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Die thermografische ZfP basiert auf der Wechselwirkung von thermischen Wellen mit Inhomogenitäten. Die Ausbreitung von thermischen Wellen von der Wärmequelle zur Inhomogenität und zur Detektionsoberfläche entsprechend der thermischen Diffusionsgleichung führt dazu, dass zwei eng beieinander liegende Defekte fälschlicherweise als ein Defekt im gemessenen Thermogramm erkannt werden können. Um diese räumliche Auflösungsgrenze zu durchbrechen, also eine Super Resolution zu realisieren, kann die Kombination von räumlich strukturierter Erwärmung und numerischen Verfahren des Compressed Sensings verwendet werden.
Für unsere Arbeiten benutzen wir Hochleistungs-Laser im Kilowatt-Bereich um die Probe entweder hochaufgelöst entlang einer Linie (1D) abzurastern oder strukturiert zu erwärmen. Die Verbesserung des räumlichen Auflösungsvermögens zur Defekterkennung hängt dann im klassischen Sinne direkt von der Anzahl der Messungen ab. Mithilfe des Compressed Sensings und Vorkenntnissen über das System ist es jedoch möglich die Anzahl der Messungen zu reduzieren und trotzdem Super Resolution zu erzielen. Wie viele Messungen notwendig sind und wie groß der Auflösungsgewinn gegenüber der konventionellen thermografischen Prüfung mit flächiger Erwärmung ist, hängt von einer Reihe von Messparametern, der Messstrategie, Probeneigenschaften und den verwendeten Rekonstruktionsalgorithmen ab.
Unsere Studien befassen sich mit dem Einfluss der experimentellen Parameter, wie z.B. der Pulslänge der Laserbeleuchtung und der Größe des Laserspots. Weiterhin haben wir uns mit der Wahl der Parameter in der Rekonstruktion auseinandergesetzt, die einen Einfluss auf das im Compressed Sensing zugrundeliegende Minimierungsproblem haben. Für jeden getesteten Parametersatz wurde eine Rekonstruktionsqualität berechnet. Schließlich wurden die Defektrekonstruktionen basierend auf den Parameternsätzen verglichen, sodass eine Parameterwahl für hohe Rekonstruktionsqualitäten mit thermografischer Super Resolution
empfohlen werden kann.
The work to be presented focuses on our most recent studies to laser excited super resolution (SR) thermography. The goal of nondestructive testing with SR is to facilitate the separation of closely spaced defects. Photothermal SR can be realized by performing structured illumination measurements in com-bination with the use of deconvolution algorithms in post-processing. We explain that stepwise as well as continuous scanning techniques are applicable to generate structured illumination measurements. Finally, we discuss the effect of experimental parameters and image processing techniques to find the optimal SR technique which leads to the highest reconstruction quality within laser thermography.
Die thermografische ZfP basiert auf der Wechselwirkung von thermischen Wellen mit Inhomogenitäten. Die Ausbreitung von thermischen Wellen von der Wärmequelle zur Inhomogenität und zur Detektionsoberfläche entsprechend der thermischen Diffusionsgleichung führt dazu, dass zwei eng beieinander liegende Defekte fälschlicherweise als ein Defekt im gemessenen Thermogramm erkannt werden können. Um diese räumliche Auflösungsgrenze zu durchbrechen, also eine Super Resolution zu realisieren, kann die Kombination von räumlich strukturierter Erwärmung und numerischen Verfahren des Compressed Sensings verwendet werden.
Für unsere Arbeiten benutzen wir Hochleistungs-Laser im Kilowatt-Bereich um die Probe entweder hochaufgelöst entlang einer Linie (1D) abzurastern oder strukturiert zu erwärmen. Die Verbesserung des räumlichen Auflösungsvermögens zur Defekterkennung hängt dann im klassischen Sinne direkt von der Anzahl der Messungen ab. Mithilfe des Compressed Sensings und Vorkenntnissen über das System ist es jedoch möglich die Anzahl der Messungen zu reduzieren und trotzdem Super Resolution zu erzielen. Wie viele Messungen notwendig sind und wie groß der Auflösungsgewinn gegenüber der konventionellen thermografischen Prüfung mit flächiger Erwärmung ist, hängt von einer Reihe von Messparametern, der Messstrategie, Probeneigenschaften und den verwendeten Rekonstruktionsalgorithmen ab.
Unsere Studien befassen sich mit dem Einfluss der experimentellen Parameter, wie z.B. der Pulslänge der Laserbeleuchtung und der Größe des Laserspots. Weiterhin haben wir uns mit der Wahl der Parameter in der Rekonstruktion auseinandergesetzt, die einen Einfluss auf das im Compressed Sensing zugrundeliegende Minimierungsproblem haben. Für jeden getesteten Parametersatz wurde eine Rekonstruktionsqualität berechnet. Schließlich wurden die Defektrekonstruktionen basierend auf den Parameternsätzen verglichen, sodass eine Parameterwahl für hohe Rekonstruktionsqualitäten mit thermografischer Super Resolution empfohlen werden kann.
The work to be presented focuses on our most recent studies to laser excited super resolution (SR) thermography. The goal of nondestructive testing with SR is to facilitate the separation of closely spaced defects. Photothermal SR can be realized by performing structured illumination measurements in com-bination with the use of deconvolution algorithms in post-processing. We explain that stepwise as well as continuous scanning techniques are applicable to generate structured illumination measurements. Finally, we discuss the effect of experimental parameters and image processing techniques to find the optimal SR technique which leads to the highest reconstruction quality within laser thermography.
Thermographic super resolution techniques allow the spatial resolution of defects/inhomogeneities below the classical limit, which is governed by the diffusion properties of thermal wave propagation. In this work, we report on the extension of this approach towards a full frame 2D super resolution technique. The approach is based on a repeated spatially structured heating using high power lasers. In a second post-processing step, several measurements are coherently combined using mathematical optimization and taking advantage of the (joint) sparsity of the defects in the sample
This paper presents deep unfolding neural networks to handle inverse problems in photothermal radiometry enabling super resolution (SR) imaging. Photothermal imaging is a well-known technique in active thermography for nondestructive inspection of defects in materials such as metals or composites. A grand challenge of active thermography is to overcome the spatial resolution limitation imposed by heat diffusion in order to accurately resolve each defect. The photothermal SR approach enables to extract high-frequency spatial components based on the deconvolution with the thermal point spread function. However, stable deconvolution can only be achieved by using the sparse structure of defect patterns, which often requires tedious, hand-crafted tuning of hyperparameters and results in computationally intensive algorithms. On this account, Photothermal-SR-Net is proposed in this paper, which performs deconvolution by deep unfolding considering the underlying physics. This enables to super resolve 2D thermal images for nondestructive testing with a substantially improved convergence rate. Since defects appear sparsely in materials, Photothermal-SR-Net applies trained blocksparsity thresholding to the acquired thermal images in each convolutional layer. The performance of the proposed approach is evaluated and discussed using various deep unfolding and thresholding approaches applied to 2D thermal images. Subsequently, studies are conducted on how to increase the reconstruction quality and the computational performance of Photothermal-SR-Net is evaluated.
Thereby, it was found that the computing time for creating high-resolution images could be significantly reduced without decreasing the reconstruction quality by using pixel binning as a preprocessing step.
Learned block iterative shrinkage thresholding algorithm for photothermal super resolution imaging
(2020)
Block-sparse regularization is already well-known in active thermal imaging and is used for multiple measurement based inverse problems. The main bottleneck of this method is the choice of regularization parameters which differs for each experiment. To avoid time-consuming manually selected regularization parameters, we propose a learned block-sparse optimization approach using an iterative algorithm unfolded into a deep neural network. More precisely, we show the benefits of using a learned block iterative shrinkage thresholding algorithm that is able to learn the choice of regularization parameters. In addition, this algorithm enables the determination of a suitable weight matrix to solve the underlying inverse problem. Therefore, in this paper we present the algorithm and compare it with state of the art block iterative shrinkage thresholding using synthetically generated test data and experimental test data from active thermography for defect reconstruction. Our results show that the use of the learned block-sparse optimization approach provides smaller normalized mean square errors for a small fixed number of iterations than without learning. Thus, this new approach allows to improve the convergence speed and only needs a few iterations to generate accurate defect reconstruction in photothermal super resolution imaging.
Laser excited super resolution thermal imaging for nondestructive inspection of internal defects
(2020)
A photothermal super resolution technique is proposed for an improved inspection of internal defects. To evaluate the potential of the laser-based thermographic technique, an additively manufactured stainless steel specimen with closely spaced internal cavities is used. Four different experimental configurations in transmission, reflection, stepwise and continuous scanning are investigated. The applied image post-processing method is based on compressed sensing and makes use of the block sparsity from multiple measurement events. This concerted approach of experimental measurement strategy and numerical optimization enables the resolution of internal defects and outperforms conventional thermographic inspection techniques.
The separation of two closely spaced defects in fields of Thermographic NDE is very challenging. The diffusive nature of thermal waves leads to a fundamental limitation in spatial resolution. Therefore, super resolution image reconstruction can be used. A new concerted ansatz based on spatially structured heating and joint sparsity of the signal ensemble allows for an improved reconstruction of closely spaced defects. This new technique has been studied using a 1D laser array with randomly chosen illumination pattern.
This paper presents the results after applying super resolution algorithms, such as the iterative joint sparsity (IJOSP) algorithm, to our processed measurement data. Different data processing techniques before applying the IJOSP algorithm as well as the influence of regularization parameters in the data processing techniques are discussed. Moreover, the degradation of super resolution reconstruction goodness by the choice of experimental parameters such as laser line width or number of measurements is shown.
The application of the super resolution results in a spatial resolution enhancement of approximately a factor of four which leads to a better separation of two closely spaced defects.
Using spatial and temporal shaping of laser-induced diffuse thermal wave fields in thermography
(2020)
The diffuse nature of thermal waves is a fun-damental limitation in thermographic nonde-structive testing. In our studies we investigated different approaches by shaping the thermal wave fields which result from heating. We have used high-power laser sources to heat metallic samples. Using these spatial and temporal shaping techniques leads to a higher detection sensitivity in our measurements with the infra-red camera. In this contribution we show our implementation of shaping laser-induced diffuse thermal wave fields and the effect on the defect reconstruction quality.