Resumen

Como tecnología de pruebas no destructivas (NDT), la termografía pulsada (PT) se ha utilizado ampliamente en la detección de defectos de los productos compuestos debido a su eficiencia y gran rango de detección. Para mejorar la distinción entre la región defectuosa y la libre de defectos y eliminar la influencia del ruido de medición y el fondo no uniforme de la imagen térmica generada por la TP, se han propuesto varios enfoques de análisis de datos termográficos. Sin embargo, estos métodos tradicionales sólo consideran las correlaciones entre los píxeles mientras que dejan sin modelar las correlaciones de las series temporales. En este trabajo, se propone un método de termografía de componentes principales con ventana móvil dispersa (SMWPCT) para incorporar varias imágenes térmicas utilizando la estrategia de ventana móvil. Además, se utiliza el truco del sparse para proporcionar resultados más claros e interpretables debido a la sparsity de la estructura. La eficacia del método se verifica mediante el experimento de detección de defectos en muestras de plástico reforzado con fibra de carbono.

• Materias:Biopolímeros Industria del caucho Caucho Hidrogeles
• Subjects:Biopolymers caucho industry Rubber Hydrogels
• Palabras claves:experimento de carbono, correlación de series temporales, varias imágenes térmicas, enfoque de análisis de datos, muestras de plástico reforzado, termografía de componentes principales, gran rango de detección, experimento de detección de defectos, termografía pulsada, productos compuestos
• Keywords:experiment of carbon, time series correlation, several thermal image, data analysis approach, reinforced plastic specimens, principal components thermography, large detection range, defects detection experiment, pulsed thermography, composite products