Analysis of pulsed thermographic sequences based on radon transform
Notice bibliographique
Résumé
The automatic detection of subsurface defects has become a desired goal in the application of Non Destructive Techniques. In this paper, a new algorithm based on the Radon Transform is proposed to reduce human intervention to a minimum in the field of Thermography for defect detection and/or characterization. The analysis of a thermographic sequence for the detection of subsurface defects can be reduced to the identification of the -0.5 slope in the surface temperature decay for each pixel within the image. Employing techniques commonly used in computer vision, an algorithm can be developed in order to look for the -0.5 slope in the temporal temperature decay profiles of each pixel. In our case, the Radon transform can be used to detect those -0.5 slope lines in the temporal temperature decay profiles. The final result provided by this algorithm is an image showing the different defects avoiding the necessity of evaluating parameters as relevant in other algorithms as the delayed time of the first image or any subjective point of view in the analysis. All the information is contained in only one image and leads to a quantitative estimation of the defect depths. The principal limitation is that the specimens under inspection should be semi-infinite homogeneous samples because this algorithm is supported on a 1-D Fourier diffusion equation approximation. Experimental works using a PlexiglasTM specimen were performed showing a good agreement with other semi-automated techniques.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».