脉冲涡流热成像的自适应异常提取算法
[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.
【作者单位】： 中国计量大学工业与商贸计量技术研究所;
【基金】：浙江省自然科学青年基金(LQ16F030003)项目资助
【分类号】：TP391.41
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2498915
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