提出了基于区域生长和热成像信息重构的融合算法，该算法能较好地解决OPT（光激励红外热成像）方法缺陷检测中分辨率低的难题，显著提高缺陷和非缺陷区域的对比度，实现缺陷的精确检出。为了评价不同算法的检测性能，采用了基于事件的F-score评价方法来衡量检测结果，该方法能定量比较不同特征提取算法。
所属栏目
试验研究四川省科技支撑计划资助项目（2016GZ0185）；国家自然科学基金资助项目（51377015，61401071，61527803）；NSAF联合基金资助项目（U1430115）；中央高校基本业务费资助项目（ZYGX2014J068）；中国博士后科学基金资助项目（136413）。
收稿日期
2017/1/7
作者单位
冯琪智:电子科技大学 自动化工程学院, 成都 610000
高斌:电子科技大学 自动化工程学院, 成都 610000
杨扬:中航工业成都飞机工业(集团)有限责任公司, 成都 610000
田贵云:电子科技大学 自动化工程学院, 成都 610000纽卡斯尔大学 电子电力与计算机工程学院, 纽卡斯尔 NEI7RU
联系人作者
高斌(bin_gao@uestc.edu.cn)
备注
冯琪智(1993-),女,硕士研究生,主要研究方向为复合材料无损检测
引用该论文:
FENG Qizhi,GAO Bin,YANG Yang,TIAN Guiyun.Debonding Defect Detection of CFRP Based on Thermal Signal Reconstructed Region Growing Algorithm[J].Nondestructive Testing,2017,39(9):29～34
冯琪智,高斌,杨扬,田贵云.基于热图重构区域生长算法的碳纤维增强复合材料脱粘缺陷检测[J].无损检测,2017,39(9):29～34
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