基于遗传算法与时序红外热图加权叠加的孔洞缺陷检测
Hole Defect Detection Based on Genetic Algorithm and Sequence Infrared Thermography Weighted Stack
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摘要: 针对浅表层缺陷与正常区域特征混叠问题，提出了一种基于遗传算法与时序红外热图加权叠加的红外无损检测方法。研究以铝板的16类孔洞缺陷为对象，采集预热试件降温过程的时序红外热图，获取相应时序灰度图；并以时序图中缺陷和正常区域灰度差值的加权和为目标函数，采用遗传算法优化加权系数；基于最优加权系数，对时序灰度图依次进行加权叠加和梯度增强处理，并对增强效果进行评估。结果表明：经加权叠加和梯度增强处理后，缺陷与正常区域的灰度比分别提升8.5%和31.0%。缺陷特征得到显著增强。
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