Frequency multiplexed photothermal correlation tomography for non-destructive evaluation of manufactured materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infrared thermography has been widely applied in real industrial inspection of aerospace, energy management systems, engines, and electric systems. However, two-dimensional imaging modality limits its development. Here, a technique named frequency multiplexed photothermal correlation tomography (FM-PCT) was developed to enable non-destructive and contactless cross-sectional imaging for manufactured material evaluation and characterization. By combining advantages of photothermal tomography and pulsed thermography, FM-PCT facilitates the generation of three-dimensional thermal images through temporal superposition (stacking) of two-dimensional images from sequential subsurface depths. FM-PCT image processing involves pulsed excitation signals to which frequency delay and matched filtering techniques are applied. Major features of FM-PCT are high-resolution three-dimensional tomographic imaging under low camera frame-rate conditions with self-correcting capability for diffusion (blurring) correction of subsurface images due to cross-correlation processing of individual frequencies in the Fourier decomposition spectrum of the excitation pulse. Furthermore, FM-PCT extends truncated-correlation photothermal coherence tomography from chirp and pulsed signals to more general linear heating sources. Lock-in thermography and x-ray computed tomography validation demonstrate that 3D FM-PCT imaging accurately reveals subsurface discontinuities/defects in solids despite the diffusive nature of thermal-wave imaging.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».