【摘要】：脈沖渦流熱成像通過檢測(cè)試樣表面溫度場(chǎng)異常來進(jìn)行缺陷檢測(cè)。試樣的表面不平整帶來的非相關(guān)顯示,使得缺陷引起的溫度異常很難被檢測(cè)出來。本文提出了自適應(yīng)異常提取算法,該算法使用基于局部信息模糊C均值聚類圖像分割將非相關(guān)顯示的干擾區(qū)域分割開來,然后采用自適應(yīng)模板對(duì)各個(gè)分割區(qū)域內(nèi)的像素進(jìn)行預(yù)測(cè)。該算法能夠用于原始熱圖像和其他檢測(cè)算法得到結(jié)果圖的異常提取。以表面不平整的焊縫裂紋試樣為對(duì)象來驗(yàn)證算法的有效性,并進(jìn)行信噪比評(píng)價(jià)。結(jié)果表明該算法能夠很好地抑制非相關(guān)顯示,同時(shí)激勵(lì)不均勻性的干擾也得到較好的消除,缺陷的異常信息被很好地提取出來。
[Abstract]:Pulse swirl thermal imaging detects defects by detecting the abnormal temperature field on the surface of the sample. The uncorrelated display caused by the uneven surface of the sample makes the temperature anomaly caused by the defect difficult to detect. In this paper, an adaptive anomaly extraction algorithm is proposed, which uses fuzzy C-means clustering image segmentation based on local information to segment the uncorrelated display interference region, and then uses adaptive template to predict the pixels in each segmented region. The algorithm can be used to extract the anomaly of the original thermal image and other detection algorithms. The effectiveness of the algorithm is verified by taking the weld crack specimen with uneven surface as the object, and the signal-to-noise ratio (SNR) is evaluated. The results show that the algorithm can suppress the uncorrelated display well, at the same time, the interference of excitation inhomogeneity is also eliminated, and the abnormal information of defects is extracted well.
【作者單位】： 中國(guó)計(jì)量大學(xué)工業(yè)與商貿(mào)計(jì)量技術(shù)研究所;
【基金】：浙江省自然科學(xué)青年基金(LQ16F030003)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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