Анализ сжатых изображений тепловых волн при контроле подповерхностных слоев
- Авторы: Паша М.М1, Гали В.С1, Весала Г.Т1, Суреш Б.1
-
Учреждения:
- Центр тепловидения, Образовательный фонд Конеру Лакшмайя, Ваддесварам
- Выпуск: № 2 (2023)
- Страницы: 47-61
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/0130-3082/article/view/144333
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0130308223020057
- EDN: https://elibrary.ru/BWSCAS
- ID: 144333
Цитировать
Аннотация
Определение параметров подповерхностных слоев изделий в активной термографии требует высокой скорости съемки, что приводит к сокращению времени экспозиции, избыточности данных, требованию большой пропускной способности, нерациональному использованию ресурсов датчика и памяти. Компрессионное зондирование (КЗ) - это методика получения данных, с помощью которой преодолеваются данные ограничения путем получения сигнала на частотах ниже частоты Найквиста при меньшем количестве измерений, учитывая, что сигнал разрежен в некоторых преобразованных областях и восстанавливается до исходного отклика. В данной работе проверяется эффективность применения КЗ при визуализации частотно-модулированных тепловых волн путем проведения экспериментов на образцах из низкоуглеродистой стали c высоким тепловым откликом с искусственно созданными дефектами. Дискретное косинус-преобразование выбрано в качестве метода априорного разрежения, а ортогональное согласованное преследование используется для восстановления исходного теплового отклика из сжатых изображений. Первоначально проводится анализ выбора оптимального параметра разреженности и количества измерений, затем осуществляется оценка влияния количества измерений на обнаружение дефектов в различных методах постобработки, используемых при частотно-модулированной импульсации. Обнаруженные дефекты и их качественный анализ с помощью оценки отношения сигнал/шум подтвердили пригодность КЗ для эффективного восстановления данных тепловых измерений и, таким образом, улучшения восстановления формы дефектов.
Об авторах
Мд. М Паша
Центр тепловидения, Образовательный фонд Конеру Лакшмайя, Ваддесварам
Email: urspasha@gmail.com
Андхра-Прадеш, Индия
В. С Гали
Центр тепловидения, Образовательный фонд Конеру Лакшмайя, ВаддесварамАндхра-Прадеш, Индия
Г. Т Весала
Центр тепловидения, Образовательный фонд Конеру Лакшмайя, ВаддесварамАндхра-Прадеш, Индия
Б. Суреш
Центр тепловидения, Образовательный фонд Конеру Лакшмайя, ВаддесварамАндхра-Прадеш, Индия
Список литературы
- Candes E.Compressive Sampling // Int. Congress of Mathematics. 2006. P. 1433-1452.
- Candes E., Wakin M. An introduction to compressive sampling // IEEE Signal Processing Magazine. 2008. V. 25 (2). P. 21-30.
- Davenport M., Duarte M., Eldar Y., Kutyniok G.Introduction to compressed sensing. Chapter in Compressed Sensing: Theory and Applications. Cambridge University Press, 2012.
- de Oliveira Mateus M., Khosravy Mahdi, Monteiro Henrique L.M., Cabral Thales W., Dias Felipe M., Lima Marcelo A.A., Manso Silva Leandro R., Duque Carlos A.Compressive sensing of electroencephalogram: a review // Compressive sensing in healthcare. 2020. P. 247-268.
- Gunasheela S.K., Prasantha H.S.Compressed sensing for image compression: survey of algorithms. Emerging Research in Computing, Information, Communication and Applications. Springer, Singapore, 2019. P. 507-517.
- Shi Jianing V., Sankaranarayanan Aswin C., Studer Christoph, Baraniuk Richard G. Video compressive sensing for dynamic MRI // BMC neuroscience. 2012. V. 13. No. 1. P. 1-1.
- Maldague X.P.V. Theory and Practice of Infrared Thermography for Nondestructive Testing. New York: Wiley, 2001.
- Ciampa Francesco, Mahmoodi Pooya, Pinto Fulvio, Meo Michele. Recent advances in active infrared thermography for non-destructive testing of aerospace components // Sensors. 2018. V. 18. No. 2. P. 609.
- Bison P.G., Bressan C., Di Sarno R., Grinzato E., Marinetti S., Manduchi G. Thermal NDE of delaminations in plastic materials by neural network processing // QIRT. 1995. V. 94. P. 214-219.
- Ibarra-Castanedo Clemente, Benítez Hernan, Maldague Xavier, Bendada Abdelhakim. Review of thermal-contrast-based signal processing techniques for the nondestructive testing and evaluation of materials by infrared thermography / Proc.Int. Workshop on Imaging NDE. 2007. Kalpakkam, India, 25-28 April 2007. P. 1-6.
- Bagavac Petra, Krstulović-Opara Lovre, Domazet Željko. Infrared thermography of steel structure by FFT // Materials Today: Proceedings. 2019. No. 12. P. 298-303.
- Garrido Iván, Lagüela Susana, Sfarra Stefano, Arias Pedro. Development of thermal principles for the automation of the thermographic monitoring of cultural heritage // Sensors. 2020. V. 20. No. 12. P. 3392.
- Panella F.W., Pirinu A. Application of pulsed thermography and post-processing techniques for CFRP industrial components // Journal of Nondestructive Evaluation. 2021. V. 40. No. 2. P. 1-17.
- Fleuret Julien R., Ebrahimi Samira, Ibarra-Castanedo Clemente, Maldague Xavier P.V. Independent component analysis applied on pulsed thermographic data for carbon fiber reinforced plastic inspection: a comparative study // Applied Sciences. 2021. V. 11. No. 10. P. 4377.
- Lopez Fernando, Ibarra-Castanedo Clemente, de Paulo Nicolau Vicente, Maldague Xavier. Optimization of pulsed thermography inspection by partial least-squares regression // Ndt & E International. 2014. V. 66. P. 128-138.
- Subhani S.K., Suresh B., Ghali V.S. Orthonormal projection approach for depth-resolvable subsurface analysis in non-stationary thermal wave imaging // Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring. 2016. V. 58. No. 1. P. 42-45.
- Tabatabaei Nima, Mandelis Andreas. Thermal-wave radar: A novel subsurface imaging modality with extended depth-resolution dynamic range // Review of Scientific Instruments. 2009. V. 80. No. 3. P. 034902.
- Wang Fei, Wang Yonghui, Liu Junyan, Wang Yang. The feature recognition of CFRP subsurface defects using low-energy chirp-pulsed radar thermography // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2019. V. 16. No. 8. P. 5160-5168.
- Rani Anju, Ravibabu Mulaveesala. Depth resolved pulse compression favourable frequency modulated thermal wave imaging for quantitative characterization of glass fibre reinforced polymer // Infrared Physics & Technology. 2020. V. 110. P. 103441.
- Deane Shakeb, Avdelidis Nicolas P., Ibarra-Castanedo Clemente, Williamson Alex A., Withers Stephen, Zolotas Argyrios, Maldague Xavier P.V. et al. Development of a thermal excitation source used in an active thermographic UAV platform // Quantitative InfraRed Thermography Journal. 2022. P. 1-32.
- Roy Deboshree, Tuli Suneet. Applicability of LED-based excitation source for defect depth resolved frequency modulated thermal wave imaging // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2017. V. 66. No. 10. P. 2658-2665.
- Roy Deboshree, Babu Prabhu, Tuli Suneet. Sparse reconstruction-based thermal imaging for defect detection // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2019. V. 68. No. 11. P. 4550-4558.
- Ahmadi Samim, Burgholzer P., Mayr G., Jung P., Caire G., Ziegler Mathias. Photothermal super resolution imaging: A comparison of different thermographic reconstruction techniques // NDT & E International. 2020. V. 111. P. 102228.
- Chen S.S., Donoho D.L., Saunders M.A. Atomic decomposition by basis pursuit // SIAM J. Sci.Comput. 1999. V. 43. No. 1. P. 129-159.
- Subhani Sk., Tanguturi Rama Chaithanya, Ghali V.S. Chirp Z Transform Based Barker Coded Thermal Wave Imaging for the Characterization of Fiber Reinforced Polymers // Russian Journal of Nondestructive Testing. 2021. V. 57. No. 7. P. 627-634.
- Vesala G.T., Ghali V.S., Subhani S., Naga Prasanthi Y. Material characterisation by enhanced resolution in non-stationary thermal wave imaging // Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring. 2021. V. 63. No. 12. P. 721-726.
- Candes E., Romberg J. Practical signal recovery from random projections // IEEE Transactions on Signal Processing. 2005.
- Candes E., Romberg J., Tao T. Stable signal recovery from incomplete and inaccurate measurements // Communications on Pure and Applied Mathematics. 2006. V. 59. No. 8. P. 1207-1223.
- Candes E.J., Romberg J. Sparsity and incoherence in compressive sampling // Inverse Problems. 2007. V. 23. No. 3. P. 969-985.
- Candes E., Tao T. Near optimal signal recovery from random projections and universal encoding strategies / Technical Report math. CA/0410542. 2004.
- Pati Y.C., Rezaifar R., Krishnaprasad P.S. Orthogonal matching pursuit: recursive function approximation with applications to wavelet decomposition / Proc. Rec 27th Asilomar Conf Sign. Syst Comput, 1993.
- Murthy N.S.S.R., Muralikrishna I.V.Comparative Analysis of FFT and DCT Performances in Image Compression and Evaluation of Their Performances // Indian Journal Of Applied Research. 2015. V. 5. No. 11.