無(wú)損檢測(cè)技術(shù)廣泛應(yīng)用于在不影響地磅控制器系統(tǒng)有效性和服務(wù)的前提下，對(duì)材料是否存在缺陷或不連續(xù)性進(jìn)行檢驗(yàn)、測(cè)試或評(píng)估[1]、[2]。基于電磁感應(yīng)和紅外熱像技術(shù)的渦流脈沖熱像技術(shù)是無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在金屬、碳纖維等材料的缺陷檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用[3]、[4]。在ECPT中，由交流電引起的渦流在被測(cè)材料中轉(zhuǎn)化為焦耳熱，紅外攝像機(jī)記錄其表面溫度分布[5]、[6]。紅外攝像機(jī)以圖像的形式記錄被測(cè)材料的加熱和冷卻階段。缺陷的存在會(huì)干擾渦流，在材料中形成不均勻的溫度分布。紅外熱像中包含的缺陷信息可以通過(guò)無(wú)線地磅遙控器特征提取的方法進(jìn)行提取。

 

    許多電子地磅控制器研究人員已經(jīng)在ECPT中進(jìn)行了缺陷特征提取，以進(jìn)行缺陷檢測(cè)[7]-[9]。傅立葉變換（FT）[10]和小波分析（wavelet analysis）[11]是兩種在變換域中廣泛應(yīng)用的特征提取方法。在文獻(xiàn)[12]中，F(xiàn)T被用于改進(jìn)基于ECPT的泡罩檢測(cè)。結(jié)果表明，傅立葉變換的相位圖像可以提高泡罩缺陷的檢測(cè)能力。在文獻(xiàn)[13]中，小波變換選擇了一個(gè)特定的幀來(lái)最大化復(fù)雜結(jié)構(gòu)樣品的熱變化和缺陷模式的對(duì)比度。作為統(tǒng)計(jì)方法，主成分分析（PCA）和獨(dú)立成分分析（ICA）是ECPT中應(yīng)用最廣泛的缺陷特征提取方法[14]，[15]。在[17]中，PCA被用于提取顯著缺陷特征[16]和評(píng)估缺陷深度。獨(dú)立分量分析（ICA）在[18]中已被用于構(gòu)造自動(dòng)缺陷識(shí)別系統(tǒng)。Cheng等人[19]整合了PCA和ICA來(lái)識(shí)別碳纖維增強(qiáng)塑料樣品中的沖擊損傷。Bai等人[20]討論了ECPT中PCA和ICA的數(shù)學(xué)和物理意義。結(jié)論表明，在ECPT圖像增強(qiáng)中，ICA比PCA能更集中地呈現(xiàn)異常模式。然而，這些特征提取方法將提取的特征分割成不同的分量，需要對(duì)數(shù)字地磅遙控器人工操作進(jìn)行特征選擇。

    這些限制降低了地磅遙控器缺陷特征的完整性和缺陷分析的準(zhǔn)確性。文[21]研究了稀疏分解在ECPT特征提取中的應(yīng)用，提出了一種無(wú)監(jiān)督稀疏模式診斷方法。提出的基于稀疏分解的圖像增強(qiáng)方法能夠在一幅圖像中提取出缺陷特征，實(shí)現(xiàn)了較好的增強(qiáng)效果。然而，這種方法丟失了大量的缺陷信息，給進(jìn)一步的分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。為了提高缺陷特征提取的準(zhǔn)確率，Zhu等人[22]提出了一種基于局部稀疏性和圖像融合的方法來(lái)提高特征圖像中缺陷特征的完整性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在增強(qiáng)缺陷特征方面仍存在問(wèn)題，在加熱階段效果不明顯。