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基于直觉模糊C均值聚类的红外图像缺陷检测
文献摘要：
红外热成像技术常被用来检测碳纤维增强复合材料的内部缺陷,但常用的光学热源加热效率低,需要近距离加热试件.激光具有能量集中、衰减小的优点,其作为加热源有助于实现远距离检测.本文介绍了线激光扫描红外热成像无损检测技术,并对加热过程中材料内部热传导进行了分析.其次,针对红外图像均匀性差、对比度弱,不利于缺陷特征提取的问题,本文引入基于直觉模糊C均值聚类算法的图像分割方法来提取缺陷边缘,与K-Means聚类方法相比,该方法可以提升缺陷模糊边缘的识别和检测能力,保留更多图像的细节信息,有助于准确提取缺陷边缘特征.
文献关键词：
碳纤维增强复合材料;红外热成像;无损检测;直觉模糊C均值聚类
中图分类号：
作者姓名：
王禄祥;张志杰;汪权;陈昊泽
作者机构：
中北大学 仪器科学与动态测试教育部重点实验室,山西 太原 038507
文献出处：
引用格式：
[1]王禄祥;张志杰;汪权;陈昊泽-.基于直觉模糊C均值聚类的红外图像缺陷检测)[J].红外技术,2022(11):1220-1227
A类：
B类：
直觉模糊,均值聚类,红外图像,缺陷检测,红外热成像技术,碳纤维增强复合材料,内部缺陷,热源,加热效率,近距离,热试,试件,远距离,距离检测,线激光扫描,描红,无损检测技术,中材,热传导,导进,对比度,缺陷特征,聚类算法,图像分割,分割方法,Means,聚类方法,缺陷模,检测能力,多图像,细节信息,边缘特征
AB值：
0.360872
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