【摘 要】
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裂纹普遍存在于工业构件上，为防止安全事故的发生，对裂纹的检测是十分必要的.于热成像技术而言，其丰富的热信息在空间，时间和频率上可被深入挖掘研究，使得缺陷信息可迅速地得以表征，热成像技术现已被广泛地应用于无损检测和评估领域.然而，对缺陷的检测，其量化误差分析和评估仍未被详细地进行探讨研究.F-Score是一个全局的量化评定指标，可综合评估检测结果在噪声环境下的量化误差，反映量化结果的准确度和可检测缺
【机 构】
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电子科技大学自动化工程学院,中国成都,611731 电子科技大学自动化工程学院,中国成都,6117
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裂纹普遍存在于工业构件上，为防止安全事故的发生，对裂纹的检测是十分必要的.于热成像技术而言，其丰富的热信息在空间，时间和频率上可被深入挖掘研究，使得缺陷信息可迅速地得以表征，热成像技术现已被广泛地应用于无损检测和评估领域.然而，对缺陷的检测，其量化误差分析和评估仍未被详细地进行探讨研究.F-Score是一个全局的量化评定指标，可综合评估检测结果在噪声环境下的量化误差，反映量化结果的准确度和可检测缺陷的能力.在我们的工作中，基于脉冲涡流热成像研究平台，利用了F-Score这一评估指标对表面裂纹进行量化分析和评估，以权衡常用热图像特征提取算法的优劣性能.此外，通过仿真和实验两个方面，对结果进行了分析和验证.本文将完成对缺陷全面、客观地定量检测和评估，于此同时，有望对特征提取和模式识别技术的发展提供指导性结论.
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