Enhanced contrast detection of subsurface defects by pulsed infrared thermography based on the fourth order statistic moment, kurtosis
Notice bibliographique
Résumé
The automatic detection of subsurface defects has become a desired goal in the application of non-destructive testing and evaluation techniques. In this paper, an algorithm based on the fourth order standardised statistic moment, i.e. kurtosis, is proposed for detection and/or characterization of subsurface defects having a thermal diffusivity either higher or lower than the host material. The analysis of thermographic data for the detection of defects can be reduced to the temporal statistics of the thermographic sequence. The final result provided by this algorithm is an image showing the different defects without the necessity of establishing other evaluating parameters such as the delayed time of the first image or the acquisition frequency in the analysis, which are required in other processing techniques. All the information is contained in a single image allowing to discriminate between the defect types (high o low thermal diffusivity). Synthetic data from Thermocalc® and experimental works using a Plexiglas<sup>TM</sup> specimen were performed showing good agreement. Processed results using synthetic and experimental data with other methods used in the field of thermography for defect detection and/or characterization are provided as well for comparison.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».