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《基于SVD算法的紅外熱波無(wú)損檢測(cè)方法研究.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第4期機(jī)械設(shè)計(jì)與制造2012年4月MachineryDesign&Manufacture53文章編號(hào)：1001—3997(2012)o4—0053—03基于SVD算法的紅外熱波無(wú)損檢測(cè)方法研究張志強(qiáng)，趙懷慈1,3．4趙大威1,3,4崔云剛1,3,4(’中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所光電信息研究室，沈陽(yáng)110016)(。中國(guó)科學(xué)院研究生院，北京100049)(。中國(guó)科學(xué)院光電信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng)110016)(遼寧省圖像理解與視覺(jué)計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，沈陽(yáng)110016)Researchofinfraredtherma1wavenOndestructivetestingmethodb
2、asedonSVDalgorithmZHANGZhi-qiang1,2．3,4ZHAOHuai-ci1,3,4ZHAODa-wei1,3,4CUIYun—gang··(Departmentof0ptical—Electr0nicsandInformationProcessing，ShenyangInstituteofautomation，ChineseAcademyofScience，Shenyang110016，China)(GraduateSchoolofChineseAcademyofScience，Beijing100049，China)(KeyLaboratory
3、ofOptical-ElectronicsInformationProcessing，ChineseAcademyofScience，Shenyang110016，China)(KeyLaboratoryofImageUnderstandingandComputerVision，LiaoningProvince，Shenyang110016，China)；【摘要】針對(duì)采用紅外熱波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)對(duì)材料缺陷進(jìn)行特征提取的技術(shù)空白，提出了一種新；}的基于奇異值分解(SVD)的紅外序列圖像特征提取方法。研究表明對(duì)重構(gòu)的缺陷相空間矩陣進(jìn)行奇異{l值分解，其空間與時(shí)間基向量包含了缺陷靜態(tài)
4、空間與動(dòng)態(tài)熱量變化的特征信息。在缺陷代數(shù)特征的基2}礎(chǔ)上，提取具有時(shí)空信息的特征值構(gòu)造缺陷特征向量。實(shí)驗(yàn)分析表明，通過(guò)對(duì)熱障涂層缺陷進(jìn)行特征提《；取，在運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷的分類(lèi)驗(yàn)證中取得了較好的效果。j}關(guān)鍵詞：缺陷；紅外熱波；奇異值分解；特征提取《}【Abstract】Concerningthegapoffeatureextractionformaterialdefectbyadoptinginfraredthermal；；wa1)enondestructivetestingtechnology,0newmethodoffeatureextractionforin
5、fraredimagesequenceis{}putforwardonthebasisofsingular”Medecompositi。n(SVD)．Theresearchsbowsthatcharacteristicec一{}torreflectstheinformationofthedefectsstaticspaceanddynamicheatchange．Onthebasisofalgebrafe2}turesofedefects，tectonicfeaturevectorofde．fectswithspace一timecharacteristicsisextrac
6、ted．Theodta-《}lyzingresuhs0廠theexperimentindicatethattheapplicationofthismethodinRBFneuralnetworkisveri-j}fledtobebetterineffectthroughatureextractingthermalbarriercoatingdefecttype．《}Keywords：Defect；Infraredthermalwave；SVD；Featureextraction：“’，t．、“，
7、l“～i、．小，ttj卅，．¨．、-小tt’，●t’，f““’，#t’，●●，
8、●●．，●●t，．中圖分類(lèi)號(hào)：TH16，TP274+．52文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A類(lèi)型的特征值，在運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類(lèi)器的識(shí)別驗(yàn)證中1引言獲得了理想的分類(lèi)效果。紅外熱波無(wú)損檢測(cè)技術(shù)作為一門(mén)新興的檢測(cè)技術(shù)，具有大面積非接觸性測(cè)量、測(cè)試速度陜、靈敏度高、可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)等優(yōu)2奇異值分解理論點(diǎn)ll】。對(duì)相應(yīng)的紅外序列圖像的處理方法研究主要集中于兩方面：對(duì)于實(shí)矩陣A∈一，矩陣秩r_
