用于涂覆陶瓷电池隔膜的太赫兹时域光谱中突破分辨率限制的优化正则化与反卷积技术

《Sensors and Actuators A: Physical》：Optimized Regularization and Deconvolution Technique for Overcoming Resolution Limits in Terahertz Time-Domain Spectroscopy Applied to Ceramic-Coated Battery Separators

　　

• •
  基于可重复性，在10??–10??的一致性范围内选取λ
• •
  通过算法优化，对超出分辨极限的层实现低于3%的精度
• •
  在0.0333 ps的商业采样间隔内恢复界面峰值
• •
  在噪声条件下从PE和CCS样品中提取有效信号

引言

随着电动汽车和储能系统市场的快速增长，确保锂离子电池安全已成为首要关注问题[1]、[2]、[3]。在各种电池组件中，隔膜通过物理隔离正极和负极来防止火灾，从而避免短路，发挥着关键作用。因此，在制造过程中对具有增强耐热性的陶瓷涂层隔膜（CCS）进行有效质量控制至关重要[4]、[5]。太赫兹时域光谱（THz-TDS）是一种非破坏性传感方式，对非导电材料具有高透射率，使其成为测量多层薄膜结构（如CCS）厚度及检测内部缺陷的有前景技术[6]、[7]、[8]。

使用THz-TDS进行薄膜厚度测量可分为三大类：时域、频域和模型拟合[9]。对于基于时域的分析，最直接的方法是对反射脉冲之间的时间延迟进行直接测量。然而，当薄膜厚度相对于脉冲宽度足够薄时，相邻界面会发生信号叠加[10]、[11]。反卷积技术已被广泛应用于解决此问题；Withayachumnankul和Naftaly[11]系统地分析了频域反卷积的数值不稳定性。Wiener滤波和Tikhonov正则化是缓解此类不稳定性的代表性技术[12]、[13]，它们能有效抑制低信噪比（SNR）环境中的噪声放大。频域分析可同时利用传递函数的幅度和相位信息提取厚度和折射率[13]；然而，在多层结构中由于多次反射，此方法变得复杂。基于模型拟合的分析利用传递矩阵法最小化理论与测量信号之间的差异[14]、[15]。虽然使用这些方法可以实现高精度分析，但它们对初始参数设置敏感且计算成本高昂。

THz技术在电池隔膜无损检测中的应用已被广泛研究和报道[16]、[17]。最近提出了一种双频带太赫兹方法，可同时测量隔膜厚度和孔隙率，用于实时在线检测[18]，并已展示了在移动生产线上对湿法沉积电极薄膜进行在线太赫兹评估的可行性[19]。然而，以往关于THz技术的研究主要在理想仿真环境或使用昂贵的高分辨率系统中进行。因此，缺乏在商业系统有限分辨率条件下对其进行实际适用性的系统实验验证。在我们先前的研究[20]中，我们提出了一种基于反卷积的信号分离算法，并在高分辨率仿真条件下（0.001 ps）验证了其理论有效性。此外，我们展示了使用标准反卷积和基于Hilbert的反卷积技术解析薄至5 μm的聚乙烯（PE）薄膜重叠THz反射的可行性。然而，该研究完全在理想仿真条件下进行，未进行实验验证；我们提出方法的进一步实验验证和工业适用性被确定为未来工作。然而，此类理论模型在工业环境中的实际应用面临与硬件相关的基本挑战。例如，商业THz-TDS系统的典型采样间隔为0.0333 ps，比先前假设的理想分辨率低约33倍[20]。在这种低分辨率条件下，数据点稀疏，难以识别薄膜（小于20 μm）产生的细微时间延迟差异。此外，在工业环境中振动、热噪声和多孔陶瓷层中的信号衰减的综合效应会加剧信号失真。因此，尽管在理想仿真条件下可以提取各层厚度，但仅靠传统分析方法不足以在实际生产线上可靠地提取厚度。

本研究开发了一种优化的数值分析方法，通过基于软件的信号处理来弥补现有商业和工业系统的物理分辨率限制，并提高实际工艺条件下的分析精度。具体而言，系统优化了Wiener型正则化参数以抑制伪影并确保低SNR环境中信号分离的稳定性。还结合了插值技术来补偿物理采样点之间的离散化误差，形成完整的分析流程。表1总结了先前的研究[20]与本研究之间实验条件和方法改进的具体差异。

各章节摘要

反射模式THz-TDS厚度测量

使用反射模式的THz-TDS测量每个样品的厚度。基于时间延迟的厚度估计基本原理遵循先前研究[20]所确立的框架。当THz波入射到样品上时，在每个折射率不同的界面处会产生反射信号，前表面和后表面的反射之间会发生时间延迟（$\mathrm{\Delta }t$）[7]。厚度关系被扩展以纳入入射角

样品制备

使用两种PE隔膜薄膜（9 μm和20 μm）和CCS样品来验证所提出算法的厚度测量性能。单层样品为商业采购，CCS样品采用刮刀法（SIMY-LDB，中国厦门天宏电池设备）在20 μm厚的PE基板上涂覆Al?O?浆料至20 μm厚度制成，如图1所示。表2列出了用于涂层的浆料具体组成

结果

对所有结果（图2、图3、图4、图5）应用了统一的3×3矩阵分析框架，以比较所提出的数值分析技术。行表示样品类型（PE 9 μm、PE 20 μm、CCS），列表示信号处理技术（标准反卷积、Hilbert变换虚部和Hilbert变换包络）。

信号处理流程的有效工作条件

研究结果表明，所提出的信号处理流程并不普遍适用于所有厚度范围，并且存在一个明确的有效工作范围，取决于样品的物理特性和厚度。

首先，关于厚度阈值，通过正则化和插值对20 μm PE层实现了精确的厚度预测（误差率收敛至2.95%）。对于9 μm样品，虽然Hilbert变换虚部

结论

基于我们先前研究[20]所确立的理论框架，提出了一种结合Wiener型正则化和三次样条插值的优化信号处理流程，并通过实验证明其有效性，以弥补时间分辨率为0.0333 ps的商业THz-TDS系统的物理局限。虽然我们之前的研究在理想仿真条件下验证了基于反卷积的信号分离的可行性，

资金支持

本研究由韩国国家研究基金会（NRF）资助（韩国政府MSIT支持）[项目编号RS-2024-00335345]。

CRediT作者贡献声明

Dae-Hyun Han：初稿撰写、可视化、验证、监督、软件、资金获取、形式化分析、数据管理、概念构思。Hyeon-Seok Ryu：初稿撰写、调查。

关于写作过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备本修订稿过程中，作者在作者指导下使用了Claude（Anthropic）来起草修订文本并检查数值和引用的一致性。使用此工具后，作者根据需要审阅并编辑了内容。他们对已发表文章的内容承担全部责任。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

致谢

无

利益冲突

作者声明不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

Hyeonseok Ryu于2025年在韩国圆光大学碳融合工程系获得学士学位。其研究兴趣包括太赫兹（THz）传感和聚合物材料仿真。

Hyeon-Seok Ryu|Dae-Hyun Han