基于紅外熱成像的狀態監視應用程序的數據分析方法

對紅外熱成像數據的定量分析可以準確確定一個點或一個區域的溫度。另一方面，在定性分析中，考慮了局部熱點相對于參考點的相對值。在大多數狀態監測應用中（例如，對電氣組件和機器進行檢查），由于該方法學快速且無法保證對所獲取的熱圖像進行嚴格評估，并且可以根據感興趣區域和目標區域的溫度差做出快速決策，因此可以執行定性數據分析。參考區域（DT）標準，事件的嚴重性通常用DT表示，其中存在三到四個不同的優先級類別，每個類別代表嚴重性等級。有幾種標準用于使用紅外熱成像電氣設備對溫度進行定性測量。一些常用的標準是國際電氣測試協會（NETA），美國測試和材料協會（ASTM），國家防火協會（NFPA），軍事標準：MIL-STD2194和Allen-Bradley電機控制中心標準。紅外協會標準規定了電氣部件以及旋轉部件的實驗方法和數據分析技術。本標準列出了幾種機械部件（例如軸承，滾動元件，潤滑劑，油脂，合成線圈，密封件，墊圈，齒輪傳動裝置，鏈條傳動裝置等）的最高允許溫度。在正常操作條件下，特定組件的溫度不得超過上述標準中列出的最大允許值。由于定性監測存在許多缺陷，例如無法提供標準數據表和缺乏準確性，因此，對系統性設備故障的檢測需要嚴格的定量分析。

圖為紅外熱三維成像

紅外熱圖像通常嘈雜，信噪比低。因此，各種圖像處理技術被用于增強所獲取的紅外熱圖像。從狀態監視的角度來看，圖像處理的主要目標是檢測熱點和提取缺陷特征。為了圖像增強的目的，可以使用諸如對比拉伸，直方圖均衡等的各種點操作算法。這些算法的目的是拉伸圖像的直方圖，這反過來又會增加圖像的動態范圍，從而增強對比度。使用先進的信號分析技術，例如紅外熱成像信號重建（TSR）和主成分分析（PCA），可以以更高的熱對比度檢測更大深度的缺陷。已經發現基于紋理分析的紅外熱圖像特征提取有助于圖像分類和物體形狀確定。

要為檢驗熱點話題，制定圖面切割和圖面域值化。食用了那些切割和域值計算方法，二者的確定衡量于圖面的特點和手機玩家的必要性。通常用的切割和域值計算方法是全局性域值，發暗域值，模式學切割，兩極切割和歸一化切割。據新聞報導，磚面真相大白切割水平最適用紅外熱圖面。在越來越多模式監控高技術操作中，邊邊檢驗濾波器采用隔開某瑕疵的頂部。一些類的邊邊檢驗濾波器都會在食用中，適于的邊邊檢驗濾波器的確定又衡量于圖面的特點和手機玩家的對象。圖內體現 含有多個內部裝置故障模塊化電路設計（IC）元件的PCB的明顯紅外熱圖面，與較近空間相對來說，二者體現 出最高的平均溫度。圖面清理軟件的高技術操作將會造成智能化圖面講解裝置的發展壯大，這之后將為手動內部裝置故障檢驗和精確定位裝置抹平的道路。各種采用紅外熱圖面的手動查驗水平以及在醫療和非摧毀性考評（NDE）業務領域中選擇了廣泛性的高技術操作。