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Updated: Sep 10, 2025
11:34
Subsurface Defect Localization by Structured Heating Using Laser Projected Photothermal Thermography
Published on: May 15, 2017
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Investigación sobre la detección de defectos internos de medios multicapa basados en el método de imágenes basadas en
Shuang Liu1, Huifeng Zheng1, Baoming Peng1
1College of Metrology Measurement and Instrument, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China.
The Review of scientific instruments
|August 25, 2025
Resumen
Un nuevo algoritmo de imágenes basado en píxeles de enfoque lejano coherente en fase (PC-FPB) mejora significativamente la inspección ultrasónica de defectos internos en materiales multicapa. Este método mejora la relación señal-ruido y la caracterización de defectos más profundos.
Área de la Ciencia:
- Pruebas no destructivas
- Imágenes por ultrasonidos
- Ciencias de los materiales
Sus antecedentes:
- Las imágenes ultrasónicas tradicionales basadas en amplitud luchan con una baja relación señal-ruido (SNR) y una caracterización inconsistente de defectos internos en medios multicapa.
- Los desafíos incluyen las reflexiones de la interfaz y la atenuación del material, que afectan particularmente a fallas de tamaño idéntico a diferentes profundidades.
- Los métodos existentes a menudo no detectan y cuantifican con precisión los defectos profundamente arraigados.
Objetivo del estudio:
- Introducir un nuevo algoritmo de imágenes basado en píxeles de enfoque lejano coherente en fase (PC-FPB).
- Abordar las limitaciones de los métodos tradicionales en la inspección ultrasónica de estructuras multicapa.
- Mejorar la detección y caracterización de los defectos internos, especialmente los de mayor profundidad.
Principales métodos:
- Desarrollo del algoritmo de imágenes PC-FPB utilizando un factor de coherencia vectorial.
- Implementación de una nueva estrategia de modulación de coherencia basada en líneas de exploración.
- Aplicación de un umbral dinámico a través de la fusión multiplicativa para mejorar las señales de defecto y suprimir el ruido.
Principales resultados:
- Mejora significativa en la intensidad de la imagen y el SNR para defectos profundos.
- Amplitud de defecto mejorada en 9,8 dB y SNR de imagen en 7,7 dB en imágenes de agujero único.
- Alta consistencia en la obtención de imágenes de defectos de tamaño idéntico a diferentes profundidades, con un error máximo de cuantificación de 0,245 mm2 para defectos de 1 mm de diámetro.
- Aumento medio del SNR de 15 dB y mejora media de la resolución lateral del 53,4% para defectos a diversas profundidades.
Conclusiones:
- El algoritmo de imágenes PC-FPB supera efectivamente las limitaciones de los métodos convencionales basados en la amplitud.
- Demostró un rendimiento superior en la detección de defectos profundos dentro de estructuras multicapa.
- Confirma capacidades mejoradas de detección de defectos, SNR mejorado y mejor resolución lateral.
