[发明专利]一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法

权利要求书

1.一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，首先根据三维绝缘子内部不同位置的密度变化情况分割得到不同密度区域的边界，然后以几何信息作为输入，根据测量边界极板上电容的变化获得训练样本，经归一化处理后进行训练；将功能梯度绝缘子边界电容矩阵代入训练后的模型中，得到绝缘子内部对应材料分区内的介电常数数值的大小，完成无损检测，包括以下步骤：

S1、根据X光的吸收，循环扫描介电功能梯度绝缘子获得三维绝缘子内部不同位置的密度变化图像；

S2、对于像素离散变化的图像，采用图像分割算法对步骤S1得到的密度变化图像进行分割，根据密度变化图像中不同密度区域的边界确定几何形状，基于灰度值的不连续和相似的性质，实现基于灰度的局部不连续性来进行边界检测，对于像素连续变化的图像进行函数拟合获得密度特性函数；

S3、将材料分区作为先验信息，以其几何信息作为输入，将步骤S2的几何形状与材料特性相联系，获得不同区域介电常数与边界电容值的对应关系；

S4、调整不同材料分区介电参数数值的变化，获得测量边界极板上电容的变化，即输入为介电常数分布，输出为边界电容值C_ij，获得训练样本；

S5、将步骤S4所得的训练数据进行归一化处理得到归一化的电容值C_n，然后通过机器学习中的支持向量机算法进行训练；

S6、将功能梯度绝缘子置于电容层析传感器阵列中，获得相应场域的边界电容矩阵，将边界电容矩阵代入步骤S5训练好的模型中，得到绝缘子内部对应材料分区内的介电常数数值的大小。

2.根据权利要求1所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，步骤S2中，通过灰度多阈值分割的方法实现边界区域的判定，通过多次迭代分区，实现不同区域元素的区分，处理后的图像元素g(i,j)具体如下：

其中，g(i,j)的取值为0或1；T为所设定的阈值；f(i,j)为处理前的图像元素。

3.根据权利要求1所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，步骤S3中，不同区域介电常数与边界电容值的对应关系为：

其中，ε(x,y)为(x,y)坐标处的相对介电常数，为(x,y)坐标处的电位大小。

4.根据权利要求1所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，步骤S4中，电容C_ij如下：

其中，ε(x,y)为场域内(x,y)坐标处的介电常数，为(x,y)点的电位，U_ij为任意两极板间的电容值C_ij的i和j两极板间的电压差。

5.根据权利要求4所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，训练样本的数量大于1千组。

6.根据权利要求1所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，步骤S5中，支持向量机算法中，以边界采集的电容矩阵作为输入，内部介电常数分布作为输出值，针对介电常数离散模型采用支持向量分类机，针对介电常数连续变化模型采用支持向量回归机。

7.根据权利要求6所述的一种介电功能梯度绝缘双模态无损检测方法，其特征在于，归一化后的电容值C_n如下：

其中，C_m为任意单个样本中的电容值，C_h对应所有区域皆为最大介电常数情况下的电容值，C_l对应所有区域皆为最小介电常数情况下的电容值。