Optical and Infrared Vision Non-Destructive Techniques: Integration as a means for the Defects Detection on Impacted Composite Materials
Notice bibliographique
Résumé
Infrared (IR) vision has evolved in recent years from being an emerging nondestructive testing (NDT) technique to a viable approach for both aerospace manufacturing and in-service inspections.In this paper, infrared vision was applied in different spectral bands for the inspection of impacted composite materials: (1) near and short-wave infrared reflectography and transmittography, and (2) mid-wave active infrared thermography.Furthermore, optical methods, namely digital speckle photography (DSP) and holographic interferometry (HI), were used as well to highlight the damage due to the impact on the samples.In fact, experiments were carried out on two impacted panels made of aramid-phenolic composite.Some techniques provided more straightforward detection capabilities than others for different defect types.Firstly, short-wave infrared reflectography presented a good indication about the degree of the damaged area at the surface whilst near infrared transmittography provided information about the internal damage and fibre distribution.Secondly, when using mid-wave infrared thermography, advanced signal processing techniques such as principal component thermography (PCT), pulsed phase thermography (PPT), and high order statistics (HOS), were employed in order to improve surface and sub-surface damage detection on pulsed thermography (PT) sequences with good results.Finally holographic interferometry was very useful for crack detection providing complementary information to transmittography and thermography.These observations lead us to the conclusion that, when combined, these techniques could provide a robust and reliable integrated inspection system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».