[发明专利]一种基于金属表面红外偏振热像特征的疲劳损伤评估方法

说明书

本发明公开了一种基于金属表面红外偏振热像特征的疲劳损伤评估方法，包括：通过红外偏振相机直接获取金属试件在疲劳过程中不同方位角的红外偏振信息图像；对获取的不同方位角的红外偏振信息图像进行偏振解析；分割出红外偏振信息图像的试件区域，以试件区域均值表征试件整体红外偏振特征量，同时以试件区域方差表征试件局部红外偏振特征与整体的差异，获取金属疲劳损伤过程中的红外偏振特征描述；对红外偏振特征量进行主成分分析，提取与试件疲劳损伤程度更为密切的特征；以选取的主要特征作为输入搭建BP神经网络，进行疲劳损伤预测。本发明实现实时、无损、非接触式检测，同时综合红外热特性和红外偏振特性可提高检测可靠性。

技术领域

本发明及金属疲劳损伤检测领域，尤其涉及一种基于金属表面红外偏振热像特征的疲劳损伤评估方法。

背景技术

疲劳损伤是金属试件失效的主要形式，如何预防因金属试件失效造成的可能危害，对金属试件的疲劳损伤程度进行定性和定量检测是工业无损检测中一项重要课题。

金属试件在疲劳损伤过程中伴随着声、热、磁、表面纹理等多种特征量的改变，众多学者针对上述这些特征提出了自己的金属疲劳损伤评估模型。如刘涛^[1]利用热力学熵和温度二维信息熵提取金属表面热像特征表征损伤状态；朱达荣^[2]利用热力学熵作为损伤过程中不可逆的度量，建立了基于热力学熵的金属低周疲劳寿命预测模型；黄振峰^[3]采用K熵和关联维数分析金属疲劳损伤过程中声发射信号，为运用声发射信息号实现金属构件疲劳损伤在线监测及预测提供了新思路；在磁检测方面，潘志远^[4]提取金属疲劳过程中磁信号，将磁信号的能量、奇异性指数及信号梯度峰值相结合，构成评估疲劳损伤的多特征量。

其中，[1]刘涛,吕盛坪,汪方斌,et al.低周疲劳过程金属表面热像特征提取及其熵分析[J].兵器材料科学与工程,2018；

[2]朱达荣,徐德军,刘涛,et al.金属低周疲劳过程热力学熵特征分析及寿命预测模型[J].中国机械工程,2019(16)；

[3]黄振峰,刘永坚,毛汉颖,等.基于K熵和关联维数的金属疲劳损伤过程的声发射信号特征分析[J].振动与冲击,2017,36(15):210-214；

[4]朱达荣,潘志远,刘涛,et al.金属疲劳过程磁记忆信号多特征量提取研究[J].现代制造工程,2018,457(10):129-135。

上述这些检测方法在相应的特征维度对金属疲劳损伤有着较好的表征，但仍存在一些不足；一是，在提取特征量时，如表面纹理、磁信号等，需要特定接触式检测设备，难以达到工业无损、实时监测。二是，单一运用声、热、磁等特征表征疲劳损伤可靠性难以保证。

近年来，红外偏振特性在工业无损检测中得到广泛应用。光的信息量十分丰富，包括振幅、频率、相位以及偏振态，传统红外检测技术主要基于红外光强成像，其与物体的温度、辐射率相关。因而红外检测主要以亮度差异区分物体，当物体间辐射差异较小时，利用红外特性检测将变得困难。光电场矢量的大小和方向随时间变化产生光的偏振，由基尔霍夫定理可知热辐射具有偏振效应，其主要与材料性质、表面粗糙度等有关。由于偏振是不同于辐射的另一种表征事务的信息，相同辐射的被测物体可能有不同的偏振度。目标的红外偏振特性(偏振度、偏振角)可反映出一些在传统红外辐射信息中难以获得的目标信息。金属疲劳过程中伴随着红外热辐射的产生，同时随着试件表面形貌的改变，该过程同样伴随偏振信息的变化；基于此，本发明方法综合利用金属试件在疲劳损伤过程中的红外以及偏振特征变化评估试件损伤程度。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于金属表面红外偏振热像特征的疲劳损伤评估方法，综合利用金属试件在疲劳损伤过程中的红外偏振特征变化评估试件损伤程度，实现基于金属表面红外偏振热像特征的疲劳损伤评估BP神经网络模型。

本发明采用的技术方案是：