Statistical analysis of thermal nondestructive testing data

Abstract

Розглянуто особливості обробки результатів активного теплового неруйнівного контролю. Доведено необхідність пошуку та введення нових інформативних параметрів при оцінці термограм з метою покращення достовірності контролю. Поставлена задача виявлення та оцінки взаємозв’язків між параметрами дефектів та оптимальним часом контролю і максимальним значенням температурного сигналу. Проведено комп’ютерне моделювання процесу активного теплового контролю двох зразків зі штучними дефектами з відомими характеристиками. Отримано послідовності термограм та сформовано набори початкових даних для проведення кореляційного, регресійного та дисперсійного аналізів результатів контролю. Для визначення рівнів максимального диференціального температурного сигналу та оптимального часу спостереження використовувався метод динамічної теплової томографії. Отримано оцінки коефіцієнта кореляції для різних інформативних параметрів теплового контролю. Встановлена наявність високого рівня зв’язку між оптимальним часом контролю та глибиною залягання дефектів. Висока кореляція також спостерігається між максимальним значенням температурного сигналу та глибиною залягання дефектів. В результаті проведення регресійного аналізу встановлено характер взаємозв’язків між різними інформативними параметрами активного теплового контролю. Проведено однофакторний дисперсійний аналіз впливу параметрів дефектів на оптимальний час контролю та максимальне значення температурного сигналу. Встановлено високий ступінь взаємовпливу всіх інформативних параметрів. Зроблено висновки про необхідність розробки нових сучасних методів аналізу даних теплового контролю. Виявлені закономірності у взаємозв ’язках між даними свідчать про низьку ефективність традиційних статистичних методів в задачах активного теплового контролю. В якості альтернативи пропонується застосування технологій штучного інтелекту, зокрема, нейронних мереж.