Infrared image processingAfter the

Infrared image processing
After the pseudo-static sequence is obtained, principal component thermography (PCT) is applied in the reconstructed sequence. PCT, originally proposed by Rajic in Ref. [16], extracts the image features and reduces undesirable signals. It relies on singular value decomposition (SVD), which is a tool to extract spatial and temporal data from a matrix in a compact manner by projecting original data onto a system of orthogonal components known as empirical orthogonal functions (EOF). The first EOF will represent the most important characteristic variability of the data; the second EOF will contain the second most important variability, and so on. Usually, original data can be adequately represented with only a few EOFs. Typically, an infrared sequence of 1000 images can be replaced by 10 or less EOFs.
shows an example of a line region (from the sample shown in Fig. 2a) inspected by using the flying laser spot approach. The reconstructed line obtained from the flying laser spot inspection was, at early times, approximately 3 mm wide which is the same diameter as the focused laser beam that heated the sample's surface. The length of the line was 100 mm, which is the same dimension of the sample. Fig. 5a shows the region that was inspected on the surface of the sample, Fig. 5b shows the first EOF image, normalized between 0 and 1, obtained from the PCT application on the pseudo-static reconstructed sequence and Fig. 5c shows the binary image obtained from Fig. 5b. The binary image was obtained based on an automatic calculated threshold. The adopted binarization approach is described in Ref. [17]. Both the first EOF image and the respective binary images are used in the following steps of the approach proposed in order to assess the fiber orientation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประมวลผลภาพอินฟราเรดหลังจากที่ได้รับลำดับคงหลอก ถ่ายภาพความร้อนส่วนประกอบหลัก (PCT) จะใช้ในลำดับการสร้างขึ้นใหม่ PCT เสนอครั้งแรก โดย Rajic ในรหัส [16], แยกคุณสมบัติภาพ และลดสัญญาณที่ไม่พึงปรารถนา มันอาศัยการย่อยสลายค่าเอกพจน์ (SVD), ซึ่งเป็นเครื่องมือในการดึงข้อมูลเชิงพื้นที่ และกาลเวลาจากเมทริกซ์ในขนาดกะทัดรัด โดยโปรเจคเตอร์ข้อมูลเดิมไปยังระบบประกอบมุมฉากเรียกว่าเชิงประจักษ์มัลติฟังก์ชั่น (EOF) EOF แรกจะแสดงถึงความแปรปรวนลักษณะสำคัญของข้อมูล EOF ที่สองจะประกอบด้วยความแปรปรวนสองสำคัญ และอื่น ๆ มักจะ ข้อมูลต้นฉบับสามารถแสดงเพียงพอแทน มีเพียงไม่กี่ EOFs โดยทั่วไป สามารถเปลี่ยนลำดับการอินฟราเรด 1000 ภาพ โดย EOFs 10 หรือน้อยกว่า แสดงตัวอย่างของภูมิภาคบรรทัด (จากตัวอย่างที่แสดงในรูป 2a) ตรวจสอบ โดยใช้วิธีการจุดเลเซอร์บิน บรรทัดสร้างขึ้นใหม่ที่ได้รับจากการตรวจสอบจุดเลเซอร์บินเป็น ครั้งแรก ประมาณ 3 มม.กว้างเส้นผ่าศูนย์กลางเดียวกันเป็นลำแสงเลเซอร์โฟกัสที่ความร้อนพื้นผิวตัวอย่าง ความยาวของบรรทัดถูก 100 มม. ขนาดของตัวอย่างเดียว รูป 5a แสดงพื้นที่ที่ถูกตรวจสอบบนผิวของตัวอย่าง รูป 5b แสดงรูปภาพแรกที่ EOF ตามปกติระหว่าง 0 และ 1 จาก PCT ประยุกต์บนคงหลอกสร้างลำดับและ 5 รูป c แสดงภาพไบนารีที่ได้รับจากรูป 5b ภาพไบนารีได้รับตามเกณฑ์การคำนวณอัตโนมัติ วิธีการ binarization บุญธรรมไว้ในรหัส [17] EOF ภาพแรกและภาพไบนารีเกี่ยวข้องที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปนี้วิธีการนำเสนอเพื่อประเมินการวางแนวเส้นใย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประมวลผลภาพอินฟราเรด
หลังจากลำดับหลอกแบบคงที่จะได้รับ, องค์ประกอบหลัก Thermography (PCT) ถูกนำไปใช้ในลำดับที่สร้างขึ้นใหม่ PCT เสนอเดิมโดย Rajic ในการอ้างอิง [16], สารสกัดจากองค์ประกอบภาพและลดสัญญาณที่ไม่พึงประสงค์ มันขึ้นอยู่กับการสลายมูลค่าเอกพจน์ (SVD) ซึ่งเป็นเครื่องมือในการดึงข้อมูลเชิงพื้นที่และขมับจากเมทริกซ์ในลักษณะที่มีขนาดกะทัดรัดโดยการฉายข้อมูลเดิมเข้าสู่ระบบการทำงานของส่วนประกอบมุมฉากที่รู้จักกันเป็นฟังก์ชั่นมุมฉากเชิงประจักษ์ A (EOF) EOF แรกที่จะเป็นตัวแทนของความแปรปรวนของลักษณะที่สำคัญที่สุดของข้อมูล; EOF ที่สองจะมีความแปรปรวนที่สองที่สำคัญที่สุดและอื่น ๆ โดยปกติแล้วข้อมูลเดิมสามารถแสดงได้อย่างเพียงพอมีเพียงไม่กี่ EOFs โดยปกติลำดับอินฟราเรด 1000 ภาพจะถูกแทนที่ด้วย 10 หรือน้อยกว่า EOFs.
แสดงตัวอย่างของภูมิภาคเส้นหนึ่ง (จากตัวอย่างที่แสดงในรูป. 2A) การตรวจสอบโดยใช้วิธีการบินเลเซอร์จุด บรรทัดที่สร้างขึ้นใหม่ที่ได้รับจากการตรวจสอบจุดเลเซอร์บินนั้นในช่วงเวลาประมาณกว้าง 3 มิลลิเมตรซึ่งเป็นขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางเดียวกับลำแสงเลเซอร์ที่เน้นที่ความร้อนบนพื้นผิวของตัวอย่าง ความยาวของสาย 100 มิลลิเมตรซึ่งเป็นมิติเดียวของกลุ่มตัวอย่าง มะเดื่อ. 5A แสดงพื้นที่ที่ได้รับการตรวจสอบบนพื้นผิวของตัวอย่างมะเดื่อ 5b แสดงให้เห็นภาพ EOF แรกปกติระหว่าง 0 และ 1 ได้รับจากการประยุกต์ใช้ PCT ในลำดับใหม่หลอกแบบคงที่และรูป 5c แสดงภาพไบนารีที่ได้จากรูป 5b ภาพไบนารีที่ได้รับขึ้นอยู่กับเกณฑ์การคำนวณอัตโนมัติ วิธี Binarization นำมาใช้อธิบายไว้ใน Ref [17] ทั้งรูป EOF แรกและภาพไบนารีที่เกี่ยวข้องที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปของวิธีการที่นำเสนอเพื่อประเมินการวางแนวทางเส้นใย