超声红外热像技术中裂纹的识别和重构

超声红外热像技术结合了超声激励和红外热像两种手段来检测材料和结构中裂纹等缺陷,是一种新型的无损检测技术。在推导了超声激励下裂纹热量传导的一维简化模型的基础上,采用基于控制标记符的分水岭分割和骨架描述法实现了超声红外热像技术中裂纹信息的识别与重构,并采用Matlab开发了相应的算法软件。试验结果证明了方法的可行性和准确性。     

超声红外热像技术中缺陷的自动识别

超声红外热像技术是一种新型无损检测技术,对金属试件疲劳裂纹、复合材料冲击损伤等缺陷具有良好的检测效果。传统缺陷识别主要依靠肉眼识别和专业经验,对缺陷类型、缺陷程度的判断很难定量把握;基于时间序列的缺陷识别算法速度慢、精度差、自动化程度低。本文以超声红外热像技术中裂纹的检测为例,通过对比分析热图像分割区域中裂纹区域与亮点区域的形状、灰度等分布特征,提取了用于裂纹信息识别的特征参量,开发了基于加权支持向量机的裂纹自动识别算法,为实现超声红外热像技术中缺陷的自动识别奠定了基础。试验验证了本文所提特征参量和自动识别算法的有效性。