脉冲涡流热成像缺陷检测图像的因子分析

脉冲涡流热成像缺陷检测图像的因子分析

胡德洲, 左宪章, 王建斌, 李伟

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胡德洲, 左宪章, 王建斌, 李伟. 脉冲涡流热成像缺陷检测图像的因子分析[J]. 红外技术, 2014, (12): 1009-1015.

引用本文:

胡德洲, 左宪章, 王建斌, 李伟. 脉冲涡流热成像缺陷检测图像的因子分析[J]. 红外技术, 2014, (12): 1009-1015.

HU De-zhou, ZUO Xian-zhang, WANG Jian-bin, LI Wei. Factor Analysis of Thermal Images for Defect Detection with Pulsed Eddy Current Thermography[J]. Infrared Technology , 2014, (12): 1009-1015.

Citation:

HU De-zhou, ZUO Xian-zhang, WANG Jian-bin, LI Wei. Factor Analysis of Thermal Images for Defect Detection with Pulsed Eddy Current Thermography[J]. Infrared Technology , 2014, (12): 1009-1015.

脉冲涡流热成像缺陷检测图像的因子分析

军械工程学院无人机工程系,河北石家庄,050003
解放军军械工程学院

基金项目: 国家自然科学基金资助项目，编号51307183。

详细信息

中图分类号: TG115.28
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出版历程

Factor Analysis of Thermal Images for Defect Detection with Pulsed Eddy Current Thermography

摘要: 脉冲涡流热成像缺陷检测技术可以对导电试件进行快速准确的检测，但是容易受表面加热不均的影响。采用因子分析法计算了红外图像序列的公因子图像，对45#钢的上表面和下表面裂纹进行检测，并与主成分分析法比较。发现因子分析法能够抑制表面不均匀加热的影响，扩大裂纹的检测范围，因子分析法重建的图像质量要优于主成分分析法，并能结合实际给出合理的解释。在提高计算效率方面，公因子图像在热像仪采样频率低至50 Hz时仍然可以有效识别出裂纹，选取合适的图像序列和公因子数可以减小数据处理量并提高图像质量。
- 无损检测 /
- 涡流加热 /
- 图像处理 /
- 因子分析法

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2024年6月6日