Kontrast filtrowany w charakteryzacji wad materiałowych metodą aktywnej termografii

• Autorzy: Gryś S. , Minkina W.

Warianty tytułu

EN

Filtered contrast in defect characterization using active infrared thermography

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono możliwości zastosowania "kontrastu filtrowanego" do wykrywania i charakteryzacji defektów w materiale metodą aktywnej termografii. Do wyznaczenia "kontrastu filtrowanego" nie jest wymagana znajomość obszaru referencyjnego bez defektu oraz jest mniej wrażliwy na niejednorodność napromienienia powierzchni materiału w porównaniu do klasycznych rodzajów kontrastów cieplnych. Eksperyment przeprowadzono na stanowisku wyposażonym w kamerę ThermaCAM PM 595 oraz kartę rejestracji danych. Oszacowano wpływ parametrów cieplnych badanego materiału i defektu oraz parametru filtru wygładzającego, niezbędnego do implementacji idei kontrastu filtrowanego, na niepewność estymacji głębokości defektów. W analizie zastosowano zasadę propagacji rozkładów prawdo-podobieństwa i symulację Monte Carlo.

EN

The paper presents the possibility of the use of new kind of thermal contrast in subsurface defects detection [1,3-6]. It allows detecting defects taking advantages [2,6] of an active thermography - Table 1. In opposition to known definitions of the thermal contrast [1], a defect-free area is no necessary and this contrast is less sensitive to nonuniformity of heat disposal to the material surface. The measurements were per-formed on a setup presented in Fig. 1 [7]. A special sample of Plexiglas was made with bottom-holes simulating defects - Figs 2 and 3. The material parameters - Table 2, were taken from [1]. The step heating was chosen as heat excitation. Exemplary, raw and processed thermograms for symmetrical and asymmetrical heat disposal are shown in Figs 4 and 5. The influence of the parameter B of the smoothing filter, thermal parameters of the tested material and defect on expanded uncertainty of determination of defect depth were analyzed. Due to significant complexity of the model the numerical method, i.e. Monte Carlo simulation was applied. According to this procedure [9,10] an expectation and 95% coverage intervals are presented in Tab 4 and 5. In the Table 6 there is fixed if the 95% coverage interval contains the true value of depth. For the inspected sample, B=10, and assumed accuracy of evaluation of diffusivity [8] of Plexiglas, the accuracy of the method does not exceed 20%. The optimal value of B corresponds to the diameter of defects. This aspect will be examined in further work.

Słowa kluczowe

PL

badania nieniszczące; aktywna termografia; charakterystyka defektu; propagacja rozkładów; symulacja Monte Carlo

EN

nondestructive testing; active thermography; defect detection and characterization; propagation of distributions; Monte Carlo simulation

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 56, nr 8
• Strony: 893--896
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Gryś S.

autor

Minkina W.

• Politechnika Częstochowska, Wydział Elektryczny, Instytut Elektroniki i Systemów Sterowania, Al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa,

Bibliografia

• [1] Lewińska-Romicka A.: Badania nieniszczące. Podstawy defektoskopii. WNT, Warszawa 2001.
• [2] Maldague X.: Theory and practice of infrared technology for nondestructive testing. John Wiley & Sons Inc., New York 2001.
• [3] Benitez H., Ibarra-Castanedo C., et.al.: Definition of a new thermal contrast and pulse correction for defect quantification in pulsed thermography. Infrared Physics & Technology, 51 (2008), 160-167.
• [4] Badghaish A., Fleming D.: Non-destructive inspection of composites using step heating thermography. Journal of Composite Materials, 42 (2008), 1337-1357.
• [5] Gralewicz G., Owczarek G., Więcek B.: Investigations of single and multilayer structures using lock-In thermography - possible applications, JOSE Int. Journal of Occupat. Safety & Ergonomics, 11 (2005), no 2, 211-215.
• [6] Minkina W.: Pomiary termowizyjne - przyrządy i metody. Wyd. Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2004.
• [7] Gryś S., Minkina W., Chudzik S.: Detekcja wad podpowierzchniowych na podstawie analizy serii termogramów. Mat. XVII Sympozjum Modelowanie i Symulacja Systemów Pomiarowych, Krynica Górska, 20-23 września 2009, 27-35.
• [8] Chudzik S., Gryś S., Minkina W.: The application of the artificial neural network and hot probe method in thermal parameters determination of heat insulation materials. Part 1 - thermal model consideration and Part 2 - application of the neural network. Proc. of IEEE ICIT’2009, Melbourne.
• [9] Minkina W., Dudzik S.: Infrared thermography - errors and uncertainties. John Wiley & Sons Ltd, Chichester 2009.
• [10] Fotowicz P.: Wyrażanie niepewności pomiaru w świetle najnowszych propozycji międzynarodowego biura miar. Mat. IV Konferencja Podstawowe Problemy Metrologii, Ustroń, 8-11 maja 2005, 37-44.