CN109444255A - 一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，本发明首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像，采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值，并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器，然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类中，对阻抗变化图像进行判断，从而对碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断，本发明解决了碳纤维增强复合材料出现缺陷而造成的经济损失的问题，本发明方法基于现有多频率电磁传感器，不需要设计涡流检测设备和系统，易于现场实现，采用SVM分类器能较准确地自动识别试件缺陷，提高了缺陷识别的效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，属于无损检测技术领域。
背景技术
在工业生产、航空航天以及公共基础设施等诸多领域的提高技术水平或者改善产品质量的过程中，对于产品的结构材料的选择是一个非常重要的环节。为了满足这种需求，人们制造并使用了各种复合材料。其中，在碳纤维增强复合材料占了较大的比重。碳纤维增强复合材料不仅具有一般碳素材料的优点，如耐摩擦、耐高温、耐腐蚀、导电性好，而且还具有密度小、质量轻、拉伸强度高、各项异性、热膨胀稀疏小等特性。随着科技进步，碳纤维增强复合材料的制造技术日趋完善，其性能也逐步提高，应用领域逐步拓宽，广泛应用于航空航天、军事工业领域以及工业领域，其中汽车、土木建筑能源和电子领域为最优前景的应用领域。碳纤维增强复合材料通常会在制造过程中或者在使用过程中形成各种形式的缺陷。碳纤维增强复合材料中的缺陷类型有多种，在一块碳纤维增强复合材料板中，有时仅存在一种缺陷，有时会多种缺陷同时存在，其中分层、夹杂、脱粘与孔隙缺陷是最常见的缺陷。在多种应用领域中，特别是在航空航天、公共设施建设等，这些行业都需要周期性的对设备进行检测，以保证其安全稳定。对于碳纤维增强复合材料中缺陷的检测，近年来的无损检测技术广泛应用其中。电磁涡流技术作为无损检测技术的一种，对于检测碳纤维复合材料的缺陷在国内外属于新兴技术，其优势在于测量方法多、敏感度高、检测速度快、适用场合灵活。通过电磁传感器可以便捷地获取电磁涡流检测的阻抗信号，从而进行信号分析及处理，达到检测缺陷的目的。对于可在复平面上实时显示的阻抗信息，急需一种对其能够快捷、直接的提取特征量，并给出检测结果的方法。缺陷检测的实质为模式分类与识别的问题，常见的分类算法中，支持向量机只需确定模式类样本数据之间的最优分类面就可以完全的确定分类器。
支持向量机是在统计学习理论上发展起来的一种新的机器学习方法，基于结构风险最小化原则，具有很强的泛化能力。而且支持向量机算法针对小样本数据具有高效率、高性能的优势。因此，在对阻抗在复平面的图像的小样本分类识别中，支持向量机是一个较好的选择。
发明内容
本发明的目的在于提供一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，本发明解决了碳纤维增强复合材料出现缺陷而造成的经济损失的问题。
本发明的技术方案是：首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像，采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值，并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器，然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类中，对阻抗变化图像进行判断，从而对碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断。
所述多频涡流检测装置包括多频率电磁传感器、定制传感器和2D机动扫描台，定制传感器的探头为差分探头，定制传感器固定于2D机动扫描台上，定制传感器与多频率电磁传感器相连。
所述采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值的具体步骤如下：
(1)测量平面阻抗信号轨迹图像的对称性：利用尺度不变特征变换算法计算平面阻抗变化轨迹的图像上下两部分的对称度；
(2)测量平面阻抗信号轨迹图像的幅值：通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像对应复平面虚轴的最大值和最小值的差；
(3)测量平面阻抗信号轨迹图像的角度：通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像最大幅值点与最小幅值点相连形成的直线与复平面实轴的夹角。
上述方法的具体步骤如下：
Step1：将定制传感器的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step2：然后将定制传感器的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step3：再将定制传感器的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step4：然后再将定制传感器的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step5：从Step1～Step4中每10组数据中选取5组数据作为训练样本用支持向量机SVM分类器进行分类训练，得到训练分类器；
Step6：Step1～Step4中其余的数据作为测试样本，输入至训练分类器中进行测试，从而根据测试结果对碳纤维增强复合材料有无缺陷进行判断。在本发明中，经过对比发现在SVM算法中采用高斯径向基核函数能到达到较好的效果。
所述Step5进行分类训练时，试件无缺陷记为“1”，有缺陷记为“0”。
碳纤维增强复合材料缺陷的判断是一个有无的问题，因此，本发明只构造一个考虑二值分类的支持向量机即可。给定训练集为{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)}，其中xi∈R3，代表3个特征值；yi∈{+1,-1}，yi＝+1，表示该样本点属于无缺陷，yi＝-1表示该样本点属于有缺陷。
本发明的有益效果是：
(1)本发明方法基于现有多频率电磁传感器，不需要设计涡流检测设备和系统，易于现场实现。
(2)本发明方法引入对复平面阻抗信号的变化轨迹提取特征，根据对称性、幅值及角度进行特征提取，进而训练SVM分类器，达到自动识别缺陷的目的，大量仿真结果表明，本方法具有较高的可靠性。
附图说明
图1为本发明检测方法的流程图；
图2为本发明实施例1装置组成图；
图3为本发明实施例1中各硬件的结构组成；
图4为本发明实施例1实验产生的复平面阻抗变化轨迹图像。
图中各标号：1-多频率电磁传感器、2-定制传感器、3-2D机动扫描台。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
实施例1：基于最新的现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate ArrayFPGA)技术，开发了一个多频率电磁传感器1，如图2所示，并构建了一个包括多频电磁仪器1、定制传感器2及2D机动扫描台在内的实验扫描平台3，如图3所示，多频率电磁传感器1由前端硬件模块和Zynq-7020SoC构成。由接收线圈与发射线圈组成的差分探头构成定制传感器2。PC用于连接多频率电磁传感器1进而处理得到的信号数据。两个信号放大器、激励电路、ADC/DAC模块以及增益控制模块共同构成前端硬件模块。定制传感器2的接收线圈与发射线圈分别与多频率电磁传感器1的前端硬件模块中的两个信号放大器相连，其中，发射线圈与激励电路连接。前端硬件模块通过FMC连接器与Zynq-7020SoC相连，Zynq-7020SoC由PL可编程逻辑模块与PS处理系统组成。PL由DDS、IQ解调器、偏移二进制转换器、数据编码器、增益控制器和DMA单元组成。PS由以太网堆栈、DMA控制器和控制实用程序部分。PL与PS通过AXI AMBA接口连接。Zynq-7020SoC与PC通过UART连接，使用UDP协议。测试信号处理器在LabVIEW环境下在PC机，再通过MATLAB软件对测试信号进行处理分析。PC主要有以下功能：数据记录、数据显示、仪表控制器功能、UDP socket编程和串行接口。
该装置以45kHz的频率对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出阻抗变化轨迹的图像，类似于数字“8”，将图像的对称性、幅值及角度作为特征值，对SVM分类器进行训练，将待识别图像的特征值输入到训练后的SVM分类器，对阻抗变化图像进行识别。
所述方法基本步骤如下：
(1)采用SIFT算法确定平面阻抗信号轨迹图像的对称性，所述对称性指阻抗图像类似于数字“8”的上下两部分的对称度；
(2)测量复平面阻抗信号轨迹图像的幅值，所述幅值指图像对应复平面虚轴的最大值和最小值的差；
(3)测量平面阻抗信号轨迹图像的角度，所述角度指图像最大幅值点与最小幅值点相连形成的直线与实轴的夹角；
(4)碳纤维增强复合材料缺陷的判断是一个有无的问题，因此，本发明只构造一xi∈R3，代表3个特征值；yi∈{+1,-1}，yi＝+1，表示该样本点属于无缺陷，yi＝-1表示该样本点属于有缺陷。
如图4所示，一个考虑二值分类的支持向量机即可。给定训练集为{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)}其中，多频涡流检测装置包括多频电磁仪器1、定制传感器2及2D机动扫描台在内的实验扫描平台3，该装置以45kHz的频率对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出阻抗变化轨迹的图像，类似于数字“8”，从以下过程中获得对称性、幅值及角度的特征值。
如图1所示，实验的具体步骤如下：
Step1：将定制传感器2的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step2：然后将定制传感器2的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step3：再将定制传感器2的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step4：然后再将定制传感器2的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step5：从Step1～Step4中每10组数据中选取5组数据作为训练样本用支持向量机SVM分类器进行分类训练，得到训练分类器；
Step6：Step1～Step4中其余的数据作为测试样本，输入至训练分类器中进行测试，从而根据测试结果对碳纤维增强复合材料有无缺陷进行判断。在本发明中，经过对比发现在SVM算法中采用高斯径向基核函数能到达到较好的效果。
表1给出缺陷的诊断识别率达到了89.7％，表明了SVM分类器对于自动识别碳纤维增强复合材料具有较好的效果。而且本方法需要的样本量小，且便于计算，涉及的实验设备操作便捷。
表1
上面结合附图对本发明的具体实施例作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (5)
1.一种碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，其特征在于，首先利用多频涡流检测装置对碳纤维增强复合材料试件的上下表面进行扫描，获得其阻抗信息，并在复平面上显示出平面阻抗信号轨迹图像，采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值，并利用支持向量机SVM分类器对特征值进行训练建立训练分类器，然后将待识别图像的特征值输入到训练后的分类器中，对阻抗变化图像进行判断，从而实现碳纤维增强复合材料的缺陷进行诊断。
2.根据权利要求1所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，其特征在于：所述多频涡流检测装置包括多频率电磁传感器(1)、定制传感器(2)和2D机动扫描台(3)，定制传感器(2)的探头为差分探头，定制传感器(2)固定于2D机动扫描台(3)上，定制传感器(2)与多频率电磁传感器(1)相连。
3.根据权利要求1所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，其特征在于：所述采集图像的对称性、幅值及角度作为特征值的具体步骤如下：
(1)测量平面阻抗信号轨迹图像的对称性：利用尺度不变特征变换算法计算平面阻抗变化轨迹的图像上下两部分的对称度；
(2)测量平面阻抗信号轨迹图像的幅值：通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像对应复平面虚轴的最大值和最小值的差；
(3)测量平面阻抗信号轨迹图像的角度：通过MATLAB计算得到平面阻抗信号轨迹图像最大幅值点与最小幅值点相连形成的直线与复平面实轴的夹角。
4.根据权利要求1～3所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，其特征在于：具体步骤如下：
Step1：将定制传感器(2)的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step2：然后将定制传感器(2)的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件上表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step3：再将定制传感器(2)的差分探头置于距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面0.1mm处，将差分探头的垂直角度从0°到50°以5°的间隔进行变化，且差分探头每改变5°，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step4：然后再将定制传感器(2)的差分探头的垂直角度保持为0°，将差分探头的距离待测碳纤维增强复合材料试件下表面的距离从0.1mm到1.1mm以0.1mm的间隔变化，且每改变0.1mm，获取平面阻抗信号轨迹图像的对称性、幅值和角度，共获得10组试验数据；
Step5：从Step1～Step4中每10组数据中选取5组数据作为训练样本用支持向量机SVM分类器进行分类训练，得到训练分类器；
Step6：Step1～Step4中其余的数据作为测试样本，输入至SVM训练分类器中进行测试，从而根据测试结果对碳纤维增强复合材料有无缺陷进行判断。
5.根据权利要求4所述的碳纤维增强复合材料缺陷的诊断方法，其特征在于：所述Step5进行分类训练时，试件无缺陷记为“1”，有缺陷记为“0”。
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