《電磁熱成像自適應稀疏微紋分離與量化研究》是依託電子科技大學,由高斌擔任醒目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：電磁熱成像自適應稀疏微紋分離與量化研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：高斌
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
金屬材料近表面積聚的應力會形成極為微小的裂紋，其寬度可小至微米量級並且數量未知。這種隱藏在材料近表面的微缺陷更具隱蔽性和危險性。研究表明，表面與亞表面未知數量微紋大範圍快速自動定位與量化成為現有無損檢測方法對金屬構件健康監測的技術瓶頸。本課題結合脈衝渦流熱成像（ECPT）無損檢測技術中物理電磁熱學分析、物理數學建模以及圖像處理算法設計等多類跨學科技術，開展：1、研究金屬材料表面與亞表面各尺度微紋在ECPT激勵下電磁熱分布物理特徵；研究各物理特徵空間、時序和頻域分布特性，建立物理數學盲源混合模型；2、針對微紋狀態（微紋數量、方位、大小、取向、深度和分布），研究各類微紋ECPT空間稀疏分布和時頻域特徵，研究基於貝葉斯理論的自適應稀疏控制時頻域微紋分離算法； 3、融合數學形態學算法和盲源模式特徵，研究微紋量化方法。針對航空工業核心金屬零部件檢測需求，建立自然微紋ECPT智慧型檢測系統。
結題摘要
金屬材料近表面積聚的應力會形成極為微小的裂紋，其寬度可小至微米量級並且數量未知。這種隱藏在材料近表面的微缺陷更具隱蔽性和危險性。研究表明，表面與亞表面未知數量微紋大範圍快速自動定位與量化成為現有無損檢測方法對金屬構件健康監測的技術瓶頸。本課題結合脈衝渦流熱成像（ECPT）無損檢測技術中物理電磁熱學分析、物理數學建模以及圖像處理算法設計等多類跨學科技術，開展：1、研究金屬材料表面與亞表面各尺度微紋在ECPT激勵下電磁熱分布物理特徵；研究各物理特徵空間、時序和頻域分布特性，建立物理數學盲源混合模型；2、針對微紋狀態，研究各類微紋ECPT空間稀疏分布和時頻域特徵，研究基於貝葉斯理論的自適應稀疏控制時頻域微紋分離算法； 3、融合數學形態學算法和盲源模式特徵，研究微紋量化方法。項目針對研究內容已完成電磁熱成像表面亞表面裂紋檢測仿真研究、人工缺陷試塊方案設計，電磁熱成像檢測系統激勵和感測器設計；結合工業金屬人工和自然微紋試件，完成ECPT盲源微紋自動分離與量化系統。重要結果包括：研發了共生式磁軛架構的ECPT設備，可明顯提高單次檢測鐵磁性材料缺陷的可檢測面積、裂紋熱對比度和辨識率，解決了高解析度觀察疲勞條件下導體材料的微觀-巨觀變化問題；提出並完成電磁熱多物理場耦合效應在空間-時序-頻域-狀態多維信息中的物理數學模式成分混合模型，提出並完成基於變分貝葉斯的自適應稀疏和張量模式成分特徵提取算法，解決疲勞狀態評估和裂紋精確定位、特徵提取，消除背景和噪聲的干擾問題;提出並完成基於F-score的裂紋特徵提取和量化性能判定策略，在此基礎上提出並完成基於基因直方圖的疊代閾值圖像分割方法，實現對裂紋的有效自動量化檢測；通過實驗驗證，人工裂紋自動檢測可達0.2mm（長）x 0.1mm（寬）x 0.2mm（深），自然裂紋的檢測包括微米級的核工業晶間腐蝕裂紋，風機葉片疲勞裂紋，剎車軸衝擊疲勞裂紋和鋼軌滾動接觸疲勞裂紋，F-score平均檢出率93%。科學與套用意義：研究成果針對導體構件裂紋電磁熱多物理場表征對關鍵設備的服役性能、失效機理和演化規律、全壽命安全評定等方面進行研究具有重要的現實意義，對多物理場融合的深入挖掘和感測信號的非監督自適應解析有一定的理論價值。對進一步將電磁熱成像系統推廣，實現智慧型化、自動化、可評估預測化和圖像化的定量無損評估有一定的套用價值。
