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Surface defect detection of CFRP materials based on infrared thermography and Attention U-Net algorithm

热成像 材料科学 无损检测 红外线的 分割 碳纤维增强聚合物 图像处理 图像分割 计算机科学 人工智能 计算机视觉 图像(数学) 复合材料 光学 钢筋混凝土 物理 医学 放射科
作者
Guangyu Zhou,Zhijie Zhang,Wuliang Yin,Haoze Chen,Luxiang Wang,Dong Wang,Huidong Ma
出处
期刊:Nondestructive Testing and Evaluation [Taylor & Francis]
卷期号:39 (2): 238-257 被引量:30
标识
DOI:10.1080/10589759.2023.2191954
摘要

Carbon fiber reinforced polymer (CFRP) materials have been widely used in aerospace and other fields because of their excellent properties such as high temperature resistance and corrosion resistance, so the nondestructive inspection technology for CFRP materials has become a hot research topic. In this paper, we propose a method based on infrared thermography and Attention U-Net algorithm to characterize the defect shape of CFRP material surface. Firstly, the CFRP surface is scanned by a line laser and the trend of its temperature distribution is recorded using an infrared thermography camera. Subsequently, temperature analysis and entropy value of image information are calculated for individual defect image blocks in order to select images with clear defect contours. Next, the Attention U-Net is used to segment the defect in the image blocks, and the defect shape is characterization. By calculating the evaluation indexes of image segmentation, the method in this paper can achieve 99.57% accuracy, 97.06% recall, 96.63% precision, and the processing time for a single image is 0.13s. Finally, the algorithm of this paper is compared with other algorithms to verify the advantages of this research in the task of detecting surface defects in CFRP materials with fast and high accuracy.
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