Posterior a la detección de defectos internos en los materiales, su caracterización juega un papel decisivo para establecer la seve-ridad de dichas fallas. El contraste térmico por diferencias finitas (CTDF) es una técnica novedosa propuesta recientemente para el mejoramiento del contraste en secuencias de imágenes térmicas que permite la detección de fallas internas en láminas de material compuesto con mayores probabilidades de éxito. A la par con el CTDF, se concibió un criterio de estimación de la profundidad de estos defectos que, aunque brinda buenos resultados para aquellos superficiales y más contrastados térmicamente, pierde calidad en la estimación de la profundidad de defectos más profundos y más débiles en su contraste térmico. Considerando este problema, en este artículo se adelanta una revisión de dicho criterio con el ánimo de definir un método más robusto para el cálculo de pro-fundidad de los defectos contrastados por la técnica CTDF. Los resultados de la ejecución de este nuevo algoritmo sobre imágenes sintéticas generadas a partir de una lámina artificial de CFRP (mediante el software ThermoCalc6L) muestran un mejor desempeño en la estimación, reduciendo el error relativo promedio a más de la mitad.
After the detection of internal defects in materials, the characterization of these plays a decisive role in order to establish the severity of these flaws. Finite difference thermal contrast (FDTC) is a new technique proposed recently for contrast enhancement in sequences of thermal images in order to allow the detection of internal flaws in composite slabs with greater probability of success. Besides FDTC, a criterion was also conceived for the estimation of the depth of the detected defects, which brings good results for shallow and strong contrast defects, but poor estimations for deeper and weaker defects. Considering this problem, a revision of the original criterion is carried out in this paper to define a new and robust criterion for estimating the depth of defects, applied after FDTC en-hancement and flaws detection. Results of the execution of the revised algorithm on a synthetized thermal sequence from an artificial CFRP slab (using ThermoCalc6L software) show a better performance of the estimation task, reducing the average relative error by more than half.
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