CN114414577B - 一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法及系统，其方法包括：启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品。本发明通过对塑料产品的太赫兹光谱数据进行三维层析结构图像，使得对塑料产品的合格性和准确性得到快速追踪。
Description
技术领域
本发明涉及产品检测技术领域，尤其涉及一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法及系统。
背景技术
塑料产品的生产加工过程中，太赫兹收发装置将嵌在一定制采样装置内并安装于塑料产品生产线上，利用透射式的辐射源/探测器的结构设置实时采集透过塑料产品的太赫兹时域信号，收发装置通过光纤及电缆与光谱仪主机连接，实时将太赫兹时域信号传输至PC，并将太赫兹时域信号转换成有效光学参数。但现有缺乏一种有效针对塑料产品的解决方案，使得直接反映被测样品的结构属性，从而基于结构属性来快速完成塑料产品的检测分析和追溯。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法及系统，通过对塑料产品的太赫兹光谱数据进行三维层析结构图像，使得三维层析结构图像完成缺陷分析，从而进行溯源标记，使得对塑料产品的合格性和准确性得到快速追踪。
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法，所述方法包括：
启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品。
所述太赫兹光谱数据采集系统采用反射式太赫兹技术采集塑料产品的太赫兹光谱数据。
所述基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像包括：
对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；
对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；
结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
所述基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像之后还包括：
采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
所述采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像包括：
基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
所述对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析包括：
基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析。
相应的，本发明还提出了一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的系统，所述系统包括：
数据采集模块，用于在启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
图像层析模块，用于基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
缺陷分析模块，用于对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
溯源标记模块，用于将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品。
所述系统还包括：
图像融合模块，用于采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
所述图像融合模块基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
所述缺陷分析模块基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析。
本发明实施例通过对塑料产品的太赫兹光谱数据进行三维层析结构图像，使得三维层析结构图像完成缺陷分析，从而进行溯源标记，使得对塑料产品的合格性和准确性得到快速追踪。通过将多参数太赫兹的三维层析结构图像有效结合起来，获取单一参数成像的三维层析结构图像，使得后续的溯源标记提供了相应的依据，使得塑料产品的缺陷结构可以较好配合溯源特性，快速查询所匹配的产品，剔除不良产品。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅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它的附图。
图1是本发明实施例中的基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法流程图；
图2是本发明实施例中的基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像流程图；
图3是本发明实施例中的图像的2层小波分解示意图；
图4是本发明实施例中的基于太赫兹技术对塑料产品检测的系统结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示出了本发明实施例中的基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法流程图，该方法包括以下步骤：
S11、启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
具体的，所述太赫兹光谱数据采集系统采用反射式太赫兹技术采集塑料产品的太赫兹光谱数据。
需要说明的是，反射式太赫兹检测方法能够鉴别待测样品中是否有孔洞，还能够通过时域信号主脉冲后的多个小回波，获得一定深度内孔洞的空间位置、孔洞大小等定性定量信息。透射式太赫兹检测方法主要依靠时域信号主脉冲的相位变化得出孔洞的存在与否，不能提供较小孔洞(如孔洞大小远小于透射式太赫兹焦点大小)位置及大小的准确量化信息，对待测样品厚度均匀度要求较高，可利用数据回归方法对判断精准度进行提升。
针对不同塑料产品的加工过程，工艺过程参数对产品质量有重要影响，太赫兹最为一种无损检测方法，在不损害产品的前提下能够反映出制品之间的质量差别。利用太赫兹光谱较为灵敏的材料吸特性，结合光谱在塑料产品中的物理传播过程及化学反映机理，采用理论-实验-仿真相结合的方式对测量过程进行建模，研究太赫兹光谱吸收系数、复折射率、介电常数、电导率等特征参数与样品结构性能之间的关系。通过离线产品测试与在线过程测试的方式验证模型的准确性，深入分析挖掘太赫兹光谱反映出的制品质量有效信息，建立不同工艺参数下的太赫兹光谱吸收模型，从材料机理上厘清太赫兹底层感知技术与宏观产品质量之间的关联关系。
S12、基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
具体的，所述基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像包括：对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
具体实施过程中，在每个三维层析结构图像呈现之后，PC系统端将不同的三维层析结构图像压入先进先出堆栈；入栈成功后，所述PC系统端将完成标志压入所述先进先出堆栈；在判断所述先进先出堆栈溢出时，按照先进先出原则将溢出的三维层析结构图像拷贝到外接存储器中，并生成溢出已拷贝信息压入所述先进先出堆栈。PC系统端对所述先进先出堆栈中的三维层析结构图像按照先进先出原则进行解析处理；PC系统端在解析处理完一个三维层析结构图像之后将所对应的三维层析结构图像从所述先进先出堆栈中自动删除；所述PC系统端在发现溢出已拷贝信息时，将外接存储器中溢出的三维层析结构图像按照先进先出原则发送回所述先进先出堆栈中进行解析处理。采用这种方式存储每个三维层析接头图像可以对太赫兹光谱数据采集系统上的三维层析结构图像作出实时响应，避免三维层析结构图像堆积在任务PC系统端而无法进入下一步图像融合处理机制。
S13、采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像；
具体的，这里基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像，图2示出了本发明实施例中的基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像流程图，包括以下步骤：
本发明实施例中采用小波变换的方式对待融合图像进行多尺度和多分辨率分解，从而利用小波变换可实现多分辨率图像融合。
S21、分别对两幅待融合的太赫兹图像进行多层小波分解；
这里分别对多个待融合太赫兹图像进行P层小波分解，即多个待融合太赫兹图像中的每幅图像可得到3P+1个子频带，其中1个低频子带(近似系数)和3P个高频子带(细节系数)，实现图像的小波塔形分解。
这里以2层小波分解为例进行说明图像的小波分解过程，图3示出了本发明实施例中的2层小波分解示意图，首先对图像进行第一层小波分解，得到近似系数LL1、水平细节系数HL1、垂直细节系数LH1和对角线细节系数HH1；再对近似系数LL1进行第二层小波分解，得到LL2、HL2、LH2和HH2。图像的低频信息集中在近似系数中，决定了图像的主要轮廓，而高频信息集中在细节系数中，决定了图像的边缘。小波分解的主要作用是将待融合太赫兹图像分解到不同的子频带上，从而可以在不同的子频带分别进行融合处理。由于人眼视网膜图像是在不同的频带上进行处理的，在融合处理前首先进行小波分解能达到更好的视觉效果。
S22、分别采用不同的融合规则对两幅待融合图像的各个子频带进行融合处理；
这里分别采用不同的融合规则对两幅待融合图像的各个子频带进行融合处理，即多个待融合太赫兹图像的低频子带进行融合，即相邻两个待融合太赫兹图像的相应高频子带分别进行融合，得到融合后的小波金字塔。融合处理的作用是保留两幅待融合太赫兹图像的相应子频带的互补和冗余信息。这里采用适合的小波基、小波分解层数以及融合规则来完成本次的融合处理。
S23、对融合后得到的小波金字塔进行小波逆变换，得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
基于小波分解的图像融合方法可以在太赫兹图像融合过程中采用三层小波分解方式进行，其图像融合效果最佳。
S14、对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
具体的，基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析。
具体的，获取存在产品缺陷的图像样本集，该图像样本集可以结合每一个三维层析结构图像进行异常筛查和标注；通过筛查和标注后的第一训练样本集进行样本收集模型训练；设定训练好的样本收集模型的收集阈值，并在线收集带视频帧图像质量评价标注的第二训练样本集；通过第二训练样本集进行图像质量异常分类模型训练；通过训练好的图像质量异常分类模型在线进行三维层析结构图像的质量异常分类。
S15、将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品。
具体实施过程中，由于每一张三维层析结构图像其为塑料产品的一个参考分析对象，即多个三维层析结构图像完成对一个塑料产品的追踪过程，
这里通过对塑料产品的太赫兹光谱数据进行三维层析结构图像，使得三维层析结构图像完成缺陷分析，从而进行溯源标记，使得对塑料产品的合格性和准确性得到快速追踪。通过将多参数太赫兹的三维层析结构图像有效结合起来，获取单一参数成像的三维层析结构图像，使得后续的溯源标记提供了相应的依据，使得塑料产品的缺陷结构可以较好配合溯源特性，快速查询所匹配的产品，剔除不良产品。
图4示出了本发明实施例中的基于太赫兹技术对塑料产品检测的系统结构示意图，所述系统包括：
数据采集模块，用于在启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
图像层析模块，用于基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
缺陷分析模块，用于对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
溯源标记模块，用于将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品。
所述系统还包括：
图像融合模块，用于采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像；
具体的，图像融合模块基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。这里基于小波分解的过程可以详细参阅图2中的原理说明，这里不再一一赘述。
所述图像融合模块分别对两幅待融合的太赫兹图像进行多层小波分解；分别采用不同的融合规则对两幅待融合图像的各个子频带进行融合处理；对融合后得到的小波金字塔进行小波逆变换，得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
所述缺陷分析模块基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析。
具体的，数据采集模块中太赫兹光谱数据采集系统采用反射式太赫兹技术采集塑料产品的太赫兹光谱数据。反射式太赫兹检测方法能够鉴别待测样品中是否有孔洞，还能够通过时域信号主脉冲后的多个小回波，获得一定深度内孔洞的空间位置、孔洞大小等定性定量信息。透射式太赫兹检测方法主要依靠时域信号主脉冲的相位变化得出孔洞的存在与否，不能提供较小孔洞(如孔洞大小远小于透射式太赫兹焦点大小)位置及大小的准确量化信息，对待测样品厚度均匀度要求较高，可利用数据回归方法对判断精准度进行提升。针对不同塑料产品的加工过程，工艺过程参数对产品质量有重要影响，太赫兹最为一种无损检测方法，在不损害产品的前提下能够反映出制品之间的质量差别。利用太赫兹光谱较为灵敏的材料吸特性，结合光谱在塑料产品中的物理传播过程及化学反映机理，采用理论-实验-仿真相结合的方式对测量过程进行建模，研究太赫兹光谱吸收系数、复折射率、介电常数、电导率等特征参数与样品结构性能之间的关系。通过离线产品测试与在线过程测试的方式验证模型的准确性，深入分析挖掘太赫兹光谱反映出的制品质量有效信息，建立不同工艺参数下的太赫兹光谱吸收模型，从材料机理上厘清太赫兹底层感知技术与宏观产品质量之间的关联关系。
基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像包括：对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
具体实施过程中，在每个三维层析结构图像呈现之后，PC系统端将不同的三维层析结构图像压入先进先出堆栈；入栈成功后，所述PC系统端将完成标志压入所述先进先出堆栈；在判断所述先进先出堆栈溢出时，按照先进先出原则将溢出的三维层析结构图像拷贝到外接存储器中，并生成溢出已拷贝信息压入所述先进先出堆栈。PC系统端对所述先进先出堆栈中的三维层析结构图像按照先进先出原则进行解析处理；PC系统端在解析处理完一个三维层析结构图像之后将所对应的三维层析结构图像从所述先进先出堆栈中自动删除；所述PC系统端在发现溢出已拷贝信息时，将外接存储器中溢出的三维层析结构图像按照先进先出原则发送回所述先进先出堆栈中进行解析处理。采用这种方式存储每个三维层析接头图像可以对太赫兹光谱数据采集系统上的三维层析结构图像作出实时响应，避免三维层析结构图像堆积在任务PC系统端而无法进入下一步图像融合处理机制。
具体实施过程中，图像层析模块对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
具体实施过程中，图像层析模块在每个三维层析结构图像呈现之后，PC系统端将不同的三维层析结构图像压入先进先出堆栈；入栈成功后，所述PC系统端将完成标志压入所述先进先出堆栈；在判断所述先进先出堆栈溢出时，按照先进先出原则将溢出的三维层析结构图像拷贝到外接存储器中，并生成溢出已拷贝信息压入所述先进先出堆栈。PC系统端对所述先进先出堆栈中的三维层析结构图像按照先进先出原则进行解析处理；PC系统端在解析处理完一个三维层析结构图像之后将所对应的三维层析结构图像从所述先进先出堆栈中自动删除；所述PC系统端在发现溢出已拷贝信息时，将外接存储器中溢出的三维层析结构图像按照先进先出原则发送回所述先进先出堆栈中进行解析处理。采用这种方式存储每个三维层析接头图像可以对太赫兹光谱数据采集系统上的三维层析结构图像作出实时响应，避免三维层析结构图像堆积在任务PC系统端而无法进入下一步图像融合处理机制。
综上，本发明实施例通过对塑料产品的太赫兹光谱数据进行三维层析结构图像，使得三维层析结构图像完成缺陷分析，从而进行溯源标记，使得对塑料产品的合格性和准确性得到快速追踪。通过将多参数太赫兹的三维层析结构图像有效结合起来，获取单一参数成像的三维层析结构图像，使得后续的溯源标记提供了相应的依据，使得塑料产品的缺陷结构可以较好配合溯源特性，快速查询所匹配的产品位置，剔除不良产品。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (5)
1.一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法，其特征在于，所述方法包括：
启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像；
对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品；
所述对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析包括：
基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析；
所述基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析包括：获取存在产品缺陷的图像样本集，该图像样本集可以结合每一个三维层析结构图像进行异常筛查和标注；通过筛查和标注后的第一训练样本集进行样本收集模型训练；设定训练好的样本收集模型的收集阈值，并在线收集带视频帧图像质量评价标注的第二训练样本集；通过第二训练样本集进行图像质量异常分类模型训练；通过训练好的图像质量异常分类模型在线进行三维层析结构图像的质量异常分类；
所述基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像包括：
对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；
对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；
结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
2.如权利要求1所述的基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法，其特征在于，所述太赫兹光谱数据采集系统采用反射式太赫兹技术采集塑料产品的太赫兹光谱数据。
3.如权利要求1所述的基于太赫兹技术对塑料产品检测的方法，其特征在于，所述采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像包括：
基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
4.一种基于太赫兹技术对塑料产品检测的系统，其特征在于，所述系统包括：
数据采集模块，用于在启动塑料挤出生产线产生塑料产品，并同时触发位于塑料挤出生产线上的太赫兹光谱数据采集系统采集塑料产品的太赫兹光谱数据；
图像层析模块，用于基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像；
缺陷分析模块，用于对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析，判断所述塑料产品内部是否存在缺陷；
溯源标记模块，用于将存在缺陷的三维层析结构图像进行溯源标记，并基于溯源标记的三维层析结构图像追溯塑料产品；
图像融合模块，用于采用图像融合的方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像；
所述缺陷分析模块基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析；
所述基于塑料产品所建立的太赫兹光谱数据库通过机器学习算法对塑料产品的三维层析结构图像进行缺陷分析包括：获取存在产品缺陷的图像样本集，该图像样本集可以结合每一个三维层析结构图像进行异常筛查和标注；通过筛查和标注后的第一训练样本集进行样本收集模型训练；设定训练好的样本收集模型的收集阈值，并在线收集带视频帧图像质量评价标注的第二训练样本集；通过第二训练样本集进行图像质量异常分类模型训练；通过训练好的图像质量异常分类模型在线进行三维层析结构图像的质量异常分类；
所述基于塑料产品的太赫兹光谱数据获取塑料产品的三维层析结构图像包括：
对塑料产品的太赫兹光谱数据进行预处理，所述预处理用于去除光传播过程中的色散、衍射、界面间多重反射以及介质折射率均匀度的影响；
对预处理后的塑料产品的太赫兹光谱数据基于太赫兹时域脉冲的飞行时间原理，获得的太赫兹时域信号内包含反射的太赫兹脉冲的幅值和相位信息；
结合塑料产品二维扫描的各个像素点的飞行时间差异获取塑料产品的三维层析结构图像。
5.如权利要求4所述的基于太赫兹技术对塑料产品检测的系统，其特征在于，所述图像融合模块基于小波分解的图像融合方法将太赫兹图像结合起来得到一副完整的塑料产品的三维层析结构图像。
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