一种微波电磁参数三维测试方法、系统及储存介质与流程

本发明属于测量电变量，具体的说是一种微波电磁参数三维测试方法、系统及储存介质。

背景技术：

1、微波材料参数测试是用于评估材料在微波频率范围内的电磁性质和性能的一种重要测试方法，这些参数对于微波通信、雷达、天线设计以及其他微波应用非常关键，现有技术中对微波材料参数测试只能简单检测出微波材料的各个电磁特性数据，无法对各偏转角的电磁参数和材料的外表数据进行分析判读，进而无法对生产微波材料的优劣进行定性定量分析，现有技术中均存在上述问题；

2、例如在申请公开号为cn112816745a的中国专利中公开一种电动汽车电磁兼容测试台架，电动汽车电磁兼容测试台架仅需通过三组六轴自由度并联机器人联合控制动平台在三维空间内动作，自动且全方位调整动平台的各种不同的俯仰姿态，达到自由且全方位地调节电磁发射模块的俯仰角度的目的，并可通过电磁接收模块位置调整装置对无线充电系统的电磁接收模块的位置进行调整，进而能够自由且全方位地调节电磁发射模块与电磁接收模块存在错位或出现角度偏移等多种工况条件下的测试参数，不仅降低测试难度，还大幅度提高测试效率，还可针对电动汽车无线充电系统的电磁接收模块和电磁发射模块之间存在错位或角度偏移的真实应用场景，对电动汽车无线充电系统进行高效、准确、全面的电磁兼容测试；

3、同时例如在授权公告号为cn112098732b的中国专利中公开了一种微波电磁参数三维测试系统，包括pc控制端分别与三轴运动控制器和矢量网络分析仪相连，用于获取矢量网络分析仪的数据，并根据不同的命令进行控制三轴运动控制器；三轴运动控制器用于根据pc控制端的命令控制三维运动平台的整体运行；矢量网络分析仪和天线装置连接，用于给天线测量装置提供扫频信号和测量不同空间位置的电磁场；天线测量装置位于三维运动平台上，运动到三维运动平台的不同空间位置对待测样品的测量；测距模块用于对待测样品在系统内的位置进行采集，保障天线测量装置准确测量到待测样品表面的距离。由此，该申请可在不破坏材料的前提下，快速、准确地对尺寸更大的样品开展测试。

4、以上专利均存在本背景技术提出的问题：现有技术中对微波材料参数测试只能简单检测出微波材料的各个电磁特性数据，无法对各偏转角的电磁参数和材料的外表数据进行分析判读，进而无法对生产微波材料的优劣进行定性定量分析，为了解决这些问题，本技术设计了一种微波电磁参数三维测试方法、系统及储存介质。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提出了一种微波电磁参数三维测试方法、系统及储存介质，本发明通过将待检测的材料固定在转动台上，转动台上设有屏蔽罩，材料发出的微波信号经过屏蔽罩上的输出口传输至信号接收点，信号接收点的接收辐射参数数据和实时环境数据导入构建的神经网络模型，导出检测材料各偏转角度上的辐射参数，获取材料各偏转角度上的辐射参数，导入辐射参数差距值计算策略中进行辐射参数差距值的计算，获取材料外表数据，导入材料外表差距值计算策略中进行外表差距值的计算，辐射参数差距值和外表差距值代入整体差距值计算公式中进行整体差距值的计算，判断整体差距值是否大于等于设置的差距阈值，这样通过获取待检测微波材料各偏转角的电磁参数和材料的外表数据进行分析判读，对生产微波材料的优劣进行定性定量分析，提高了生产微波材料检测的准确性，进一步提高了生产微波材料检测的效率。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种微波电磁参数三维测试方法，其包括以下具体步骤：

4、s1、获取环境历史数据、检测材料辐射参数历史数据和信号接收点的接收辐射参数数据；

5、s2、构建输入为环境历史数据、信号接收点的接收辐射参数数据，输出为检测材料辐射参数的神经网络模型；

6、s3、将待检测的材料固定在转动台上，转动台上设有屏蔽罩，材料发出的微波信号经过屏蔽罩上的输出口传输至信号接收点；

7、s4、信号接收点的接收辐射参数数据和实时环境数据导入构建的神经网络模型，导出检测材料各偏转角度上的辐射参数；

8、s5、获取材料各偏转角度上的辐射参数，导入辐射参数差距值计算策略中进行辐射参数差距值的计算；

9、s6、获取材料外表数据，导入材料外表差距值计算策略中进行外表差距值的计算；

10、s7、辐射参数差距值和外表差距值代入整体差距值计算公式中进行整体差距值的计算；

11、s8、判断整体差距值是否大于等于设置的差距阈值，若是则输出存在缺陷，并标记为次品，若否，则输出不存在缺陷，标记为优品。

12、具体的，所述s1包括以下具体步骤：

13、s11、使用环境传感器测量检测材料与信号接收点之间的环境数据，其中环境数据包括温度数据、湿度数据、空气密度数据和空气中固体颗粒物直径数据；

14、s12、通过辐射参数采集组件采集待检测材料的辐射参数，其中待检测材料的辐射参数为辐射功率，使用辐射参数采集组件采集信号接收点的接收辐射参数数据，其中采集信号接收点的接收辐射参数数据为辐射功率流密度，同时通过位置采集模块采集信号接收点至待检测材料的距离。

15、具体的，所述s2的具体步骤如下：

16、s21、提取温度数据、湿度数据、空气密度数据和空气中固体颗粒物直径数据变化曲线，同时提取同一时间内待检测材料的辐射参数变化曲线和信号接收点的接收辐射参数数据变化曲线；

17、s22、构建输入为温度数据、湿度数据、空气密度数据和空气中固体颗粒物直径数据变化曲线和同一时间信号接收点的接收辐射参数数据变化曲线，输出为同一时间内待检测材料的辐射参数变化曲线的神经网络模型，获取温度数据、湿度数据、空气密度数据和空气中固体颗粒物直径数据变化曲线波形、同一时间内待检测材料的辐射参数变化曲线波形和同一时间内待检测材料的辐射参数变化曲线的神经网络模型，将每个波形数据在不同时间点下的值作为70%的系数训练集和30%的系数测试集；构建神经网络预测模型，将70%的系数训练集输入所述神经网络模型进行训练，以得到初始神经网络预测模型；利用30%的系数测试集对所述神经网络模型进行测试，输出满足预设波形测试准确度的最优初始神经网络预测模型作为神经网络预测模型，所述神经网络预测模型的表达式为：，其中为神经网络第 i+1层的输出， k为神经网络第 i层的数量，为神经网络第 i层中第 p个数据的占比系数，为神经网络中第 i层的输入，为偏置系数。

18、具体的，所述s4的具体步骤包括以下内容：

19、s41、转动台作匀速转动，对转动台转动角度数据进行提取，提取信号接收点的实时接收辐射参数数据和实时环境数据导入构建的神经网络模型中；

20、s42、从神经网络模型中导出各偏转角度上的辐射参数。

21、具体的，所述s5中辐射参数差距值计算策略的具体步骤为：

22、s51、提取检测材料各偏转角度的辐射参数，提取的辐射参数序列为：，其中 n为采集的偏转角度个数，为角度的辐射参数， i属于（1， n）；

23、s52、求得检测材料各偏转角度上辐射参数的平均值，其计算公式为：，将数据代入辐射参数差距值计算公式中计算检测材料的辐射参数差距值，辐射参数差距值计算公式为：，其中为第一占比系数，为第二占比系数，其中， p为设定的标准辐射参数值。

24、具体的，所述s6的材料外表差距值计算策略的具体步骤为：

25、s61、通过测量模块测量待检测材料长度、宽度和高度，通过摄像组件对待检测材料的外表进行拍摄，同时对成品材料的长度、宽度、高度和外表图像进行提取；

26、s62、将待检测材料长度、宽度和高度数据与成品材料的长度、宽度和高度数据代入尺寸差距值计算公式中进行尺寸差距值计算，所述尺寸差距值计算公式为：，其中 c,m,z分别代表待检测材料长度、宽度和高度数据，分别代表成品材料的长度、宽度、高度；

27、s63、对待检测材料的外表图像和成品材料的外表图像对应各个像素点的像素值进行提取，代入图像差距值计算公式中计算图像差距值，所述图像差距值计算公式为：，其中为成品材料的外表图像像素点个数，为待检测材料的外表图像中第 j个像素点的像素值，为成品材料的外表图像中第 j个像素点的像素值；

28、s64、提取尺寸差距值和图像差距值代入外表差距值计算公式中进行外表差距值的计算，外表差距值计算公式为：。

29、具体的，所述s7的整体差距值计算公式为：，其中， m为整体差距值，exp（）为e的次数幂，为辐射参数差距值占比系数，为外表差距值占比系数，，且。

30、一种微波电磁参数三维测试系统，其基于上述一种微波电磁参数三维测试方法实现，其具体包括：控制模块、数据采集模块、神经网络构建模块、转动台控制单元、辐射参数差距值计算模块、外表差距值计算模块、整体差距值计算模块、数据对比模块和缺陷播报模块，所述控制模块用于控制故障异常信号获取模块、数据采集模块、神经网络构建模块、转动台控制单元、辐射参数差距值计算模块、外表差距值计算模块、整体差距值计算模块、数据对比模块和缺陷播报模块的运行，所述数据采集模块用于采集测试过程中环境历史数据、检测材料辐射参数历史数据和信号接收点的接收辐射参数数据，所述神经网络构建模块用于构建输入为环境历史数据、信号接收点的接收辐射参数数据，输出为检测材料辐射参数的神经网络模型，所述转动台控制单元用于控制转动台按照指定转速转动，所述辐射参数差距值计算模块用于获取材料各偏转角度上的辐射参数，导入辐射参数差距值计算策略中进行辐射参数差距值的计算，所述外表差距值计算模块用于获取材料外表数据，导入材料外表差距值计算策略中进行外表差距值的计算，所述整体差距值计算模块用于辐射参数差距值和外表差距值代入整体差距值计算公式中进行整体差距值的计算，所述数据对比模块用于判断整体差距值是否大于等于设置的差距阈值，所述缺陷播报模块用于对检测的结果进行播报。

31、具体的，所述数据采集模块包括环境数据采集单元、检测材料辐射参数采集单元和信号接收点的接收辐射参数采集单元，所述环境数据采集单元用于通过环境传感器测量检测材料与信号接收点之间的环境数据，所述信号接收点的接收辐射参数采集单元用于通过辐射参数采集组件采集信号接收点的接收辐射参数数据，所述检测材料辐射参数采集单元用于通过辐射参数采集组件采集待检测材料的辐射参数。

32、具体的，一种电子设备，包括：处理器和存储器，其中，所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序；

33、所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序，执行上述的一种微波电磁参数三维测试方法。

34、具体的，一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的一种微波电磁参数三维测试方法。

35、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

36、1、本发明通过将待检测的材料固定在转动台上，转动台上设有屏蔽罩，材料发出的微波信号经过屏蔽罩上的输出口传输至信号接收点，信号接收点的接收辐射参数数据和实时环境数据导入构建的神经网络模型，导出检测材料各偏转角度上的辐射参数，获取材料各偏转角度上的辐射参数，导入辐射参数差距值计算策略中进行辐射参数差距值的计算，获取材料外表数据，导入材料外表差距值计算策略中进行外表差距值的计算，辐射参数差距值和外表差距值代入整体差距值计算公式中进行整体差距值的计算，判断整体差距值是否大于等于设置的差距阈值，这样通过获取待检测微波材料各偏转角的电磁参数和材料的外表数据进行分析判读，对生产微波材料的优劣进行定性定量分析，提高了生产微波材料检测的准确性，进一步提高了生产微波材料检测的效率。

37、2、本发明通过获取环境历史数据、检测材料辐射参数历史数据和信号接收点的接收辐射参数数据；构建输入为环境历史数据、信号接收点的接收辐射参数数据，输出为检测材料辐射参数的神经网络模型，减小了环境因素对检测结果的干扰，提高了检测材料辐射参数获取的准确性，进一步提高了生产微波材料检测的准确性。