On the use of pulsed thermography signal reconstruction based on linear support vector regression for carbon fiber reinforced polymer inspection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study introduces and evaluates a new approach to reconstruct image sequences acquired during non-destructive testing by pulsed thermography. The proposed method consists of applying two linear support vector regressions to model the evolution of the data from both a spatial and temporal point of view. Each regression vectors will map the data with the number of pixels and the number of frames using convex optimisation. Then the regression vectors are used to predict a more robust representation of the data, thus reconstructing the sequence. The proposed method has been applied to data related to a reference sample of carbon reinforced fibre with known defects. This approach was evaluated on a sequence with severe non-uniform heating and was compared with state-of-the-art methods. Despite being sensitive to non-uniform heating, the proposed method provided a higher CNR score on smaller defects, compared with state-of-the-art methods. For the shallowest defects it shows better performance in term of contrast reconstruction compared to partial least-squares thermography (PLST). It also outperforms principal component thermography (PCT), and thermographic signal reconstruction-PCT (TSR-PCT) for defects located at a depth of 0.6 mm and 0.8 mm below the surface.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle