Defect depth estimation in passive thermography using neural network paradigm
Defect depth estimation from passive thermography data based on neural network paradigm is proposed. Three parameters have been found to be related with depth of the defect. Therefore, these parameters: the maximum temperature over the defective area (T-max), the temperature on the non-defective or...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Heriansyah, Rudi, Syed Abu Bakar, Syed Abdul Rahman |
---|---|
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
منشور في: |
2007
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/8628/ |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Defect depth estimation in passive thermography - comparing multilayer perceptron with radial basic function networks
بواسطة: Heriansyah, Rudi, وآخرون
منشور في: (2007) -
Quantitative defect characterization for passive thermography application
بواسطة: Heriansyah, Rudi, وآخرون
منشور في: (2015) -
Neural network paradigm for classification of defects on PCB
بواسطة: Heriansyah, Rudi, وآخرون
منشور في: (2003) -
Defect detection and characterization on thermal image by means of passive thermography
بواسطة: Heriansyah, Rudi
منشور في: (2011) -
Depth estimation of inner wall defects by means of infrared thermography
بواسطة: Syed Abu Bakar, Syed Abdul Rahman, وآخرون
منشور في: (2009)