研究目的
优化用于评估红外热像无损检测中缺陷深度的人工神经网络训练输入数据。
研究成果
研究表明，对用于训练神经网络的数据进行适当的预处理，可以提高主动热中子检测技术中缺陷深度表征的效率。TSR技术在获取缺陷深度时实现了最小误差，而第二温度导数和PCA技术也具有相近的效率。
研究不足
该研究仅限于特定类型的复合材料（碳纤维增强塑料）和特定范围的缺陷深度（0.5至2.5毫米）。研究指出噪声和材料结构不均匀性对缺陷深度评估精度的影响。
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优化用于评估红外热像无损检测中缺陷深度的人工神经网络训练输入数据
DOI：10.1016/j.infrared.2019.103047
期刊：Infrared Physics & Technology
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
用于确定红外热像无损检测中缺陷深度的神经网络，采用了十组不同的输入数据进行训练和验证。这些输入数据集包括原始温度数据、多项式拟合、主成分分析、傅里叶变换等。通过采用对数坐标下的多项式拟合，并进一步计算一阶温度导数（TSR技术），实现了最小误差（对于碳纤维增强复合材料中0.5至2.5毫米深度的缺陷，误差上限为0.02毫米）；采用主成分分析技术处理原始数据也获得了相近的结果。这两种技术均无需使用参考点。
作者：
A.O. Chulkov，D.A. Nesteruk，V.P. Vavilov，A.I. Moskovchenko，N. Saeed，M. Omar
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