Evaluación de calidad de imágenes en ensayo termográfico no destructivo
El siguiente trabajo presenta el desarrollo de diferentes metodologías de análisis para ensayos termográficos no destructivos (IRNDT por sus siglas en inglés Infra–Red Non–Destructive Testing) activo y pasivo. En IRNDT pasivo se propone un método de segmentación de imágenes IR orientado a la detecci...
- Autores:
-
Ramírez Rozo, Thomas Julian
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21529
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21529
http://bdigital.unal.edu.co/12425/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Ensayo Termográfico no destructivo
Evaluación de calidad de imágenes
Medida no referenciada
Termografía infraroja
Blind quality assessment
Image quality
Infrared thermography
Infrared non-destructive testing
Natural scene statistics
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- openAccess
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62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Ensayo Termográfico no destructivo Evaluación de calidad de imágenes Medida no referenciada Termografía infraroja Blind quality assessment Image quality Infrared thermography Infrared non-destructive testing Natural scene statistics |
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El siguiente trabajo presenta el desarrollo de diferentes metodologías de análisis para ensayos termográficos no destructivos (IRNDT por sus siglas en inglés Infra–Red Non–Destructive Testing) activo y pasivo. En IRNDT pasivo se propone un método de segmentación de imágenes IR orientado a la detección de fallos en máquinas rotativas producto del calentamiento de las partes que la componen. Mientras para IRNDT activo, se describe una serie de directrices básicas para una adecuada adquisición de cara a la obtención de medidas más acertadas y confiables. De igual manera, se estudiaron las estadísticas de las imágenes IR con el fin de entender su comportamiento. Dichas estadísticas gobiernan la naturaleza de las imágenes, además su comportamiento se puede describir con herramientas como la densidad espectral de potencia (PSD por sus siglas en inglés Power Spectral Density) y las distribuciones de los coeficientes de detalle de la Transformada Wavelet. Los resultados de estos estudios, demuestran que las estadísticas de las imágenes analizadas nos entregan información importante para entender su comportamiento y su relación con el sistema de visión humano. |
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