[发明专利]基于热图时序特征的红外无损检测方法有效
| 申请号： | 201310422628.6 | 申请日： | 2013-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN103439342A | 公开（公告）日： | 2013-12-11 |
| 发明（设计）人： | 周建民;李鹏;符正晴;蔡莉;胡林海;尹洪妍 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G01N21/88 | 分类号： | G01N21/88 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 施秀瑾 |
| 地址： | 330013 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于热图时序特征的红外无损检测方法，是基于热图时序特征和PNN，提出了一种以像素为单位，实现缺陷红外无损检测的新方法。研究首先采用红外热像仪获取加热试件在降温过程中的红外时序热图；其次，提取时序热图中正常和异常区域的灰度值，建立不同区域的灰度值与时间的关系，进而获得相应的时序初始特征；再次，采用主成分分析实现初始特征降维，获得时序特征；最后，以时序特征为训练样本，构建概率神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时序 特征 红外 无损 检测 方法 | ||
【主权项】：
基于热图时序特征的红外无损检测方法，其特征在于：首先，使用红外热源对钢板进行加热后，采用红外热像仪获取钢板在降温过程中其表面的红外辐射信息，生成红外时序热图；其次,对图像进行灰度化处理，提取特定区域像素点的灰度值作为时序特征并采用曲线拟合处理数据；然后，采用主成分分析方法提取正常区域和异常区域像素点的特征向量；最后基于概率神经网络, 以像素为单位实现缺陷的红外无损检测。
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