基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法探讨

本文主要探讨的是"基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法研究"。随着大型设备运行中关键构件裂纹的普遍存在，这些裂纹可能引发设备故障和事故，因此对其进行早期检测与识别至关重要。超声红外热成像技术作为一种新兴的裂纹检测手段，结合了超声波的穿透能力和红外热成像的可视化特性，能够实时监测裂纹的发展情况。 传统的超声红外热图像处理方法已经取得一定进展，例如噪声抑制、图像增强和对比度提高等，但仍有待提升识别的准确性和自动化程度。卷积神经网络（CNN）在此背景下展现出强大的潜力，其在图像识别领域的广泛应用，如焊接缺陷检测和滚动轴承故障诊断，证明了其在自动特征提取和分类上的优越性。 论文的核心贡献在于设计了一种结合超声红外热成像与CNN的裂纹检测与识别系统。首先，通过超声脉冲激发并获取金属构件的红外热图像，这些图像包含了裂纹的重要信息。然后，通过预处理去除噪声，对图像进行卷积操作，降低维度的同时提取出图像的特征。CNN在这一过程中扮演了关键角色，自动学习并识别不同尺寸和类型的金属疲劳裂纹。 实验结果显示，提出的CNN方法在超声红外热像的后期处理中表现出了良好的识别性能，具有高精度和鲁棒性，显著提高了裂纹识别的效率和可靠性。这不仅拓展了超声红外热成像技术的应用范围，也为后续研究提供了新的思路和实践案例。 文章的理论基础部分详细介绍了超声红外热成像技术的工作原理，包括能量传输和热响应的原理，以及如何将其与CNN相结合以实现自动化的缺陷识别。这项研究旨在通过深度学习技术改进裂纹检测的效率和准确性，对于保障设备安全、防止灾难性事故的发生具有实际意义。