Аналіз методів цифрової обробки термограм

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГалаган, Р. М.
dc.contributor.authorМомот, А. С.
dc.date.accessioned2020-04-13T09:00:13Z
dc.date.available2020-04-13T09:00:13Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe relevant question of increasing the informative content and reliability of the thermal non-destructive testing is considered in this article. The simulation of active thermal testing process is carried out in this research. Artificial thermogram sequence of testing object with defect models with different parameters was received. Fourier methods and wavelet analysis, principal components analysis, dynamic thermal tomography and neural networks were used to process the obtained data. The theoretical bases and algorithms of work of each considered method are given. The advantages and disadvantages of using selected methods for digital thermogram processing are analyzed in this article. The method of wavelet transformation have a high sensitivity and allows to get a clear image of all structures that are present in the thermograms of the initial sequence. This method is ineffective in the conditions of uneven heating, the mutual influence of thermal fields of defects or the presence of other obstacles. The calculation of the wavelet transform coefficients requires significant time and computational costs. The principal components analysis method allows to increase the signal-to-noise ratio, improve the visual perception of thermograms, and construct a binary defect map. The main advantage is the dimension reduction of the input data. The method does not provide complete separation of information about defects and noises caused by uneven heating and other factors. The method of dynamic thermal tomography is effective in solving a limited range of tasks. The unique advantage of the method is the reducing of dimension of the initial data to only two images. The main disadvantage of the method is the strong dependence of the result on the choice of the reference point. Methods of artificial neural networks theory have high efficiency in the analysis of thermograms with high levels of noise. Neural networks provide the best reproduction of the shape and size of the defects in comparison with the considered methods. There are no need for preliminary and subsequent processing of input data and network response in the general case. The main disadvantages are the need to form a big database of training data and the lack of a unified approach to choosing network learning parameters and its optimization, such as the number of neurons and layers. The training process requires significant time and computing costs. The advantages of the neural network processing of digital data in thermal non-destructive testing have been established and proved in this article.uk
dc.description.abstractruРассмотрен актуальный вопрос повышения информативности и достоверности теплового метода неразрушающего контроля. Проведено моделирование процесса активного теплового контроля. Получена искусственная последовательность термограмм объекта контроля с моделями дефектов с различными параметрами. Для обработки полученных данных применялись методы Фурье и вейвлет анализа, анализа главных компонент, динамической тепловой томографии и нейронных сетей. Приведены теоретические основы и алгоритмы работы каждого рассматриваемого метода. Проанализированы преимущества и недостатки применения выбранных методов для цифровой обработки термограмм. Определена сильная зависимость результатов обработки термограмм методами Фурье анализа, вейвлет анализа, анализа главных компонент от уровня тепловой диффузии и наличия неравномерностей нагрева образца. С помощью методов динамической тепловой томографии и нейронных сетей построены томограммы промоделированного объекта контроля. Установлено и доказано преимущества средств нейросетевой обработки цифровых данных в тепловом неразрушающем контроле.uk
dc.description.abstractukРозглянуто актуальне питання підвищення інформативності та достовірності теплового методу неруйнівного контролю. Наведені найбільш перспективні алгоритми цифрової обробки послідовностей термограм. Проведено моделювання процесу активного теплового контролю. Отримана штучна послідовність термограм об’єкту контролю із моделями дефектів з різними параметрами. Для обробки отриманих даних застосовувалися методи Фур’є та вейвлет аналізу, аналізу головних компонент, динамічної теплової томографії та нейронних мереж. Наведено теоретичні основи та алгоритми роботи кожного розглянутого методу. Проаналізовано переваги та недоліки застосування обраних методів для цифрової обробки термограм. Визначено залежність результатів обробки термограм методами Фур’є аналізу, вейвлет аналізу та аналізу головних компонент від рівня теплової дифузії та наявності нерівномірностей нагріву зразка. За методами динамічної теплової томографії та нейронних мереж побудовано томограми промодельованого об’єкту контролю. Встановлено та доведено переваги засобів нейромережевої обробки цифрових даних у тепловому неруйнівному контролі.uk
dc.format.pagerangeС. 108-117uk
dc.identifier.citationГалаган, Р. М. Аналіз методів цифрової обробки термограм / Р. М. Галаган, А. С. Момот // Вісник НТУУ «КПІ». Серія Приладобудування : збірник наукових праць. – 2018. – Вип. 55(1). – С. 108-117. – Бібліогр.: 15 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1970.55(1).2018.135849
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32871
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceВісник НТУУ «КПІ». Серія Приладобудування : збірник наукових праць, Вип. 55(1)uk
dc.subjectФур’є аналізuk
dc.subjectвейвлет-аналізuk
dc.subjectаналіз головних компонентuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectтепловий контрольuk
dc.subjectтермограмаuk
dc.subjectFourier analysisuk
dc.subjectwavelet analysisuk
dc.subjectprincipal components analysisuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectthermal testinguk
dc.subjectthermogramuk
dc.subjectФурье анализuk
dc.subjectвейвлет-анализuk
dc.subjectанализ главных компонентuk
dc.subjectнейронные сетиuk
dc.subjectтепловой контрольuk
dc.subjectтермограммаuk
dc.subject.udc621: 004.89uk
dc.titleАналіз методів цифрової обробки термограмuk
dc.title.alternativeAnalysis of methods for digital processing of thermogramsen
dc.title.alternativeАнализ методов цифровой обработки термограммru
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
VKPI-SPr_2018-55_P108-117.pdf
Розмір:
583.88 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Серія Приладобудування: збірник наукових праць, Вип. 55(1)