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Detección de metales en la madera mediante un algoritmo de reconstrucción de señales térmicas
En este artículo se utiliza la termografía de corrientes de Foucault para detectar metales en materiales de madera, y se ha propuesto un algoritmo de reconstrucción de señales térmicas (TSR) para resolver el problema de la baja resolución de la detección de metales. Se ha revisado brevemente el principio básico de las actuales tecnologías de ensayos no destructivos para materiales de madera, y se han analizado sus ventajas e inconvenientes. El algoritmo TSR puede mejorar significativamente la relación de contraste entre el metal y las zonas circundantes, se pueden identificar eficazmente diferentes cantidades de metal y se pueden determinar con precisión las posiciones del metal. Los resultados experimentales muestran que la tecnología de termografía de corrientes de Foucault propuesta puede detectar rápidamente metal en materiales de madera y mejorar la eficacia y la precisión. El tamaño y la cantidad de metal pueden observarse intuitivamente a través de las imágenes térmicas.
Autores: Hong, Zhang; Ruizhen, Yang; Wenhui, Chen; Ruikun, Wu
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Journal of Sensors
Volume 2021, Article ID 7492813, 8 pages
https://doi.org/10.1155/2021/7492813
Hong Zhang1, 2, Ruizhen Yang3, Wenhui Chen1, 2, Ruikun Wu1, 2
1 , China
2 , China
3 , China
Academic Editor: Eduard Llobet
Contact: js@hindawi.com
En este artículo se utiliza la termografía de corrientes de Foucault para detectar metales en materiales de madera, y se ha propuesto un algoritmo de reconstrucción de señales térmicas (TSR) para resolver el problema de la baja resolución de la detección de metales. Se ha revisado brevemente el principio básico de las actuales tecnologías de ensayos no destructivos para materiales de madera, y se han analizado sus ventajas e inconvenientes. El algoritmo TSR puede mejorar significativamente la relación de contraste entre el metal y las zonas circundantes, se pueden identificar eficazmente diferentes cantidades de metal y se pueden determinar con precisión las posiciones del metal. Los resultados experimentales muestran que la tecnología de termografía de corrientes de Foucault propuesta puede detectar rápidamente metal en materiales de madera y mejorar la eficacia y la precisión. El tamaño y la cantidad de metal pueden observarse intuitivamente a través de las imágenes térmicas.
Descripción
En este artículo se utiliza la termografía de corrientes de Foucault para detectar metales en materiales de madera, y se ha propuesto un algoritmo de reconstrucción de señales térmicas (TSR) para resolver el problema de la baja resolución de la detección de metales. Se ha revisado brevemente el principio básico de las actuales tecnologías de ensayos no destructivos para materiales de madera, y se han analizado sus ventajas e inconvenientes. El algoritmo TSR puede mejorar significativamente la relación de contraste entre el metal y las zonas circundantes, se pueden identificar eficazmente diferentes cantidades de metal y se pueden determinar con precisión las posiciones del metal. Los resultados experimentales muestran que la tecnología de termografía de corrientes de Foucault propuesta puede detectar rápidamente metal en materiales de madera y mejorar la eficacia y la precisión. El tamaño y la cantidad de metal pueden observarse intuitivamente a través de las imágenes térmicas.