[發明專利]基于超聲相控陣圖像碳纖維復合材料缺陷分類方法和裝置

在審

• 申請號: 201910532550.0
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110108800A
• 公開（公告）日: 2019-08-09
• 發明（設計）人: 施麗蓮
• 申請（專利權）人: 紹興文理學院
• 主分類號: G01N29/06
• 分類號: G01N29/06;G01N29/44
• 代理公司: 紹興市寅越專利代理事務所(普通合伙) 33285
• 代理人: 陳彩霞

1.一種基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：

(1)利用超聲相控陣檢測技術獲取碳纖維復合材料缺陷樣本的樣本缺陷圖像特征參數；

(2)根據所述的樣本缺陷圖像特征參數利用聚類分析法建立一種或多種缺陷類型對應的圖像特征中智參數模型；

(3)利用超聲相控陣檢測技術采集被測碳纖維復合材料的被測缺陷圖像特征參數；

(4)計算所述的被測缺陷圖像特征參數與所述的圖像特征中智參數模型之間的關聯度；

(5)根據所述的關聯度判斷缺陷類型。

2.根據權利要求1所述的基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的步驟(1)，具體為：

(1.1)利用超聲相控陣檢測技術采集碳纖維復合材料缺陷樣本的樣本圖像信息；

(1.2)根據所述的樣本圖像信息進行圖像重建并提取相應的樣本缺陷圖像特征參數。

3.根據權利要求1或2所述的基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的樣本缺陷圖像特征參數包括樣本面積特征參數和樣本形狀特征參數。

4.根據權利要求3所述的基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的步驟(2)具體為：

根據所述的樣本缺陷圖像特征參數利用聚類分析法建立一種或多種缺陷類型對應的圖像特征中智參數模型，圖像特征中智參數模型公式如下：

其中，其中Sⁱ_min和Sⁱ_max分別代表第i種缺陷類型所對應的樣本面積特征參數的最小值和最大值；和代表第i種缺陷類型所對應第j類樣本形狀特征參數的最小值和最大值；在所述的樣本面積特征參數<Sⁱ_min,Sⁱ_max-Sⁱ_min,1-Sⁱ_max>中，Sⁱ_min、Sⁱ_max-Sⁱ_min和1-Sⁱ_max分別表示所述的樣本面積特征參數的隸屬度、不確定性度和非隸屬度。在所述的第j類樣本形狀特征參數中，和分別表示所述的第j類樣本形狀特征參數的隸屬度、不確定性度和非隸屬度。

5.根據權利要求4所述的基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的步驟(3)具體為：

(3.1)利用超聲相控陣檢測技術采集被測碳纖維復合材料的被測圖像信息；

(3.2)根據所述的被測圖像信息進行圖像重建并提取相應的被測缺陷圖像特征參數。

6.根據權利要求5所述的基于超聲相控陣圖像的碳纖維復合材料缺陷分類方法，其特征在于，所述的被測缺陷圖像特征參數具體如下表示：

M_t＝{<(S_t,δ,1-S_t>,〈P_1t,Δ₁,1-P_1t>,<P_2t,Δ₂,1-P_2t>,……〈P_jt,Δ_j,1-P_jt>}；

其中，S_t代表被測碳纖維復合材料所對應的被測面積特征參數；P_jt代表被測碳纖維復合材料所對應第j類被測形狀特征參數，δ和Δ_j是根據精度要求的可調參數。