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초록·키워드
능동 적외선열화상 기법은 다양한 재료, 구조물의 비파괴검사 방법으로 신뢰할 수 있는 기법으로 평가받고 있다. 그러나 불균일한 가열, 낮은 공간 분해능, 환경 노이즈와 적외선 카메라의 낮은 해상도, 낮은 이미지 획득 수와 같은 제한으로 인해 결함의 정량화에 어려움이 발생하고 있다. 결함 정량화 개선을 위해 신호 처리 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 결함 정량화 개선을 위한 웨이블렛 변환 기법을 연구하였다. 알루미늄 시험편에 다양한 크기와 직경의 정사각형 결함이 고려되었으며, 펄스 적외선열화상 기법을 이용하여 얻은 열화상 이미지 시퀀스에 웨이블렛 변환을 적용하여 위상 각 데이터를 얻었다. 웨이블렛 파라미터인 스케일과 시프트의 영향을 분석하여 건전부와 결함부의 위상 대비를 통해 결함 검출능을 개선하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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