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针对玻璃纤维增强塑料层压板脱黏缺陷的红外无损检测问题,首先制备了一种人工脱黏缺陷试样,采用红外脉冲热波成像检测技术对脱黏缺陷进行检测,分析了层压板脱黏区和非脱黏区的表面热信号瞬态响应过程,以图像信噪比和标准化对比度作为评价指标,定量对比了热信号重构、复调制Zoom-FFT、改进的独立分量分析和主分量分析4种热图重构算法在脱黏缺陷识别中的作用.在此基础上,提出基于热信号重构增强的主分量分析算法,并验证了该算法在脱黏缺陷识别中的作用.研究表明:4种热图重构算法均可提高层压板脱黏缺陷定量识别能力,其中以热信号重构对提高缺陷区与非缺陷区对比度最为显著,主分量分析对热图噪声的抑制能力最强,基于热信号重构增强的主分量分析能够显著提高深度分别为0.5mm、1.0mm、1.5 mm的脱黏缺陷定量识别能力. 相似文献
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