大。
近年来，太赫兹技术作为一种新的监测方法被不断的应用于智能检测领域。作为一种新的辐射源，太赫兹波具有较低单光子能量、对金属和类金属材料有强反射性和对大部分非金属材料有高穿透性等特点，太赫兹检测技术已经在航空航天、文物检测、能源电力、生物医药等领域展现出巨大的应用潜力，特别是对于多种新型的复合材料质量检测，是一种较理想的优化方案。
常用的太赫兹测厚方法有两种，一种方法是先利用透射方式提取厚度已知的标准样品的折射率，然后利用反射方式结合时间延迟原理测量实际样件厚度，这种方法要求材料对太赫兹波的吸收较弱，且太赫兹波能穿透样品，不适用于金属基底上防护层介质的检测。另一种方法是利用反射方式测量样品厚度，以反射镜为参考信号提取样品折射率，建立物质和太赫兹波的相互作用模型，比较理论反射时域信号与实验测量信号，借助优化算法不断迭代进而确定样品厚度，这种方法需要保证样品待测面和镜面在同一平面，对镜面和样品被测面的相位重复性要求高，同时建立与实际情况一致的模型也很困难。
发明内容
本发明提供一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及***，用以改进现有太赫兹测厚方法对金属或类金属基底上黏结防护层介质检测时检测精度的不足，实现对介质厚度的精确测量。
本发明提供一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，包括：
获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
根据本发明提供的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，所述待测区域的太赫兹反射信号通过太赫兹脉冲垂直照射到待测区域获得。
根据本发明提供的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，所述待测区域的太赫兹反射信号包含三个完整的反射回波。
根据本发明提供的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，所述预处理包括：基线校正和小波滤波。
根据本发明提供的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，所述厚度预测模型通过偏最小二乘回归法训练包括：
根据所述已知厚度参考区的太赫兹反射信号获得自变量矩阵，根据所述已知厚度参考区的厚度值获得因变量向量，对所述自变量矩阵和因变量向量进行标准化处理，获得第一标准化矩阵和第二标准化矩阵；
根据第一标准化矩阵和第二标准化矩阵采用偏最小二乘回归法建立回归方程并训练，获得以光谱为自变量、以厚度值为因变量的厚度预测模型。
本发明还提供一种评价方法，该方法包括：
根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
采用所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
根据本发明提供的一种所述评价方法，所述根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值，包括：
分离待测区域太赫兹时域信号的第一反射信号和第二反射信号，根据第一反射信号峰值和第二反射信号峰值之间的时间间隔以及介质折射率获得待测区域的厚度测量值。
本发明还提供一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测***，包括：
信号采集模块，用于获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
厚度预测模块，将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
本发明还提供一种评价***，包括：
测量模块，用于根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
预测模块，用于采用所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
评价模块，用于根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
本发明提供的基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测、评价方法及***，针对以金属或类金属为基底的复杂面型结构和用途的表面介质的无损检测，实用性较强，避免了制作标准透射试件的制作困难，同时，本发明提供的厚度预测模型，避免了利用时域法计算时波形展宽、变形等引起的提取误差，也避免了利用镜面做参考时相位偏移引起的误差，更贴近实际检测需求，对结构复杂的工业部件的厚度无损检测提供了新的方向。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于反射太赫兹光谱的厚度预测方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的反射测量模型示意图；
图3是本发明实施例提供的反射信号谱示意图；
图4是本发明实施例提供的采集到的太赫兹反射光谱；
图5是本发明实施例提供的热障涂层折射率谱；
图6是本发明实施例提供的叶片不同位置回归厚度预测结果与太赫兹测厚结果比较图；
图7是本发明实施例提供的叶片不同位置回归厚度预测结果与太赫兹测厚结果的厚度差；
图8是本发明实施例提供的基于反射太赫兹光谱的厚度预测***的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的评价方法流程示意图之一；
图10是本发明实施例提供的评价方法流程示意图之二；
图11是本发明实施例提供的评价***的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合图1-图7描述本发明的基于反射太赫兹光谱的厚度预测方法，在本实施例中，实际是针对强反射基底准单层介质的厚度预测方法，如图1所示，所述方法包括如下步骤：
步骤101、获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
需要说明的是，预处理可以减弱因震荡和噪声引起的信号峰值相位提取误差。
步骤102、将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
需要说明的是，所述待测区域一般为复杂结构的金属或类金属基底防护层介质上任一区域，所述太赫兹反射信号包括反射太赫兹时域光谱测量时获得的介质层的上表面信号和下表面信号。
本发明实施例提供的基于反射太赫兹光谱的厚度预测方法，通过建立并训练好的厚度预测模型，实现对介质层任一区域的厚度进行预测，更贴近实际检测需求，对结构复杂的工业部件的厚度无损检测提供了新的方向。
在本发明的至少一个实施例中，所述信号预处理包括对信号进行基线校正和小波滤波，以减弱因震荡和噪声引起的信号峰值相位提取误差。
所述预处理结果应满足：信号无明显失真变形现象；预处理前后信号的均方根误差较小，预处理前后信号总能量之比一般大于99％等。
如图2所示，为本发明实施例的反射测量模型示意图，其中，E0是入射太赫兹脉冲，E1是待测样品上表面反射信号，E2是样品下表面反射信号，E3是样品和金属基地层间反射信号。
在本发明的至少一个实施例中，所述待测区域的太赫兹反射信号通过太赫兹脉冲垂直照射到待测区域获得。
在本发明的至少一个实施例中，所述待测区域的太赫兹反射信号包含三个完整的反射回波，可以保证第二反射回波的信号完整性。
在本发明的至少一个实施例中，所述厚度预测模型通过偏最小二乘回归法训练包括：
根据所述已知厚度参考区的太赫兹反射信号获得自变量矩阵，根据所述已知厚度参考区的厚度值获得因变量向量，对所述自变量矩阵和因变量向量进行标准化处理，获得第一标准化矩阵和第二标准化矩阵；
根据第一标准化矩阵和第二标准化矩阵采用偏最小二乘回归法建立回归方程并训练，获得以光谱为自变量、以厚度值为因变量的厚度预测模型。
需要说明的是，偏最小二乘回归具体建模过程是：
①已知厚度的参考区域的太赫兹反射光谱数据阵为自变量矩阵X，对应位置厚度值为因变量向量Y，将X和Y标准化处理，得到第一标准化矩阵和第二标准化矩阵E0和F0；
②记t1是E0的第1个光谱主成分，u1是F0的第一个厚度主成分，要求t1和u1的相关性最大，分别求E0和F0对t1的回归方程；
③用残差矩阵E1和F1取代E0和F0，求第2光谱主成分t2和厚度主成分u2，分别求E1和F1对t2的回归方程；
④利用交叉验证确定主成分个数，得到E0和F0关于r个主成分的回归方程，即得到关于光谱数据和厚度值的回归方程。
本发明实施例提供的偏最小二乘厚度预测模型只需考虑参考波形和已知参考厚度，建立两者的拟合模型，避免了利用时域法计算时波形展宽、变形等引起的提取误差，也避免了利用镜面做参考时相位偏移引起的误差，更贴近实际检测需求，对结构复杂的工业部件的厚度无损检测提供了新的方向。
下面对本发明提供的评价方法进行描述，本发明实施例以涡轮叶片为实施例，利用所述方法预测叶片不同区域热障涂层的厚度，并将预测结果和时域计算结果进行对比，说明方法的正确性和适用性。
如图9所示，本发明实施例提供的一种评价方法，该方法包括：
步骤201、根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
步骤202、采用所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
步骤203、根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
在本发明的至少一个实施例中，所述根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值，包括：
分离待测区域太赫兹时域信号的第一反射信号和第二反射信号，根据第一反射信号峰值和第二反射信号峰值之间的时间间隔以及介质折射率获得待测区域的厚度测量值。
需要说明的是，利用未知厚度检测区的时域信号的第一反射E1的峰值和第二反射信号E2的峰值之间的时间间隔Δt，在已知介质折射率n的情况下，结合公式d＝c*Δt/(2n)计算得到介质层厚度d，其中c＝3*108m/s。
在本发明的至少一个实施例中，所述介质折射率的计算方法包括：
利用傅里叶变换得到各自的频域谱E1(ω)和E2(ω)，则反射传输函数为式2：
Figure BDA0003463510540000081
其中，tas、tsa、rsm、ras分别是利用菲涅尔公式获得的太赫兹波从空气传播到介质层内部的透射系数、从介质层内部传播到空气层的透射系数、在介质层和金属基地界面间的反射系数、在介质层上表面反射回空气中的反射系数，d是该位置的样品厚度，ω是角频率，ρ(ω)是幅值特性，φ(ω)是相位特性，样品复折射率为
Figure BDA0003463510540000091
Figure BDA0003463510540000092
经过计算，得到的样品折射率表达式如式1所示，为：
Figure BDA0003463510540000093
如图5所示的热障涂层折射率谱中，在0.3～1.2THz频率范围内，介质的平均折射率是4.10。
在本发明的至少一个实施例中，所述评价方法具体包括如下步骤：
步骤a：使用反射太赫兹时域光谱***获取垂直照射到涡轮叶片已知厚度参考区的时域反射信号，如图4所示；
步骤b：分离已知厚度参考区的时域反射信号的介质上表面反射信号E1(t)和下表面反射信号E2(t)，然后计算叶片折射率谱，再由叶片折射率谱计算介质平均折射率，结果如图5所示；
步骤c：利用太赫兹***测量试件未知厚度区域的时域反射信号，以已知厚度区样品的时域反射光谱为自变量，对应厚度值为因变量，利用偏最小二乘回归法建立厚度与光谱的厚度预测模型，然后将其他区域的时域反射信号输入训练好的厚度预测模型，得到对应预测厚度；
步骤d：由于试件防护层介质折射率各处相同，故已知介质的平均折射率是4.10的前提下结合太赫兹信号的时间延迟原理，计算未知厚度区域介质层厚度，将预测结果与太赫兹厚度计算结果进行比较，验证预测结果的准确性。
图6和图7是本发明实施例提供的叶片不同位置回归厚度预测结果、太赫兹测厚结果以及二者的厚度差，由图上可以看出采用本发明实施例的方法预测叶片上其他区域18个不同位置的厚度，两种结果的相似性系数R2达到96.81％，且两种结果的厚度差小于3um，故本发明厚度预测与计算结果具有一致性，有效证明了本发明的预测精度。
在本发明的至少一个实施例中，如图10所示，所述评价方法包括：
步骤401、获取待测区域的太赫兹反射信号；
步骤402、太赫兹反射信号预处理；
步骤403、将预处理后参考区域的太赫兹反射信号和该参考区厚度值，利用偏最小二乘回归训练，建立以光谱信号为自变量、厚度为因变量的预测模型；
步骤404、将所述未知厚度检测区的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待检区域的厚度值；
步骤405、比较厚度预测结果和太赫兹时域法获得的厚度结果，计算两种厚度结果的绝对误差和相关系数。
下面对本发明提供的基于反射太赫兹光谱的厚度预测***进行描述，下文描述的基于反射太赫兹光谱的厚度预测***与上文描述的基于反射太赫兹光谱的厚度预测方法可相互对应参照，且该***主要应用于准单层介质的厚度预测。
如图8所示，本发明实施例提供了一种基于反射太赫兹光谱的单层介质厚度预测***，包括：
信号采集模块801，用于获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
厚度预测模块802，将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
本发明实施例提供的基于反射太赫兹光谱的厚度预测方法，通过建立并训练好的厚度预测模型，实现对介质层任一区域的厚度进行预测，更贴近实际检测需求，对结构复杂的工业部件的厚度无损检测提供了新的方向。
在本发明的至少一个实施例中，该***中，所述待测区域的太赫兹反射信号通过太赫兹脉冲垂直照射到待测区域获得。
在本发明的至少一个实施例中，该***中，所述待测区域的太赫兹反射信号包含至少三个完整的反射回波。
在本发明的至少一个实施例中，该***中，所述预处理包括：基线校正、SG平滑滤波和小波变换。
在本发明的至少一个实施例中，该***中，所述厚度预测模型通过偏最小二乘回归法训练包括：
根据所述已知厚度参考区的太赫兹反射信号获得自变量矩阵，根据所述已知厚度参考区的厚度值获得因变量向量，对所述自变量矩阵和因变量向量进行标准化处理，获得第一标准化矩阵和第二标准化矩阵；
根据第一标准化矩阵和第二标准化矩阵采用偏最小二乘回归法建立回归方程并训练，获得以光谱为自变量、以厚度值为因变量的厚度预测模型。
在本发明的至少一个实施例中，所述采集模块用于获取垂直照射到待测区域的太赫兹反射信号和垂直照射到标准厚度参考区的太赫兹反射信号。
下面对本发明提供的评价***进行描述，下文描述的评价***与上文描述的评价方法可相互对应参照，且该***主要应用于准单层介质的厚度预测方法的准确性评价。
如图11所示，本发明实施例提供了一种评价***，包括：
测量模块301，根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
预测模块302，采用所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
评价模块303，根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
本发明实施例中提供的评价***用于将计算出的测量值和预测出的预测值结果进行对比，说明预测方法的正确性和适用性。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，其特征在于，包括：
获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
2.根据权利要求1所述的基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，其特征在于，所述待测区域的太赫兹反射信号通过太赫兹脉冲垂直照射到待测区域获得。
3.根据权利要求2所述的基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，其特征在于，所述待测区域的太赫兹反射信号包含三个完整的反射回波，用于在选择时间窗口分离反射信号时，保证介质上下表面反射信号完整性。
4.根据权利要求1至3中任一所述的基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，其特征在于，所述预处理包括：基线校正和小波滤波，所述预处理用于减弱因震荡和噪声引起的信号峰值相位提取误差。
5.根据权利要求1至3中任一所述的基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法，其特征在于，所述厚度预测模型通过偏最小二乘回归法训练，包括：
根据所述已知厚度参考区的太赫兹反射信号获得自变量矩阵，根据所述已知厚度参考区的厚度值获得因变量向量，对所述自变量矩阵和因变量向量进行标准化处理，获得第一标准化矩阵和第二标准化矩阵；
根据第一标准化矩阵和第二标准化矩阵采用偏最小二乘回归法建立回归方程并训练，获得以光谱为自变量、以厚度值为因变量的厚度预测模型。
6.一种评价方法，其特征在于，该方法包括：
根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
采用权利要求1至5中任一所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
7.根据权利要求6所述的评价方法，其特征在于，所述根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值，包括：
分离待测区域太赫兹时域信号的第一反射信号和第二反射信号，根据第一反射信号峰值和第二反射信号峰值之间的时间间隔以及介质折射率获得待测区域的厚度测量值。
8.根据权利要求书7所述的评价方法，其特征在于，所述介质折射率采用式1获得：
Figure FDA0003463510530000021
其中，ns(ω)表示介质折射率，tas、tsa、rsm、ras分别表示利用菲涅尔公式获得的太赫兹波从空气传播到介质层内部的透射系数、从介质层内部传播到空气层的透射系数、在介质层和金属基地界面间的反射系数、从介质层表面反射回空气中的反射系数，d是介质层厚度，ω是角频率，φ(ω)是相位特性。
9.一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测***，其特征在于，包括：
信号采集模块，用于获取待测区域的太赫兹反射信号并进行预处理；
厚度预测模块，将所述预处理后的待测区域的太赫兹反射信号输入厚度预测模型，获得厚度预测模型输出的所述待测区域的厚度预测值；
其中，所述厚度预测模型是基于已知厚度参考区的太赫兹反射信号和已知厚度参考区的厚度值，通过偏最小二乘回归法训练得到的。
10.一种评价***，其特征在于，包括：
测量模块，用于根据太赫兹时域信号的时间延迟原理获得待测区域的厚度测量值；
预测模块，用于采用权利要求1至5中任一所述的一种基于反射太赫兹光谱的介质厚度预测方法获得待测区域的厚度预测值；
评价模块，用于根据所述待测区域的厚度测量值和厚度预测值，获得预测准确性的评价。
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