CN104807496A - 用于表征被涂覆主体的传感器系统和方法 - Google Patents

用于表征被涂覆主体的传感器系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明题为用于表征被涂覆主体的传感器系统和方法。提供一种通过基于与物理模型的拟合的至少一个涂敷参数来表征被涂覆主体的方法。该方法由传感器系统按照非接触方式来执行,传感器系统包括:发射器系统,用于发射THz辐射;检测器系统,用于检测THz辐射;以及处理单元,操作上耦合到发射器系统和检测器系统。该方法包括:由发射器系统将THz辐射信号发射到被涂覆主体;由检测器系统检测作为与聚合涂敷相互作用的所检测THz辐射信号的响应信号;通过优化模型参数来确定物理模型的模型参数;从所确定模型参数来确定至少一个涂敷参数,其中至少一个涂敷参数包括聚合涂敷的厚度。

Description

用于表征被涂覆主体的传感器系统和方法
技术领域
本发明的方面涉及一种用于使用THz辐射、通过一个或多个涂敷参数来表征被涂覆主体的方法。该主体通过聚合涂敷、例如涂料膜来涂覆,以及涂敷参数包括例如聚合涂敷的厚度等。此外,本发明的方面涉及相应的传感器系统。
背景技术
聚合涂敷、具体来说是涂料的施加对于主体的扩大保护和美学或者对于制备主体供其他过程、例如(一个或多个)其他层的施加能够是有用的。下面主要论述聚合涂敷是涂料膜的情况,但是本论述也适用于通过其他聚合所涂覆的主体。
涂料膜通常以多个层施加于基底,每层具有不同目的。如果涂料施加于金属基底、例如机动车组件上,例如,典型层序列(由底至顶)为电泳涂层(e-coat)、底漆(primer)、底涂层(base coat)和透明涂层(clear coat),其中电泳涂层和底漆例如防止生锈,底涂层主要用于美学,以及透明涂层用于美学以及用于进一步环境保护。
虽然涂料工业通过使用涂料机器人越来越自动化,但是许多涂料膜仍然在涂料的均匀性或视觉外观方面呈现不足或者涂料在本身包含缺陷的基底上。由于这些原因,涂料膜的准确质量控制是涂料过程的重要部分。质量控制的一个重要方面是涂料厚度的测量,以便确保预定容差范围之内的均匀厚度。
用于厚度确定的大多数现有技术只确定整个涂料膜的总厚度。此外,这些技术的许多、例如声和磁感测仅在接触模式进行工作。此外,这些技术是涂料非特定的、即不能考虑特定涂料组成的特定性质,这引起大误差条,特别是对于不同涂料的厚层和多层。
为了克服这些限制的一部分,近来已经提出基于THz辐射的方法。这些基于THz的新方法允许非接触测量,并且由此克服现有技术的重要缺点。例如,JP 2004028618 A和EP 2213977 A1描述用于使用THz辐射来确定涂料膜的厚度的相应方法。厚度通过时域信号的峰值位置的减少来得到。峰值位置连同涂料的已知群折射率一起允许厚度的计算。但是,这种方法的健壮性留有改进的余地。另外,该方法仅对于具有已知折射率的已知涂料的单层才是可靠的。
因此,仍然需要进一步改进这些测量技术,例如以便得到更准确参数、例如(一个或多个)单独层厚度和可能的涂料标识,以获得可靠质量控制。
发明内容
鉴于以上所述,提供如权利要求1所述的方法以及如权利要求14所述的传感器系统。
按照第一方面,提供一种通过基于与物理模型的拟合的至少一个涂敷参数来表征被涂覆主体的方法。被涂覆主体包括由聚合涂敷、例如涂料膜所涂覆的基底,聚合涂敷具有至少一个层。该方法由传感器系统按照非接触方式来执行,传感器系统包括:发射器系统,用于发射THz辐射;检测器系统,用于检测THz辐射;以及处理单元,操作上耦合到发射器系统和检测器系统。该方法包括:由发射器系统将THz辐射信号发射到被涂覆主体,使得THz辐射与聚合涂敷相互作用;由检测器系统检测作为与聚合涂敷相互作用的所检测THz辐射信号的响应信号;通过优化模型参数来确定物理模型的模型参数,使得物理模型的预测响应信号与所检测响应信号拟合,模型参数指示描述THz辐射信号与聚合涂敷的相互作用的聚合涂敷的光学性质;以及从所确定模型参数来确定至少一个涂敷参数。
模型参数包括至少一个层的折射率的参数化。在至少一个层为多个层的情况下,所确定模型参数因而包括多个层的至少一个的相应折射率的参数化以及优选的多个层的每个的相应折射率的参数化。至少一个涂敷参数包括聚合涂敷的厚度。
按照第二方面,提供一种用于表征被涂覆主体的传感器系统。该传感器系统包括:发射器系统,用于将THz辐射发射到被涂覆主体;检测器系统,用于检测来自被涂覆主体的THz辐射;定位系统,用于相对于上涂料主体来定位发射器系统和检测器系统;以及处理单元,操作上耦合到发射器系统和检测器系统。该传感器系统配置用于通过按照第一方面的方法来表征被涂覆主体。
按照本发明的实施例的传感器组合件和方法允许可靠地得到(一个或多个)涂敷参数的准确和有意义集合,特别是涂敷或者其至少一个层的厚度。这通过利用来自被涂覆主体的所检测THz辐射响应的大量信息、通过使物理模型的预测响应与所检测THz响应信号拟合来实现。由此,优选地,所检测THz辐射信号的整个时间轨迹用于拟合(例如通过使用响应预测与测量响应之间的任何偏差的误差函数)。通过使用整个时间轨迹,该方法甚至相对THz辐射与聚合涂敷的小相互作用、例如小反射分波也极为灵敏,并且因此允许(一个或多个)单独涂敷参数的确定,即使层之间的光学对比度极小。
本发明的实施例的另一个优点在于,折射率包含在与所检测响应信号拟合的模型参数中。因此,不需要折射率的先前知识。
由此,甚至对于具有小光学对比度的多个层的多层结构也能够可靠地得到涂敷参数。因此,分析方法能够从所检测THz响应信号来得到聚合涂敷或者其(一个或多个)层的厚度以及可选的其他涂敷参数。优选地,这些参数能够从单个测量对所有层来确定。
THz辐射的优点在于,聚合涂敷通常对THz辐射至少是部分透明的,使得得到深度信息。
通过从属权利要求、描述和附图,能够与本文所述实施例相结合的其它优点、特征、方面和细节是显而易见的。
附图说明
下面将参照附图来描述细节,附图包括
图1是按照本发明的一实施例的传感器系统的示意侧视图;
图2a和图2b是图1的传感器系统可能的其他细节和变体的示意侧视图;
图3是示出具有被涂覆主体、按照本发明的一实施例、由传感器系统所发射的THz辐射的相互作用的示意图;
图4是示出按照本发明的一实施例、表征被涂覆主体的方法的框图;
图5是表示由图1所示的系统在时域所测量的响应信号和相关量的简图;
图6是表示与图5相似、但是在频域的响应信号的简图;
图7是表示由图1所示的系统在时域所测量的响应信号和相关量的简图;
图8是表示与图7相似、但是在频域的响应信号的简图;
图9a和图9b是将通过按照本发明的方法所得到的厚度与通过其他方法所得到的相应厚度进行比较的简图;
图10是表示能够存在于聚合涂敷中的各种类型的层的频率相关折射率的简图;
图11是表示与图7相似的、对于机械缺陷的不同大小(厚度)的响应信号的简图;以及
图12是将通过按照本发明的方法所得到的机械缺陷的大小与通过其他方法所得到的相应大小进行比较的简图。
具体实施方式
下面描述本发明的一些更详细方面。除非另加明确说明,否则这些方面相互无关并且能够按照任何方式相结合。例如,本文档所述的任何方面或实施例能够与任何其他方面或实施例相结合。
首先描述一些一般方面。按照本发明的一个方面,该方法由传感器系统按照非接触方式、即在没有任何传感器组件要求与被涂覆主体的直接物理接触的情况下执行。这并不排除保持被涂覆主体的支架或者除了与被涂覆主体相接触的THz发射器和接收器之外的任何其他传感器组件。
按照另一方面,除了厚度之外,涂敷参数对于每个或者至少对于涂敷的至少一个层的一部分还包括下列(a)-(d)的至少一个:
(a) 表征涂敷的至少一个层中包含的一种类型的涂料、例如水型或溶剂型涂料的涂料类型标识符。其他标识符可包括吸收谱的特性和/或色素、添加剂和溶剂的至少一个的类型。涂料类型标识符可选地从表征相应层的折射率(或者与折射率相关的量、例如透射或反射率)的频率相关性的参数来得到(可能还有其他)。
(b) 涂敷的至少一个层的比重,其中该层的比重可选地从该层的折射率和涂料类型标识符中的至少一个来得到。
(c) 指示涂敷的至少一个层中的缺陷的缺陷参数。
(d) 涂敷的层的总数。
按照另一方面,多个涂敷参数以及优选地为所有涂敷参数使用来自(一个或多个)相同数据源的测量同时得到,(一个或多个)数据源包括THz接收器。
优选地,单个测量波形或谱用于确定多个涂敷参数。换言之,多个并且优选地为所有涂敷参数从单个响应信号来确定。本文中,例如图5-8的波形被理解为单个测量波形,即使波形从多个THz脉冲来生成。单个测量波形被理解为连续时间或频率相关性的单个曲线。通常,单个波形包含用于确定多至所需的层(即,多至存在的层)的涂敷参数的充分信息。本文所述的方法被认为对一般数量的层、例如总共8个或者甚至更多层进行工作。在单个波形不应当包含用于确定最佳拟合响应并且由此可靠地确定所有涂敷参数的充分信息(例如因为数学问题欠确定)的例外情况下,THz束能够被适配、例如通过更长并且由此更富含信息的THz束来替换。同样,各来自不同所发射THz信号波形(参考波形)的多个THz响应信号可被测量并且同时用于优化模型参数。通过这种方式,将有可能区分和表征任何给定数量的层。
按照另一方面,该方法基于整个响应信号(基本上所检测THz辐射信号的所有数据点)的分析。因此,在任何点的测量响应信号(例如时间轨迹)的任何变化影响与模拟响应信号的给定猜测关联的误差函数,并且由此对预测响应信号的最终结果具有影响。这使该方法对测量响应信号中包含的任何信息极为灵敏,并且允许单独层参数的确定,即使(一个或多个)层的光学对比度极小。
接下来更详细描述与被涂覆主体相关的一些方面。按照一个方面,聚合(即,包含聚合物,优选地超过30质量百分数或者甚至超过50质量百分数聚合物)涂敷是具有至少第一层和第二层的多层涂敷。本发明还适用于更多层、例如三个或四个层等的情况。按照一个方面,层的数量为八或以下。层沿被涂覆主体的厚度方向相互重叠设置。因此,本发明特别适合于表征其上设置薄(小于200 μm厚)涂敷膜的基底。
按照另一方面,涂敷(4)为涂料膜,并且具有下列层的至少一个:(a) 电泳涂覆层;(b) 底漆层;(c) 底涂层;以及(d) 透明涂层。这些层的每个以及涂料膜的任何其他层称作漆层。因此,甚至在没有其他层的情况下,层(a)至(d)的任一个或者任何类似层被认为是漆层。
被涂覆主体可以是任何被涂覆物体。按照另一方面,被涂覆主体是机动车主体或其他机动车组件、列车主体或其他列车组件、飞行器主体或其他飞行器组件和风力涡轮机组件其中之一。
按照另一方面,基底主体包括黑色金属、有色金属和纤维合成材料中的至少一个。
接下来更详细描述与用于查找预测响应的算法相关的一些方面。该算法基于物理模型、即基于作为输入变量的模型参数来输出预测响应信号的函数。另外,参考信号和可能的其他数据、例如测量温度、湿度和/或其他变量作为附加输入变量来输入到物理模型中。物理模型基于物理考虑因素,例如根据物理定律以及特别是聚合层的光学性质来描述聚合层与THz辐射的相互作用的模型。物理模型包括基于作为输入变量的模型参数(例如,描述聚合层的光学性质的参数,特别是其折射率的参数化)来输出预测响应信号的函数。
模型参数可包括感兴趣量,例如折射率或者其参数化。下面给出与模型参数有关的其他细节。
按照一个方面,通过优化模型参数,使得物理模型的预测响应信号与所检测响应信号拟合,来确定物理模型的模型参数。该算法包括下列输入数据:参考波形(在时域)或者参考谱(在频域)或者描述尚未与被涂覆主体相互作用的所发射THz辐射信号以及与被涂覆主体相互作用的所检测响应的另外某种信号序列。另外,可输入表征被涂覆主体的其他参数,例如涂料的已知性质(例如其折射率的参数化)、涂料的层的已知数量、可用时的一些层的已知厚度、被涂覆主体的温度等。同样,可输入表征环境介质的其他参数,使得环境湿度和/或温度。按照另一方面,这些参数的任一个备选地也能够作为输入参数来得到,其然后通过本文所述的拟合算法来确定。
优选地,使用迭代算法。迭代算法包括下列步骤:(a) 基于使用模型参数的初始猜测的物理模型来计算模拟(预测)响应;(b) 计算表达预测响应与检测响应之间的偏差的误差函数;(c) 迭代步骤(a)和(b),由此代替步骤(a)的初始猜测,更新模型参数,以便简化误差函数。迭代这些步骤(a)和(b),直到误差函数满足最佳拟合标准。最后,(d) 得到作为满足步骤(c)的最佳拟合标准的最终参数的拟合参数。然后,涂敷参数的至少一部分(例如厚度)从拟合模型参数来计算。
因此,通过计算作为模型参数的函数的最佳拟合响应,使得最佳拟合响应满足表达预测响应与检测响应之间的偏差的误差函数的预定最佳拟合标准,来确定涂敷参数。最佳拟合标准可包括误差函数的最小化标准。
误差函数可包括例如预测响应信号与测量响应信号之间的差的L2范数。附加项可能可添加到L2范数,如以下所述。按照一个特定方面,误差函数具有频率相关灵敏度。因此,频域预测响应信号与频域测量响应信号之间的特定差可引起其幅值取决于该差发生的频率的误差函数。
一旦确定模型参数,则涂敷参数的至少一部分从模型参数来计算。
如本文所述的迭代最佳拟合算法确保可靠分析,其考虑所检测THz辐射信号中包含的完整信息。因此,结果是健壮的,甚至在层之间的极弱光学对比度的情况下,因为它基于大量数据点(整个测量响应信号)。此外,这种方式允许结果与被涂覆主体中存在的基本物理现象的实际理解一致。
按照另一方面,步骤(a)包括在时域和频域计算模拟响应信号(94);步骤(b)包括计算作为时域误差函数分量和频域误差函数分量的函数、例如(可能加权的)和数或平均数的误差函数。
接下来更详细描述与物理模型的模型参数有关的一些方面。模型参数指示描述THz辐射信号与相应聚合层的相互作用的相应聚合层的光学性质,并且由此允许使用物理模型来计算预测响应信号。另外,一旦确定最佳拟合模型参数,模型参数允许涂敷参数的计算。
模型参数可包括例如折射率、透射和反射率及其参数化、例如允许频率相关性的参数化中的至少一个。另外,模型参数可包括层的数量和每层的厚度。
这类模型参数的一个或多个的选择是有利的,因为它们允许比较简单地计算涂敷参数的至少一部分。同时,这些模型参数经由菲涅耳方程(参见以下图4的描述)直接链接到透射和/或反射系数,并且由此链接到与被涂覆主体相互作用的THz信号的检测响应。因此,实现与被涂覆主体相互作用的THz信号的响应的良好和健壮模型。
优选地,物理模型和模型参数实现折射率和/或透射和反射系数的参数化,使得这些量具有频率相关性(例如,通过描述促成折射率的至少一个谐振)。在一示例中,能够通过根据每层的频率相关折射率表达透射和/或反射系数,来得到频率相关性。频率相关参数化优选地基于物理考虑因素。优选地,模型参数允许折射率和/或透射和反射系数被表达为复数,即,它们允许这些量的非零虚部。
下面通过举例给出用于参数化被涂覆主体的一个聚合层的频率相关折射率n(f)(f为频率)的可能模型参数。即,n(f)的函数形式可使用近似预计频率相关性的下列参数化来表达:
n(f)2 = n 0 2 + ∑ k  n k 2 * p k  (f)           (1)
本文中,k=1..N是索引(N为自然数,例如N=1),n 0 n k 是模型参数,以及p k (f)是表示聚合层中的物理现象的频率相关函数。方程的参数化不仅具有良好近似聚合层的折射率的预计形式的优点,而且还允许通过聚合层中的物理相干模式、例如吸收模式所引起的频率相关性的物理解释。
按照另一方面,折射率的参数化包括描述谐振峰值的频率相关贡献(例如上述函数p k (f))。频率相关贡献例如可表达为
ωp2 / (ω02 - ω2 - iγω),
其中,ω=2πf是角频率,ω0是峰值频率,ωp是等离子体频率,γ是衰减系数,以及i是虚数单位。在一具体示例中,峰值频率具有值ω0,其在THz范围之内或者处于比THz范围要高的频率。在另一示例中,存在具有不同参数的上述形式的两个频率相关贡献,例如,一个贡献具有THz范围之内的ω0,而一个具有高于或低于THz范围、例如在红外范围中的ω0
下面给出P k (f)的函数形式的其他具体示例,参见图4的描述。在这个示例的变化中,也能够使用n(f)或者指示相应层的光学性质的另外某个参数的任何其他参数化。
接下来更详细描述与所发射THz辐射信号和所接收(分析)THz辐射信号相关的一些方面。本文中,THz辐射定义为0.1-10 THz的范围中的频率的电磁辐射(即,包括具有该频率的不可忽略信号分量)。所检测信号(例如所检测THz辐射的时域波形和/或频域谱)又称作谐振信号。
所发射/所接收THz辐射信号可以是连续信号、THz脉冲或者部分THz脉冲。本文中,部分脉冲或者分波定义为所发射脉冲/波的部分——在幅度方面——反射或透射部分。例如,与图3中的响应信号70的部分对应的线条的每个指示部分脉冲/分波。
按照另一方面,通过分析响应信号的时域波形,或者通过分析响应信号的频域谱,来得到涂敷参数。按照一个优选方面,通过分析响应信号的时域波形和频域谱,来得到涂敷参数。
接下来更详细描述与其他输入数据相关的一些方面。按照另一方面,传感器系统还包括操作上耦合到处理单元的空气水分传感器和/或温度传感器,其中该方法还包括从空气水分传感器得到环境空气水分值,从温度传感器得到温度值,以及将所得温度值和/或环境空气水分值输入处理单元。
接下来更详细描述与传感器设备的几何布置相关的一些方面。按照一个方面,发射器系统和检测器系统可设置在被涂覆主体的同一侧。这在被涂覆主体的基底对THz辐射是反射的、例如机动车主体的金属基底的情况下是特别有利的。
一般来说,优选的是(但是不作要求),发射器系统和检测器系统设置成使得THz辐射沿垂直其表面的方向照射被涂覆主体。例如,按照一个方面,传感器系统可包括作为分束器的半透明THz反射器。分束器可相对被涂覆主体片以某个角度来设置,使得来自发射器系统的光路以及到检测器系统的光路向/从基本上垂直于被涂覆主体的公共光路来引导。因此,发射器系统和检测器系统分别设置用于发射和检测相对被涂覆主体具有正确入射角的光线。
其他布置也是可能的。例如,发射器系统和探测器系统能够设置在被涂覆主体的相对侧,以用于执行透射测量。如果被涂覆主体的基底对THz辐射是至少部分透明的(例如THz辐射的射束强度的至少0.1%的透射),则这是特别有用的。
接下来描述与表面粗糙度的检测相关的一些方面。这些方面优选地可适用于反射测量的情况,其中发射器系统和检测器系统设置在被涂覆主体的同一侧。由相对于发射器系统和被涂覆主体表面中的至少一个处于检测器系统的至少两个不同位置的检测器系统(20)来检测多个响应信号。这可通过移动检测器系统、发射器系统和/或被涂覆主体来实现。移动是使得检测器系统的位置的至少一个远离由发射器系统和被涂覆主体表面所限定的直接光路。这个直接光路定义为来自发射器系统的辐射束按照几何光学定律(斯涅尔定律)到达检测器系统的光路。
远离光路的所检测信号的强度给出通过被涂覆主体的表面粗糙度所引起的漫反射的指示。因此,多个所检测响应信号、特别是其强度的分析允许确定表面粗糙度。按照一个优选方面,位置的至少一个处于直接光路上,而位置的至少另一个远离直接光路,以及表面粗糙度从这些位置的响应信号的强度的比较来确定。
本发明还针对用于执行本文所述方法的系统。按照一个方面,该传感器系统包括:发射器系统(10),用于将THz辐射发射到被涂覆主体;检测器系统(20),用于检测来自被涂覆主体的THz辐射;定位系统,用于相对于上涂料主体来定位发射器系统(10)和检测器系统(20);以及处理单元(30),操作上耦合到发射器系统(10)和检测器系统(20)。该传感器系统配置用于通过按照本文所述的任何方面的方法来表征被涂覆主体。本文中,术语“配置用于”包括为此目的而对处理单元进行配备和编程。为此,处理单元的存储器可配备有用于使处理单元的处理器运行如本文所述的任何方面的方法的程序代码。
附图和实施例的详细描述:
现在将详细参照各个实施例,在各附图中示出它们的一个或多个示例。各示例作为说明来提供,而不是要作为限制。例如,作为一个实施例的一部分所示或所述的特征能够在任何其它实施例上使用或者与其结合使用,以便产生又一个实施例。预计本公开包括这类修改和变更。
在附图的以下描述中,相同参考标号表示相同或相似组件。一般来说,仅描述相对单独实施例的差异。除非另加说明,否则一个实施例中的一部分或方面的描述也适用于另一个实施例中的对应部分或方面。
图1是按照本发明的一实施例的传感器系统1的示意侧视图。传感器系统1具有:发射器系统10,用于发射THz辐射;检测器系统20,用于检测THz辐射;以及处理单元30,操作上耦合到发射器系统10和检测器系统20。另外,图1示出可选附加传感器26、例如可选湿度测量装置和/或定位和/或存在传感器,例如以用于感测车体的存在和/或位置。传感器26也可以在操作上耦合到处理单元30。本文中,“操作上耦合”包括耦合到相应系统,例如耦合到用于触发THz辐射的发射的发射器系统以及耦合到用于接收指示响应信号的测量数据的检测器系统的处理单元的接口。
此外,被涂覆主体2设置成使得由发射器系统10和检测器系统20隔着一侧的发射器和检测器系统10、20与另一侧的被涂覆主体2之间的气隙42面向被涂覆主体2。被涂覆主体2具有基底2a和涂敷4。图1中,涂敷4具有两个层4a和4b。这个数量的层仅通过说明示出,以及涂敷4可具有任何其他数量的层,例如一个层或三个层。按照一个优选方面,所述方法和系统可用于具有至少两个层的多层涂敷。
图1还示出从发射器系统10所发射的THz辐射信号60的路径。THz辐射信号60(实线)穿过气隙42以及部分穿过被涂覆主体2,其上它与被涂覆主体相互作用。图1中通过实线所示的THz辐射信号的一部分在基底2a的表面反射,并且经过气隙42又传播到检测器系统20。在图1中通过虚线所示的辐射信号60的其他部分在被涂覆主体的各种层界面部分反射,最终又传播到THz检测器系统20(作为THz响应信号70),并且在其中被检测。除了这些反射之外,THz辐射的各个部分的传播速度受到其与被涂覆主体2的相互作用影响(并且在此期间)。这样,所检测THz信号70携带与被涂覆主体2的(一个或多个)层有关的详细信息。
图3更详细示出THz辐射与被涂覆主体2的相互作用。在层4a、4b——与另一个层或者与周围介质——的各界面,THz辐射的一部分被反射,而一部分被透射。反射和透射部分分别通过复合反射系数rij和复合透射系数tij来表达。在这里,下标ij表示层i与j之间的边界,层4a通过i,j=2来表示,层4b通过i,j=3来表示,以及周围介质42通过i,j=1来表示。在基底2的反射系数写作r34,即,下标j=4表示反射基底。
电磁辐射与这个多层叠层(气隙42、具有基底2a和层4a、4b的被涂覆主体2)的相互作用创建反射和透射信号的复合模式。与被涂覆主体2相互作用的这个THz辐射的一部分由检测器系统20来检测。这个所检测辐射、更准确来说是表示所检测辐射(例如,表示为如图5-12所示的时域曲线或频域曲线)的数据点集合又称作THz响应信号70。
光线与图3所示的多层结构的相互作用能够通过菲涅耳方程来描述。对于具有金属基底上的空气中的两个层的薄膜(折射率n1=1)(第一层具有折射率n2、厚度d2以及第二层具有折射率n3、厚度d3),反射总电场Er能够写作部分光线的级数:
  (2)
本文中,假定辐射的法线入射,透射率和反射率tij、rij以及相移β、γ能够表达如下:
        (3)
其中λ是入射光的波长,ni是(复合并且可能频率相关的)折射率,以及di是第i层(或者空气或基底)的厚度,如上所述。
处理段30(参见图1)接收响应波形(THz辐射响应)70,并且还接收或者其中已经存储发射器10所发射的波形60。处理段30则执行响应波形的分析(考虑原始波形和其他信息、例如所检测水分和/或温度),并且由此通过本文所述的方法(参见例如图4的描述以便获得附加细节)来得到涂敷参数。
在图1和图3中,辐射示为相对被涂覆主体2的法线方向沿某个角度传播。这个传播方向主要为了便于说明,因为它允许视觉分离入射和反射THz辐射。在实际装备中,THz辐射的主要传播方向优选地垂直于被涂覆主体,如以下图2a和图2b所示,使得透射和接收THz信号是共线的并且垂直于被涂覆主体2的表面。这样,反射信号的最大部分由检测器来捕获,以及反射受到装备的几何结构最小影响。在整个描述中,假定法线入射,但是相应公式能够通过将菲涅耳方程用于非法线入射代替方程(2)、按照简单方式来一般化成非法线入射。
图2a和图2b是图1的传感器系统的可能实现或变化可能的其他细节的示意侧视图。图2a中,发射器系统10和检测器系统20以其轴处于某个角度(这里为90°)来设置,以及分束器12设置成例如共同对齐轴,使得透射和接收THz信号是共线的并且垂直于被涂覆主体2的表面。在基底2a对THz辐射是反射的情况下、例如在金属基底的情况下,这个布置极为有利。
在图2b中,发射器系统10和检测器系统20设置在被涂覆主体2的相对侧上,其中其光轴(它们之间的直线)与被涂覆主体2基本上垂直。这样,执行简单透射测量代替图1的实施例的测量。在基底2a至少部分透射THz辐射的情况下、例如在包含树脂或聚合物的基底的情况下,这个布置极为有利。
在图1、图2a和图2b的布置中,检测器系统20相对于发射器系统10和被涂覆主体2表面中的至少一个可以是活动的,例如远离直接光路是活动的。如上所述,这允许表面粗糙度的测量。检测器系统20的相对移动作为替代或补充可通过活动发射器系统和/或活动被涂覆主体来实现。
THz辐射响应70的所产生波形受到每层的厚度和光学性质影响。具体来说,各部分反射束部分的幅度取决于多个透射和反射系数,以及其时间间隔(即,部分反射束部分相对所发射束的时间差)取决于聚合涂敷的光学厚度,如图3所示以及如上所述。因此,全辐射响应70连同对应于没有与被涂覆主体相互作用的所发射THz信号60的参考信号一起包含用于确定图3所示的层4a和4b的聚合涂敷的厚度d2、d3以及被涂覆主体的其他涂敷参数的充分信息。
下面描述用于得到聚合涂敷的厚度和其他涂敷参数的迭代算法的特定方面。发明人已经发现,稳定和可靠算法通过使用物理模型确定涂敷参数来得到。在这里,涂敷参数包括被涂覆主体的聚合涂敷的至少一个厚度,例如涂敷和/或其层的一个或多个的厚度。为了明确起见,对于其上设置由两个层4a、4b组成的聚合涂敷的基底2a(参见图1)的情况以及对于待确定的下列涂敷参数示出该方法:层的每个的厚度d2、d3(厚度共同标记为d);以及能够根据每层的频率相关折射率n(f)来表达的其他涂敷参数。本文的论述能够适合确定聚合涂敷的单个层的厚度的情况或者适合多于两个层的每个的厚度。
这个算法在图4的框图中更详细示出。这个算法基于物理(光学)模型81。物理模型81包括波形预测图84,其将作为输入的模型参数92映射到作为输出的预测波形94。此外,模型81包括涂敷参数图82,其将作为输入的模型参数92映射到作为输出的涂敷参数91。本文中,模型参数92例如是每层的折射率n(f)和厚度d的参数化;以及预测波形94例如是响应信号70的预测形式。
下面更详细描述波形预测图84的示例。如上所述,波形预测图84以模型参数92作为输入,并且输出预测波形94。在这里,模型参数是每层的厚度d(即,本例中的厚度d2、d3)以及每层的频率相关折射率n(f)的参数化。
下面描述能够与给定实施例无关地使用的折射率n(f)的参数化的优选方面。折射率的参数化是使得折射率具有与频率的相关性,其中折射率优选地具有上式(1)的形式。优选地,折射率包括描述谐振的频率相关贡献,以及频率相关贡献特别优选地可表达为与下式成比例的函数p k (f)
ωp,1 2 / (ω02 -ω2 - iγ1ω),
其中,ω是频率,ω0是振荡器频率,ωp,1是等离子体频率,γ1是衰减系数,以及i是虚数单位。作为替代或补充,频率相关贡献可以可表达为与下式成比例的函数p k (f)
ωp,1 2 / (-ω2 - iγ1ω),
即,作为具有零频率处的峰值的自由振荡器。
可选地,存在其他频率相关贡献/被加数、例如来自其他振荡器的贡献。
例如,(平方)折射率的可能参数化为
      (4)
其中,ε是在高频的介电常数,以及ω0是振荡器频率。只要涉及其与THz辐射的相互作用,涂料层能够例如通过一个或多个振荡器来表达:一个自由振荡器(对于其,ω0 = 0);以及可选地另一个振荡器与吸收带(对于其,ω0具有某个有限值)关联。
如上所述的参数化用于层的每个。因此,这种情况下的模型参数是方程(4)中的可调参数以及每个层的厚度d。因此,例如,在各只通过表示层的自由(电子)振荡的一个振荡器(即,其中ω0 = 0)所建模的层的情况下,每层的模型参数为d、ε、ωp,1和γ1,以及折射率经由方程(4)来得到,其中计数器n=11以及ω0,12 = 0。
从厚度d和折射率n(f)的这种参数化,透射和/或反射系数能够经由菲涅耳方程来得到。在图3所示的被涂覆主体2的示例中,在层4a、4b的界面的反射和透射系数rij、tij例如在上式(3)给出。
波形预测图84还包括用于计算预测响应(响应信号70的预测波形)94的一组光学方程。这些光学方程例如通过上式(2)来表达。光学方程具有下列输入参数:(i) 所发射THz辐射信号72的波形E0(即,图1和图3的所发射辐射60的波形),以及(ii) 来自方程(3)的反射和透射系数(rij、tij)以及相移β、γ。也可包含其他输入参数。
该算法还包括误差函数85,其表达一方面的预测响应94与另一方面的所检测响应74(图1、图3的所检测辐射70的波形)之间的偏差95。这个误差函数85例如可以是如本文所述的L2范数或者另外某个范数。
可能地,按照与这个实施例无关的误差函数的一般方面,误差函数可包括:“罚值项”,其对物理上不可信预测响应进行罚值;和/或频率相关项,其对特别灵敏频率范围中的偏差给出附加权重。这种灵敏频率范围可至少部分包括0.1 THz与1 THz之间的频率范围。这种项例如可加入其他贡献、例如L2范数。
按照一个特定方面,误差函数具有频率相关灵敏度。因此,频域预测响应信号与频域测量响应信号之间的特定差可引起其幅值取决于该差发生的频率的误差函数。
接下来更详细描述涂敷参数图82。如上所述,涂敷参数图82从模型参数92来计算作为输出的涂敷参数91。在上述示例中,被涂覆主体的一些涂敷参数可按如下所述从n(f)的上述参数化来得到。
(a) 表征涂料的类型的涂料类型标识符可从参数化n(ω)的参数、例如方程(4)的右边的参数来确定。这些值与其中定义各涂料类型的这些参数的值或范围的表进行匹配,以及涂料类型基于该匹配来确定。备选地,只有参数化n(ω)的离散参数集合可用作拟合算法的输入参数,各参数集合对应于已知涂料类型。然后使用使误差函数为最小的集合,以及涂料类型确定为与所选集合对应的涂料类型。
(b) 涂敷的至少一个层的比重可从该层的涂料类型标识符直接得出,或者可按照与以上在(a)中所述方法相似的方式来得到。备选地,对于一些涂料,比重可表达为折射率的函数,例如它在特定频率的值(例如ω=0)或者它对频率范围的积分或L2范数。函数也可取决于上述涂料类型。
(c) 指示涂敷的至少一个层中的缺陷的缺陷参数。这个缺陷参数可从n相对它在涂敷的相邻区域中的值的突然局部变化来得到。
作为补充或替代,缺陷参数也可通过检测在特定区域的涂敷中的附加层(例如空气层)的存在来得到。按照这个方面,层的数量用作拟合参数,以及其中得到附加层的区域标记为具有缺陷。
厚度d已经用作拟合参数,并且同样地用作涂敷参数。同样,层的数量N可用作(离散)拟合参数,其然后同样用作涂敷参数。
接下来更详细描述如图4所示的迭代算法本身。在第一步骤,初始拟合参数92例如作为随机数或者可信初始值来生成。在这个示例中,如上所述,拟合参数通过表征每层的相应折射率的相应厚度和参数来给出。
然后,初始拟合参数92连同参考波形72一起输入波形预测图84;以及波形预测图84使用这个输入来计算预测(模拟)响应94。即,反射率和透射率以及相移经由菲涅耳方程(方程(3))来计算,并且预测响应94使用光学方程(方程(2))、基于这些系数来计算,如上所述。
然后,预测响应94和测量响应74之间的偏差95使用误差函数85来计算。然后,模型参数92根据先前步骤的系数和误差函数85来改变。这个变化使用最终接近最小偏差的策略来执行。例如,能够使用基于Levenberg-Marquardt技术的最小化算法。然后,重复进行算法(箭头86),这时使用改变的模型参数92代替初始参数。
这样,模型参数(拟合参数)92在箭头86所表示的循环中重复改变,直到偏差95满足最佳拟合标准(例如,直到偏差充分最小化或者直到满足另外某个取舍标准。)。
然后,上一步骤的最终拟合参数92用于经由如上所述的涂敷参数图82来计算涂敷参数91(例如厚度d2、d3)。
这样,通过计算充分使偏差95为最小的最佳拟合响应94,即,使得物理模型的预测响应94与所检测响应74拟合,来确定涂敷参数91。由于该算法经由误差函数85来考虑所检测响应74的全波形而不只是单独标志特征,所以通过按照物理模型所给出的适当方式考虑每个单独频率分量的事实,结果是稳定和可靠的。
在备选实施例中,频率相关折射率n(f)备选地也可由另一个等效参数化、例如与折射率的平方乘以频率成比例的传导性来替代。备选地,每层的光学相干性质的另外某个参数化也能够用作拟合参数。例如,在变化中,涂敷参数91能够直接用作拟合参数。在另一个变化中,迭代方法能够适合两个以上层。为此,方程(2-3)将一般化到2个以上层,这是简单教材知识。在另一个变化中,可使用附加输入参数(例如周围介质、例如空气42、44的折射率)。
在另一个变化中,描述为拟合参数的一些参数可使用附加传感器或输入部件来确定。因此,例如,第一涂覆层4a的厚度d2可手动输入,以及本文所述的迭代方法可以仅用于得到附加施加层4b的厚度d3。
接下来参照图5-8来论述一些实验结果。
图5示出在如图1所示的装备中由被涂覆主体2所反射并且由检测器20所测量的THz辐射信号70的根据测量的时域波形(电场Er(t))。被涂覆主体2由钢基底2a之上的多层涂料涂覆4组成。与图1不同,多层涂料涂覆由三个涂料层来组成:透明涂层、蓝色溶剂型底涂层和白色底漆。
图5示出作为延迟时间t的函数(曲线:实验)、从被涂覆主体所反射的电场Er(t)。另外,图5还示出参考场(曲线:参考)。参考场通过用作参考(参考曲线)、来自未涂覆钢板的类似测量来得到,使得所测量信号没有失真而保持其原始波形。
图6示出实验得到的频域的反射率(曲线:实验),即,频率相关响应信号除以频率相关参考信号。这后两个量对于与图5中相同的实验条件来得到,换言之,它们是图5所示的相应曲线的傅立叶变换。
在图5和图6中,多层膜(参见图3)内部的内反射作为频域的振荡显现:即,如图3所示的多个反射产生响应信号中的特性周期性,其与跳动模式相似。这些周期性又给出通过图4所示方法来推断负责这些多个反射的被涂覆主体的分层结构的简单操控。在这个实施例中,通过干扰所引起的周期性是允许得到准确和快速收敛结果的波形的一个示例。在其他实施例中,其他波形可出现缺乏或者视觉上看来缺乏这类周期性,但是还允许推断分层结构。
因此,图5和图6所示的响应信号的特性模式(曲线:实验)包含与每层的细节有关的信息,尽管在高度卷积形式中,从其中现有技术方法无法提取这个信息。具体来说,这个复杂回波脉冲串的峰值减法和/或去卷积的现有技术方法没有引起单独层的可靠厚度估计,也没有引起总叠层厚度。图5中,例如,在时域数据中没有清晰可识别内反射是可见的。这使得难以甚至不可能使现有技术方法确定单独峰值并且因此提取有意义数据。
相比之下,本发明的方法能够从THz响应信号来提取相干信息。在这里,通过经由以上参照图4所述的步骤同时将时域和频域的数据与物理模型拟合,来应用该方法的一实施例。所产生的预测响应示为图5的时域(曲线:时域拟合)和图6的频域(曲线:频域拟合)的最佳拟合曲线。如从图5和图6能够看到,拟合在极高的精度来描述数据,即,最佳拟合(曲线:时域拟合和/或频域拟合)很好地近似实验曲线。图6的频谱中几乎垂直的尖峰通过样本与参考之间的空气湿度的细微差异来引起,从而在水的吸收线的位置产生尖峰。总体上,实验数据和模型预测的良好符合是该方法的质量和精度的指示。
从预测波形的最佳拟合参数,通过上述方法(参见例如图4的描述)以高精度来得到每层的涂敷参数91、例如厚度d。
通过上述方法(参见图4)从拟合所得到的涂敷参数(厚度)包括如下所述:42.5 μm(透明涂层的厚度)、22.3 μm(底涂层的厚度)、31.9 μm(底漆的厚度),其中总厚度为96.7 μm。
磁性和机械常规测量分别指示涂敷的总厚度为97±5 μm和98±1 μm。然而,无法比较单独层厚度,因为常规测量不能提供单独层的厚度。然而,总厚度良好符合,这证明在这些常规方式之内,按照本发明的方法与常规方式的一致性。
图7和图8示出分别与图5和图6相似的测量,其中具有下列差异:在图7和图8中,透明基底(多晶硅基底)用来代替图5和图6的钢结构。另外,使用采用如图2b所示装备的透射测量。方程(2)中的表达相应地适合考虑图2b的装备。否则,图5和图6的描述在这里也适用。
产生于如上所述的图7和图8的数据的分析的厚度如下所述:45.7 μm(透明涂层的厚度)、17.0 μm(底涂层的厚度)、38.3 μm(底漆的厚度),其中总厚度为101.0 μm。磁性和机械常规测量指示总厚度分别为100±3和101±3。
本文所述的方法按照类似方式应用于具有由基底上的单个、两个或三个层所组成的涂敷的其他涂料膜。将所得到的厚度值与通过常规技术所得到的值进行比较,并且在图9a和图9b中示出。在这些附图中,使用THz技术(垂直轴)所确定的整个涂敷的总厚度与相同多层上使用常规机械和磁性技术(分别为图9a和图9b的水平轴)的参考测量进行比较。线条作为完美匹配的指示、即两种方式的一致来提出。
图9a中,基底是硅,以及执行与图7和图8相似的测量。图9b中,基底是钢,以及执行与图5和图6相似的测量。在图9a和图9b中,使用本文所述方法与其他方式所确定的值之间的密切对应性指示本文所述方法的精度。对其应用该方法的最薄单层对钢为37 μm以及对硅为9.5 μm。如从图9a和图9b能够看到,在所有情况下,本文所述的方法以优于1 μm的精度给出准确结果。
下面参照图10,作为(一个或多个)其他涂敷参数来描述与一个或多个单独层的涂料的类型的确定有关的其他细节。对于这个方法,相干涂料的参考数据集存储在控制单元的系统存储器中。参考集合对于涂料的每个包括一个或多个光学性质,例如模型参数或涂敷参数的值或范围或者从其中可得出的量。
每个单独涂料层的一个或多个光学性质在拟合过程期间来确定,并且随后与参考数据集进行比较。涂料类型然后作为来自与所确定光学性质最为一致、例如具有与所确定光学性质最小偏差或者定义覆盖它们的范围的参考数据集的条目来确定。
为了示出这个方面,图10示出由折射率的实部所表示的、机动车涂料领域的六种常见种类的涂料的光学性质。涂料的种类(类型)是:三种水型底涂层(银色、云母、天蓝色)以及三种溶剂型涂料(白色底漆、2K蓝色底涂层、透明涂层)。在这里,光学性质由在室温下确定的、THz频率的频率相关折射率来给出。
能够看到,每种涂料的谱相关性极为不同:银涂料包含铝粒子,其与例如透明涂层和底漆相比由极大折射率来反射。由于涂料之间的大谱差,谱是准唯一的,以及光学性质与参考数据集的比较良好地适合于确定涂料的种类。
参照图11和图12,现在描述按照本发明的可能方法的另一方面。即,按照这个方面,未知涂料多层的层的数量确定为另一涂敷参数。通过相同方法,可选地有可能识别涂料下面的可能缺陷、例如气泡,作为对层的数量的替代或补充。
图11示出被涂覆主体的透射时域波形,其涂敷具有施加于玻璃纤维增强塑料基底的一层白色涂料(~ 500 μm厚)。透射时域波形是在THz频率的时域的透射电场,即,与图7相似并且按照相同方式所得到的数据。
在被涂覆主体中,气泡存在于涂料层与基底之间。气泡作为压痕特意引入基底中,并且表示典型缺陷。图11中,对于没有气泡的情况(曲线:没有缺陷)以及对于变化深度(在0与4.5 mm之间,如所示的曲线)的各种气泡示出波形。没有气泡,在缺陷的位置的基底厚度为5 mm。对于气泡,基底厚度减小,使得基底加气泡的厚度恒定在5 mm。因此,例如,在4.5 mm厚度缺陷的情况下,基底厚度减小到0.5 mm。
从图11的波形,在视觉上已经清楚,具有低许多的折射率的介质存在于涂料下面,因为脉冲串位移到较短时间延迟。这立即示出用缺陷检测的方法的适当性:缺陷作为相对于涂料的低折射率的另一“层”来检测。由于与周围涂料层的折射率的大差异,光学对比度较高,并且缺陷的可靠检测是可能的。
因此,按照本发明的一个方面,通过确定作为位置的函数的层的数量,并且通过登记层的数量的局部变化,来检测缺陷。缺陷区域然后可确定为相对于其周围具有增加数量的层的区域。由此,缺陷的大小可确定为这个区域的大小。在这个区域中,也可确定缺陷的折射率,并且从其中可选地可确定缺陷的类型。
应用检测缺陷的方法的结果在图12中示出。本文中,如本文所述方法(垂直轴)所确定的缺陷大小与从数学测量(水平轴)所确定的大小进行比较。图12的所产生数据点位于接近作为经过该结果的线性拟合的直线。这示出这种方法的一致性和再现性。
在聚合涂敷是具有涂料的一个或多个层的涂料膜的情况下,按照本发明的方法是特别适用的。方法和系统的一种用途是供涂料机动车主体或涂料机动车组件的分析。另一种用途是供列车主体/组件、飞行器主体/组件(例如飞行器机身、机翼等)的分析。另一种用途是供风力涡轮机组件、特别是风力涡轮机的涂料叶片的分析。基底主体可包括黑色金属、有色金属和纤维合成材料中的至少一个。例如,本发明的当前方面的应用是例如用于离岸目的的风力涡轮机的叶片的缺陷检测。在这里,被涂覆主体是包含涂料下面的缺陷的风力涡轮机叶片。
虽然以上针对实施例,但是可设计其它和进一步实施例,而没有背离权利要求书所确定的基本范围。

Claims (15)

1. 一种通过基于与物理模型的拟合的至少一个涂敷参数来表征被涂覆主体(2)的方法,其中
所述被涂覆主体包括由聚合涂敷(4)、例如涂料膜所涂覆的基底(2a),所述聚合涂敷(4)具有至少一层(4a),并且
所述方法由传感器系统(1)按照非接触方式来执行,所述传感器系统包括:发射器系统(10),用于发射THz辐射;检测器系统(20),用于检测THz辐射;以及处理单元(30),操作上耦合到所述发射器系统(10)和所述检测器系统(20),
所述方法包括:
- 由所述发射器系统(10)向所述被涂覆主体(2)发射THz辐射信号(60),使得所述THz辐射与所述聚合涂敷(4)相互作用;
- 由所述检测器系统(20)检测作为与所述聚合涂敷(4)相互作用的所检测THz辐射信号(70)的响应信号(74);
- 通过优化所述模型参数,使得所述物理模型的预测响应信号与所检测响应信号拟合,来确定所述物理模型的模型参数,所述模型参数指示描述所述THz辐射信号与所述聚合涂敷(4)的相互作用的所述聚合涂敷(4)的光学性质,所确定模型参数包括所述至少一个层的折射率的参数化;
- 从所确定模型参数来确定所述至少一个涂敷参数,其中所述至少一个涂敷参数包括所述聚合涂敷(4)的厚度。
2. 如权利要求1所述的方法,其中,所述聚合涂敷(4)是至少具有第一层(4a)和第二层(4b)的多层涂敷,并且所述至少一个涂敷参数是包括所述第一层(4a)和所述第二层(4b)的厚度的多个涂敷参数。
3. 如权利要求1或2所述的方法,其中,所述涂敷(4)是涂料膜,并且包括下列层(a)-(d)、可能其任何组合的至少一个:
(a) 电泳涂层
(b) 底漆层
(c) 底涂层
(d) 透明涂层。
4. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述被涂覆主体(2)是机动车组件、列车组件、飞行器组件和风力涡轮机组件其中之一。
5. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述基底主体包括黑色金属、有色金属和纤维合成材料中的至少一个。
6. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述物理模型的所述预测响应信号通过包括下列步骤的迭代过程(86)与所检测响应信号拟合:
(a) 使用所述模型参数(92,93)的初始猜测、基于所述物理模型来计算模拟响应信号(94);
(b) 计算表达所述预测响应信号(94)与所检测响应信号(74)之间的偏差(95)的误差函数;
(c) 迭代步骤(a)和(b),由此改变所述模型参数(92,93),直到所述误差函数满足最佳拟合标准,
(d) 得到作为满足步骤(c)中的所述最佳拟合标准的最终参数的所述拟合参数,并且从所述拟合参数(92,93)来计算所述一个或多个涂敷参数的至少一个。
7. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述误差函数具有频率相关灵敏度。
8. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,步骤(a)包括在时域和频域计算模拟响应信号(94);步骤(b)包括计算作为时域误差函数分量和频域误差函数分量的函数的所述误差函数。
9. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述至少一个涂敷参数是还包括下列至少一个的多个涂敷参数:
(a) 表征所述涂敷(4)的至少一层(4a)中包含的涂料的类型的涂料类型标识符,所述涂料类型标识符按照下列特性的至少一个来表征所述涂料的类型:水型或溶剂型涂料;吸收谱的特性;色素的类型、添加剂的类型和溶剂的类型;
(b) 所述涂敷(4)的至少一个层(4a)的比重,其中所述层的比重可选地从所述层的所述折射率和所述涂料类型标识符中的至少一个来得到;
(c) 指示所述涂敷(4)的至少一个层(4a)中的缺陷的缺陷参数;
(d) 所述涂敷(4)的层的总数。
10. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所有所述一个或多个涂敷参数从单个响应信号来确定。
11. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所述发射器系统(10)和所述检测器系统(20)设置在所述被涂覆主体(2)的同一侧,用于执行反射测量。
12. 如权利要求11所述的方法,所述方法还包括
- 由相对于所述发射器系统(10)和所述被涂覆主体(2)表面中的至少一个处于所述检测器系统(20)的至少两个不同位置的所述检测器系统(20)来检测多个响应信号(74),所述位置的至少一个远离由所述发射器系统和所述被涂覆主体表面所限定的直接光路;以及
- 基于所述多个所检测响应信号来确定所述被涂覆主体(2)表面的表面粗糙度。
13. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,还包括在所述物理模型中输入参考信号序列(72),其中所述参考信号序列描述没有与所述被涂覆主体(2)相互作用的所发射THz辐射信号。
14. 如以上权利要求中的任一项所述的方法,其中,所确定模型参数包括所述第一层的折射率的参数化,使得所述折射率具有与频率的相关性,其中所述折射率优选地包括描述谐振的频率相关贡献,并且所述频率相关贡献特别优选地可表达为
ωp 2 / (ω02 - ω2 - iγω),
其中ω是频率,ω0是峰值频率,ωp是等离子体频率,γ是衰减系数,以及i是虚数单位。
15. 一种用于表征被涂覆主体(2)的传感器系统(1),所述传感器系统包括:
- 发射器系统(10),用于向所述被涂覆主体发射THz辐射;
- 检测器系统(20),用于检测来自所述被涂覆主体的THz辐射;
- 定位系统,用于相对于所述上涂料主体来定位所述发射器系统(10)和所述检测器系统(20);以及
- 处理单元(30),操作上耦合到所述发射器系统(10)和所述检测器系统(20),其中
所述传感器系统(1)配置用于通过如权利要求1至14中的任一项所述的方法来表征被涂覆主体。
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