[发明专利]一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法

权利要求书

1.一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，它包括：

步骤S1、收集若干张数的微缺陷冲压件广义相移双波长干涉图和对应的微缺陷冲压件各单波长干涉图；

步骤S2、对收集到的微缺陷冲压件广义相移双波长干涉图和对应的微缺陷冲压件各单波长干涉图进行裁剪后，构建微缺陷冲压件干涉图数据集；

步骤S3、设计基于深度学习的微缺陷冲压件双波长干涉图解耦卷积神经网络；

步骤S4、利用所述微缺陷冲压件干涉图数据集，对所述基于深度学习的微缺陷冲压件双波长干涉图解耦卷积神经网络进行训练和验证，直至满足预设迭代训练次数或者预设误差精度要求，结束训练；

步骤S5、获得基于卷积神经网络的微缺陷冲压件双波长干涉图解耦模型；

步骤S6、将微缺陷冲压件三帧广义相移双波长干涉图输入到所述基于卷积神经网络的微缺陷冲压件双波长干涉图解耦模型中，即可分别得到各波长微缺陷冲压件三帧广义相移干涉图；

步骤S7、利用最小二乘迭代方法对所述各波长微缺陷冲压件三帧广义相移干涉图进行处理，即可分别得到各波长微缺陷冲压件包裹相位；

步骤S8、对所述各波长微缺陷冲压件包裹相位进行相减，即可形成微缺陷冲压件免解包相位。

2.根据权利要求1所述的一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的微缺陷冲压件各单波长干涉图的表达公式为：

I_k(x,y)＝I_λ1,k(x,y)+I_λ2,k(x,y),k＝0,1,2,...,K

上式表示第k帧微缺陷冲压件广义相移双波长干涉图I_k，其中，x和y分别为空间坐标，I_λ1,k为微缺陷冲压件单波长λ₁的干涉图，I_λ2,k为微缺陷冲压件单波长λ₂的干涉图，K表示微缺陷冲压件广义相移双波长干涉图数。

3.根据权利要求2所述的一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，所述微缺陷冲压件单波长λ₁的干涉图的表达公式为：

上式表示波长λ₁的第k帧微缺陷冲压件单波长干涉图I_λ1,k，其中，a_λ1(x,y)为背景强度项，b_λ1(x,y)为调制幅值，表示微缺陷冲压件波长λ₁下的待测相位，δ_λ1,k为相移。

4.根据权利要求2所述的一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，所述微缺陷冲压件单波长λ₂的干涉图的表达公式为：

上式表示波长λ₂的第k帧微缺陷冲压件单波长干涉图I_λ2,k，其中，a_λ2(x,y)为背景强度项，b_λ2(x,y)为调制幅值，表示微缺陷冲压件波长λ₂下的待测相位，δ_λ2,k为相移。

5.根据权利要求1所述的一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，所述步骤S1中的波长与相移之间的关系，可表示为：

δ_λ1,k/δ_λ2,k＝λ₂/λ₁＞1

其中，δ_λ1,0＝δ_λ2,0＝0。

6.根据权利要求1所述的一种可用于冲压件表面微缺陷成像的检测方法，其特征在于，所述步骤S2中的裁剪，包括如下步骤：

将微缺陷冲压件广义相移双波长干涉图和对应的微缺陷冲压件各单波长干涉图裁剪成128×128大小的像素尺寸。