Resumen

Aplicamos la tecnología de imagen de espectroscopia en el dominio del tiempo (THz) para realizar detección no destructiva en tres muestras de compuestos cerámicos de matriz (CMC) industriales y una rebanada de silicio con defectos. En cuanto al reconocimiento de espectros, una imagen de espectro THz de baja resolución resulta en un reconocimiento ineficaz de las características de defectos de la muestra. Por lo tanto, en este artículo, proponemos un modelo de reconocimiento de agrupación de espectros basado en el embebido estocástico de vecindad de distribución t (t-SNE) para abordar este reconocimiento ineficaz de defectos de muestra. En primer lugar, proponemos un modelo para reconocer una agrupación dimensional reducida de diferentes espectros extraídos de los conjuntos de datos de espectros de imagen, con el fin de juzgar si una muestra incluye una característica que indica un defecto o no en un espacio de baja dimensión. En segundo lugar, mejoramos la eficiencia computacional al mapear muestras de datos de

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Espectroscopia en el dominio del tiempo; Tecnología de imagen THz; Compuesto de matriz cerámica; Reconocimiento de espectros; Incrustación estocástica de vecindario de distribución-t; Agrupamiento de espectros
• Keywords:Time-domain spectroscopy; THz imaging technology; Ceramic matrix composite; Spectrum recognition; T-distribution stochastic neighborhood embedding; Spectrum clustering