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Detection of internal defects applying photothermal super resolution reconstruction utilizing two-dimensional high-power random pixel patterns

  • In this work, we report on our progress for investigating a new experimental approach for thermographic detection of internal defects by performing 2D photothermal super resolution reconstruction. We use modern high-power laser projector technology to repeatedly excite the sample surface photothermally with varying spatially structured 2D pixel patterns. In the subsequent (blind) numerical reconstruction, multiple measurements are combined by exploiting the joint-sparse nature of the defects within the specimen using nonlinear convex optimization methods. As a result, a 2D-sparse defect/inhomogeneity map can be obtained. Using such spatially structured heating combined with compressed sensing and computational imaging methods allows to significantly reduce the experimental complexity and to study larger test surfaces as compared to the one-dimensional approach reported earlier.

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Autor*innen:Julien LecompagnonORCiD
Koautor*innen:Philipp Daniel Hirsch, C. Rupprecht, Mathias Ziegler
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:DLP; DMD; Inspection; Internal defects; NDT; Super resolution; Thermography
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Veranstaltung:Quantitative Infrared Thermography 2022
Veranstaltungsort:Paris, France
Beginndatum der Veranstaltung:04.07.2022
Enddatum der Veranstaltung:08.07.2022
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:14.07.2022
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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