Zastosowanie transformacji TOB-HAT do przetwarzania sekwencji termogramów

• Autorzy: Dudzik S.

Warianty tytułu

EN

Use the TOP-HAT transformation for processing of the thermal images sequences

• Konferencja: XLIX Międzyuczelniana Konferencja Metrologów MKM 2017 (XLIX; 04.09-06.09.2017; Częstochowa - Koszęcin, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono przykłady użycia transformacji TOP-HAT do przetwarzania sekwencji termogramów. Zaprezentowano podstawy teoretyczne morfologii matematycznej w zastosowaniu do przetwarzania obrazów termalnych. Celem przetwarzania była korekcja niejednorodności nagrzania powierzchni próbki badanego materiału zawierającej defekty o różnych głębokościach. Do określenia rozmiaru i kształtu elementu strukturalnego użytego w transformacji TOP-HAT zaproponowano kryterium oparte na pojęciu odległości pomiędzy obiektami w wielowymiarowej przestrzeni cech. W wyniku badań stwierdzono, że największą wrażliwość na wielkość elementu strukturalnego wykazuje odległość euklidesowa.

EN

In defect detection techniques applied in the active thermography, the learning machine algorithms are increasingly used. During experiments the surface of material sample is heated and the thermal response is obtained as an transient temperature field which is recorded in the form of a sequence of thermal images. In this work, the use of TOP-HAT transformation to the thermal images processing were presented. The purpose of the processing was the correction of the uneven heating of defective material sample. In the sample used in the research, the aerial defects at different depths were artificially prepared. In paper, it was proposed a novel method for determination of the structural element size and shape, used in the TOP-HAT transformation of a thermal images sequence. This method is based on the notion of distance between the objects existing in the multidimensional feature space. In this work the exemplary results of the processing of thermal images sequence with the TOP-HAT transform were presented. It was found, that the most sensitivity to size of the structural element used in the TOP-HAT transform procedure, is the Euclidean distance.

Słowa kluczowe

PL

badania nieniszczące; termografia aktywna; morfologia matematyczna; transformata; TOP-HAT

EN

non-destructive testing; active thermography; mathematical morphology; TOP-HAT transform

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2017
• Tom: Nr 54
• Strony: 35--38
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Dudzik S.

• Politechnika Częstochowska, Wydział Elektryczny, Instytut Optoelektroniki i Systemów Pomiarowych tel.: [phone]

Bibliografia

• 1. Maldague X.P.: „Theory and practice of infrared technology for nondestructive testing”, John Wiley & Sons Interscience, New York 2001.
• 2. Gleiter A., Spiessberger C., Busse G.: „Phase angle thermography for depth resolved characterization”, Proc. 9th International Conference on Quantitative Infrared Thermography QiRT, July 2-5, Kraków, str. 435-441.
• 3. Dudzik S.: „A simple method for defect area detection using active thermography”, Opto-Electronics Review, Vol. 17, Issue 4, 2009, str. 338-344.
• 4. Minkina W., Dudzik S.: „Infrared Thermography – Errors and Uncertainties”, John Wiley & Sons, Chichester 2009.
• 5. Russ J.C.: „Image Processing Handbook”, CRC Press LLC 2002.
• 6. Malina W., Smiatacz M.: „Cyfrowe przetwarzanie obrazów”, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2008.
• 7. Nieniewski M.: „Segmentacja obrazów cyfrowych. Metody segmentacji wododziałowej”, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2005.
• 8. Dudzik S.: „Wyznaczanie głębokości defektów materiałowych z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych i aktywnej termografii dynamicznej”, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2013.
• 9. Dudzik S.: „Application of the naive Bayes classifier to defect characterization using active thermography”, Journal of Nondestructive Evaluation, (31) 4, 2012, str. 383-392.
• 10. Dudzik S., Two-stage neural algorithm for defect detection and characterization uses an active thermography, Infrared Physics and Technology, (71) 2015, str. 187-197
• 11. Serre J.:„Image analysis and mathematical morphology”, Academic Press, New York 1982.
• 12. Dudzik S.: „Zastosowanie morfologii matematycznej do wykrywania defektów materiałowych z wykorzystaniem aktywnej termografii w podczerwieni, rozdział 3 monografii “Wybrane problem współczesnej termografii i termometrii w podczerwieni” pod red. W. Minkiny, Wyd. Pol. Częstochowskiej, 2011, str. 62-78.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).