【技术实现步骤摘要】
本申请涉及热物性成像领域，特别涉及一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法及相关设备。
技术介绍
1、区域内热物性扫描显微成像在工程应用及材料研究领域具有重要且广泛的应用前景。传热性能的均匀性表征是热功能材料、界面工程应用以及器件热管理的重要方面。以具有层状结构的功率电子器件为例，异质界面处的缺陷通常是导致工作中热应力的集中点，对于器件的热稳定性有重要影响。对于电化学储能器件，高充放电速率下，电极材料电荷状态(soc)分布不均匀也将导致其产热与热物性的分布不均，导致热点的产生并促进锂枝晶的生长，是导致电池热失控的重要隐患。因此，在特定区域内进行热物性分布的均匀性表征对于工程应用领域具有重要意义。此外，在材料研究方面，区域内热物性扫描显微成像可以表征复合、非均匀及层状材料及结构未知的热物性参数，辅助开发新型热功能材料及界面，理解微观传热原理。
2、然而频域热反射(fdtr)热物性成像技术仍然采用逐点扫描的热物性成像方法，尤其对于高分辨率热物性成像，仍需进一步提升成像效率。fdtr成像速度的提升瓶颈简述如下。首先，受限于低频条件下锁相放大器信号采集时间常数的限制，其单点的采集至少需约0.1s左右，并且由于频域热扫描的高空间分辨率，对于长宽都为数百微米的矩形区域其扫描点数目十分庞大，进而总体扫描进程耗时也需数小时。在频域热物性扫描成像中也会获得高通量信号数据，需要逐点对相位信号进行复杂传热模型计算与热物性参数的提取，该过程也需要消耗大量的计算机运算储存空间与数据处理时间。在相关技术中，生成热物性分布图像的过程往往较为繁琐复杂
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法及相关设备，旨在提高频域热物性扫描的效率的同时，保证重建的热物性分布图像的精度。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法，所述方法包括：
3、设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点；
4、利用频域热反射(fdtr)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号；
5、计算所述目标采样点的理论相位差信号；
6、对所述实际相位差信号及所述理论相位差信号进行最小二乘拟合得到第一热物性分布图像；
7、基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果；
8、根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像。
9、可选的，所述基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果，包括：
10、基于所述第一热物性分布图像、随机采样矩阵、离散余弦变化矩阵、最小化一范数的权重系数及所述第一热物性图像在离散余弦变换基下的稀疏表示，利用所述压缩感知算法确定误差损失函数；
11、利用正交有限内存拟牛顿算法迭代计算降低所述误差损失函数；
12、利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果。
13、可选的，所述根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像，包括：
14、获取训练完成后得到的所述收敛结果；
15、对所述收敛结果进行离散余弦变换，得到所述重建后的第二热物性分布图像。
16、可选的，所述设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点，包括：
17、设置采样比阈值；
18、基于所述采样比阈值确定所述随机采样矩阵中的采样点的数量；
19、根据所述采样点的数量、采样区间与采样步长确定所述目标采样点的集合。
20、可选的，所述频域热反射(fdtr)系统包括锁相放大器和电控位移台，所述利用频域热反射(fdtr)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号，包括：
21、基于所述采样步长移动所述电控位移台，以使所述电控位移台设置所述目标采样点；
22、针对所述目标采样点利用所述锁相放大器对所述目标采样点进行实际相位差信号的采集。
23、可选的，所述方法还包括：计算所述目标采样点的理论相位差信号；
24、所述计算所述目标采样点的理论相位差信号，包括：
25、设定层状传热模型热物性参数，确定层状传热模型下的所述理论相位差信号的频域响应；
26、基于所述频域响应计算所述目标采样点的理论相位差信号。
27、可选的，所述对所述实际相位差信号及理论相位差信号进行最小二乘拟合得到第一热物性分布图像，包括：
28、对所述实际相位差信号及所述理论相位差信号进行最小二乘拟合；
29、基于所述最小二乘拟合的计算结果，得到所述层状传热模型中的热物性参数；
30、基于所述热物性参数得到所述第一热物性分布图像。
31、第二方面，本申请实施例提供了一种基于压缩感知的频域热物性成像的装置，所述装置包括：确定模块、采集模块、拟合模块、训练模块及重建模块；
32、所述确定模块，用于设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点；
33、所述采集模块，用于利用频域热反射(fdtr)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号；
34、所述拟合模块，用于对所述实际相位差信号及理论相位差信号进行最小二乘拟合得到第一热物性分布图像；
35、所述训练模块，用于基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果；
36、所述重建模块，用于根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像。
37、第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述设备包括：处理器、存储器、系统总线；
38、所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
39、所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行实现第一方面所述方法。
40、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现前述第一方面任一项所述方法。
41、本申请提供了一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法及相关设备，在执行所述方法时，首先设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点，然后利用频域热反射(fdtr)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号，对所述实际相位差信号及理论相位差信号进行最小二乘拟合得到第一热物性分布图像。最后基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果，根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像。如此，通过采用欠采样的方式能够减少大量的目标采样点，进而减少对目标采样点进行信号采集本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述频域热反射(FDTR)系统包括锁相放大器和电控位移台，所述利用频域热反射(FDTR)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：设定层状传热模型热物性参数，计算所述目标采样点的理论相位差信号；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述实际相位差信号及理论相位差信号进行最小二乘拟合得到第一热物性分布图像，包括：
8.一种基于压缩感知的频域热物性成像的装置
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：处理器、存储器、系统总线；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有实现图像重建的方法的实现程序，所述实现基于压缩感知的频域热物性成像的方法的实现程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的频域热物性成像的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于压缩感知算法确定误差损失函数，利用所述误差损失函数对所述第一热物性分布图像进行训练得到收敛结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述收敛结果得到重建后的第二热物性分布图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置随机采样矩阵并确定所述随机采样矩阵中的目标采样点，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述频域热反射(fdtr)系统包括锁相放大器和电控位移台，所述利用频域热反射(fdtr)系统采集所述目标采样点的实际相位差信号，包括：
6.根据权利要求1...
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