| 2022 №04 (03) |
DOI of Article 10.37434/tdnk2022.04.04 |
2022 №04 (05) |
Технічна діагностика і неруйнівний контроль, 2022, №4, стор. 27-32
Зниження рівня завад при тепловому неруйнівному контролі з урахуванням особливостей теплофізичних і морфологічних характеристик об’єктів
В.О. Стороженко, О.В. Мягкий, Р.П. Орел, С.М. Мешков
НТЦ «Термоконтроль» Харківського національного університету радіоелектроніки. 61166, м. Харків, просп. Науки, 14. E-mail: volodymyr.storozhenko@nure.uaОписано характерні для теплового неруйнівного контролю завади, що знижують достовірність отриманих результатів. Запропоновано методику їх зменшення, що складається з двох взаємозалежних етапів. Перший етап полягає у розрахунку і аналізу характеру та рівня очікуваного сигналу за розробленою теплофізичною моделлю на тлі експериментально отриманого рівня завад. За результатами аналізу розрахунків за теплофізичною моделлю для обраних зразків найвпливовішою завадою виявилася неоднорідність випромінювальної здатності поверхні зразка. Зменшенню цієї завади присвячений другий етап обробки отриманих даних, який полягає в обробці термограм температурних полів і включає морфологічний аналіз стану поверхні, фільтрації та зменшення характерних завад та шумів. Він розділений на чотири практичні процедури: аналіз візуального зображення та отримання карти зон з різною випромінювальною здатністю поверхні зразка, аналіз термограми з оцінкою рівня дискретності термограми та положенням реперних точок на зображенні, згладжування термографічного зображення та виділення на термограмі зон з різною випромінювальною здатністю поверхні об’єкта контролю, після чого відбувається фільтрація завади. Так як на результати теплового контролю сильно впливає форма об’єкта, можливості та ефективність запропонованої методики проілюстрована на об’єкті циліндричної форми. Експериментально підтверджено, що для вибраного зразка рівень завад вдалося знизити до рівня впевненого виділення корисного сигналу на фоні завади. Бібліогр. 10, рис. 5.
Ключові слова:: тепловий неруйнівний контроль, рівень корисного сигналу, структурні завади, теплофізична модель, обробка зображень, морфологічний аналіз
Надійшла до редакції 29.08.2022
Список літератури
1. Вавилов В.П. (2009) Инфракрасная термография и тепловой контроль. Москва, Спектр.2. Стороженко В.А., Маслова В.А. (2004) Термография в диагностике и неразрушающем контроле. Харьков, Смит.
3. Xavier, P.V. Maldague (2001) Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing. John Wiley & Son,s nIc.
4. Pragnan Chakravorty (2018) What is a Signal? [Lelture Notes]. IEEE Signal Processing Magazine, 35, 5, 175–177. DOI: https://doi.org/10.1109/MSP.2018.2832195
5. Стороженко В.А., Малик С.Б., Мягкий А.В. (2008) Оптимизация режимов тепловой дефектоскопии на основе теплофизического моделирования. Вісник НТУ «ХПІ», Серія «Електроенергетика та перетворювальна техніка», 48, 84–91.
6. Стороженко В.А., Малик С.Б., Мягкий А.В., Тихий В.Г. (2013) Оптимизация процедуры тепловой дефектоскопии сотовых конструкций. Техническая диагностика и неразрушающий контроль, 3, 31–35.
7. Мягкий А.В., Лазоренко O.В., Стороженко В.А. (2013) Обработка результатов тепловой дефектоскопии сотовых конструкций с целью понижения уровня помех. Вісник НТУ «ХПІ», Серія «Електроенергетика та перетворювальна техніка», 34, 108–122.
8. Storozhenko, V., Myagkiy, A., Orel, R. (2016) Optimization of the Procedure of Thermal Flaw Detection of the Honeycomb Constructions By Improving The Accuracy Of Interference Function. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5, 12–18. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.79563
9. Basim Alhadidi, Mohammad H. Zu’bi, Hussam N. Suleiman. (2007) Mammogram Breast Cancer Image Detection Using Image Processing Functions. Information Technology Journal, 6, 2, 217–221. DOI: https://doi.org/10.3923/ itj.2007.217.221
10. Solomon, C.J., Breckon, T.P. (2010) Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley-Blsackwell.
Реклама в цьому номері:
