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太赫兹光谱检测不同橡胶材料研究
被引量：
5
1
作者
徐凤
《现代电子技术》
北大核心
2016年第8期135-137,共3页
太赫兹检测技术是当前应用较为广泛的一种技术,其在安全检测、化学、生命科学等方面得到了应用。为了更好地研究太赫兹技术的应用,该文针对太赫兹在橡胶材料检测中的应用进行分析,得到不同橡胶材料的光谱特性等,通过太赫兹光谱检测技术...
太赫兹检测技术是当前应用较为广泛的一种技术,其在安全检测、化学、生命科学等方面得到了应用。为了更好地研究太赫兹技术的应用,该文针对太赫兹在橡胶材料检测中的应用进行分析,得到不同橡胶材料的光谱特性等,通过太赫兹光谱检测技术,对不同橡胶材料的吸收系数、折射率等指标进行分析对比,有效地对不同橡胶材料进行区分。通过研究得出,太赫兹的橡胶材料中的应用价值;同时也通过该研究得出橡胶对太赫兹作用机制的影响,提供科学的研究依据。
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关键词
太赫兹光谱检测
橡胶材料
检测
技术
安全
检测
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职称材料
多胶接缺陷太赫兹检测信号的PSO-BP神经网络识别
被引量：
10
2
作者
贾美慧
李丽娟
+4 位作者
任姣姣
顾健
张丹丹
张霁旸
熊伟华
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期185-194,共10页
采用太赫兹时域光谱无损检测技术对多胶接结构耐高温复合材料缺陷进行检测。为了识别同一位置上、下层同时存在脱粘缺陷,分析无缺陷区域、上层脱粘区域、下层脱粘区域的太赫兹信号波形,以特征峰峰度、偏度、最小值、峰谷值、波形因子以...
采用太赫兹时域光谱无损检测技术对多胶接结构耐高温复合材料缺陷进行检测。为了识别同一位置上、下层同时存在脱粘缺陷,分析无缺陷区域、上层脱粘区域、下层脱粘区域的太赫兹信号波形,以特征峰峰度、偏度、最小值、峰谷值、波形因子以及信号幅值绝对平均值为特征,作为BP神经网络的输入。并通过粒子群算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,解决了BP神经网络易陷入局部最优的问题。粒子群算法优化后的BP神经网络可实现上层100μm和下层100μm脱粘缺陷的识别,准确率达到90.71%和86.92%。
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关键词
多胶接结构
太
赫兹
时域
光谱
无损
检测
技术
BP神经网络
粒子群算法
缺陷识别
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职称材料
基于卷积神经网络的工程塑料太赫兹光谱分类识别方法
被引量：
4
3
作者
郑志杰
林振衡
+1 位作者
谢海鹤
聂泳忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1387-1393,共7页
工程塑料优异的介电性能和金属可替代性,使其成为5G建设的热门材料。对外观相近但性能不同的几种工程塑料的检测与定性分析,有助于工程塑料更好地应用于5G线路板和天线模块的制造。应用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对几种常见的工程塑料...
工程塑料优异的介电性能和金属可替代性,使其成为5G建设的热门材料。对外观相近但性能不同的几种工程塑料的检测与定性分析,有助于工程塑料更好地应用于5G线路板和天线模块的制造。应用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对几种常见的工程塑料PEEK、 PPS、 ABS进行光谱检测,分别得到三种工程塑料在太赫兹波段的光谱数据。通过快速傅里叶变换,将三种工程塑料的THz时域光谱进行转换,获取工程塑料在0.1~1.2 THz下的THz频域光谱,并经过计算提取出相应的吸收光谱。分析THz时域光谱可知,不同种类工程塑料的THz时域谱存在时间延迟线和振幅的差异,可以直观地显示出各种塑料间的差异,这表明工程塑料的THz-TDS分类识别具有一定的可行性。但由于同属工程塑料,在太赫兹波段上表现为峰位、峰值相近,且各个材料无明显的THz特征吸收峰,因此无法直接以指纹谱进行判定。鉴于此,研究将非线性工具卷积神经网络(CNN)应用于无明显特征吸收峰的工程塑料识别研究的可行性,通过对CNN的网络结构和重要权值参数的优化,提出了一种改进的CNN分类模型。该模型使用LeakyRelu激活函数,添加BN层,利用Adams梯度下降算法,保证分类器的鲁棒性,加快网络分类速度,提高太赫兹吸收光谱识别精度,同时可以有效地解决由于THz光谱数据量不足而容易陷入局部最优问题。并将该方法同传统的线性工具主成分分析-支持向量机法(PCA-SVM)进行对比。对比实验结果显示:改进的CNN分类模型平均运行耗时为0.15 ms,训练集准确率为99.6%,测试集准确率达到98.8%;相较传统的PCA-SVM分类模型,其分类效率大幅提升,同时测试集分类准确率提高了27.3%,训练集分类准确率提高了30.9%。研究结果表明:将THz-TDS与改进的CNN分类模型相结合,能够实现对上述三种工程塑料的精确鉴别与分类识别,为工程塑料的非接触快速无损检测和识别提供了新方法,也为其他无THz特征峰物质的识别与检测方法研究提供参考。
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关键词
太
赫兹
时域
光谱
检测
技术
工程塑料
卷积神经网络
分类识别
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职称材料
题名
太赫兹光谱检测不同橡胶材料研究
被引量：
5
1
作者
徐凤
机构
长春理工大学理学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2016年第8期135-137,共3页
基金
四川省教育厅理工重点项目:橡胶材料太赫兹时域光谱特性研究(15ZA0350)
文摘
太赫兹检测技术是当前应用较为广泛的一种技术,其在安全检测、化学、生命科学等方面得到了应用。为了更好地研究太赫兹技术的应用,该文针对太赫兹在橡胶材料检测中的应用进行分析,得到不同橡胶材料的光谱特性等,通过太赫兹光谱检测技术,对不同橡胶材料的吸收系数、折射率等指标进行分析对比,有效地对不同橡胶材料进行区分。通过研究得出,太赫兹的橡胶材料中的应用价值;同时也通过该研究得出橡胶对太赫兹作用机制的影响,提供科学的研究依据。
关键词
太赫兹光谱检测
橡胶材料
检测
技术
安全
检测
Keywords
terahertz spectrum detection
rubber material
detection technology
security detection
分类号
TN012-34 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
多胶接缺陷太赫兹检测信号的PSO-BP神经网络识别
被引量：
10
2
作者
贾美慧
李丽娟
任姣姣
顾健
张丹丹
张霁旸
熊伟华
机构
长春理工大学光电工程学院光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室
出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第9期185-194,共10页
基金
吉林省科技资源开放共享服务平台与科研条件保障项目(No.20191004022TC)
吉林省科技发展计划(No.201506230147C)
长春理工大学青年创新基金(No.XJJLG-2018-03)。
文摘
采用太赫兹时域光谱无损检测技术对多胶接结构耐高温复合材料缺陷进行检测。为了识别同一位置上、下层同时存在脱粘缺陷,分析无缺陷区域、上层脱粘区域、下层脱粘区域的太赫兹信号波形,以特征峰峰度、偏度、最小值、峰谷值、波形因子以及信号幅值绝对平均值为特征,作为BP神经网络的输入。并通过粒子群算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,解决了BP神经网络易陷入局部最优的问题。粒子群算法优化后的BP神经网络可实现上层100μm和下层100μm脱粘缺陷的识别,准确率达到90.71%和86.92%。
关键词
多胶接结构
太
赫兹
时域
光谱
无损
检测
技术
BP神经网络
粒子群算法
缺陷识别
Keywords
Multi-adhesive structure
Terahertz time domain spectral nondestructive testing technology
BP neural network
Particle swarm optimization
Defect recognition
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的工程塑料太赫兹光谱分类识别方法
被引量：
4
3
作者
郑志杰
林振衡
谢海鹤
聂泳忠
机构
福州大学机械工程及自动化学院
莆田学院新工科产业学院
西人马联合测控(泉州)科技有限公司
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1387-1393,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62103209)
福建省科技厅高校产学合作项目(2021H6038)
福建省自然科学基金项目(2022J01116)资助。
文摘
工程塑料优异的介电性能和金属可替代性,使其成为5G建设的热门材料。对外观相近但性能不同的几种工程塑料的检测与定性分析,有助于工程塑料更好地应用于5G线路板和天线模块的制造。应用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)对几种常见的工程塑料PEEK、 PPS、 ABS进行光谱检测,分别得到三种工程塑料在太赫兹波段的光谱数据。通过快速傅里叶变换,将三种工程塑料的THz时域光谱进行转换,获取工程塑料在0.1~1.2 THz下的THz频域光谱,并经过计算提取出相应的吸收光谱。分析THz时域光谱可知,不同种类工程塑料的THz时域谱存在时间延迟线和振幅的差异,可以直观地显示出各种塑料间的差异,这表明工程塑料的THz-TDS分类识别具有一定的可行性。但由于同属工程塑料,在太赫兹波段上表现为峰位、峰值相近,且各个材料无明显的THz特征吸收峰,因此无法直接以指纹谱进行判定。鉴于此,研究将非线性工具卷积神经网络(CNN)应用于无明显特征吸收峰的工程塑料识别研究的可行性,通过对CNN的网络结构和重要权值参数的优化,提出了一种改进的CNN分类模型。该模型使用LeakyRelu激活函数,添加BN层,利用Adams梯度下降算法,保证分类器的鲁棒性,加快网络分类速度,提高太赫兹吸收光谱识别精度,同时可以有效地解决由于THz光谱数据量不足而容易陷入局部最优问题。并将该方法同传统的线性工具主成分分析-支持向量机法(PCA-SVM)进行对比。对比实验结果显示:改进的CNN分类模型平均运行耗时为0.15 ms,训练集准确率为99.6%,测试集准确率达到98.8%;相较传统的PCA-SVM分类模型,其分类效率大幅提升,同时测试集分类准确率提高了27.3%,训练集分类准确率提高了30.9%。研究结果表明:将THz-TDS与改进的CNN分类模型相结合,能够实现对上述三种工程塑料的精确鉴别与分类识别,为工程塑料的非接触快速无损检测和识别提供了新方法,也为其他无THz特征峰物质的识别与检测方法研究提供参考。
关键词
太
赫兹
时域
光谱
检测
技术
工程塑料
卷积神经网络
分类识别
Keywords
Terahertz time-domain spectroscopy
Engineering plastics
Convolutional neural network
Classification recognition
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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被引量
操作
1
太赫兹光谱检测不同橡胶材料研究
徐凤
《现代电子技术》
北大核心
2016
5
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职称材料
2
多胶接缺陷太赫兹检测信号的PSO-BP神经网络识别
贾美慧
李丽娟
任姣姣
顾健
张丹丹
张霁旸
熊伟华
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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下载PDF
职称材料
3
基于卷积神经网络的工程塑料太赫兹光谱分类识别方法
郑志杰
林振衡
谢海鹤
聂泳忠
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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