基于热图时序特征和PNN的孔洞缺陷红外无损检测方法

• 作者: 周建民 李鹏 符正晴 蔡莉
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 红外无损检测 时序特征 主成分分析 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 学科基础与前沿
• 页码范围: 86-90
• 页数: 5页
• 分类号: TN219
• 字数: 2371字
• 语种: 中文

摘要

利用热图时序特征和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。该方法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，进而获得相应的初始特征；再次，采用主成分分析方法对初始特征进行提取，获得时序特征；最后，以时序特征作为训练样本，构建概率神经网络，实现孔洞缺陷检测。实验结果表明，正常区和异常区识别率分别可达到95%和85%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周建民	华东交通大学机电工程学院	53	362	11.0	17.0
2	李鹏	华东交通大学机电工程学院	20	68	5.0	7.0
3	蔡莉	华东交通大学机电工程学院	2	8	1.0	2.0
4	符正晴	华东交通大学机电工程学院	3	13	2.0	3.0