[論文レビュー] Thermographic detection of internal defects using 2D photothermal super resolution reconstruction with sequential laser heating

Julien Lecompagnon, Samim Ahmadi+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2022

Thermography and Photoacoustic Techniques参考文献 24被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、逐次的レーザ加熱と凸最適化を用いた2次元光熱スーパーレゾリューション（SR）再構成法を提案し、古典的熱拡散限界以下の内部欠陥を検出・解像可能にする。空間的に構造化されたレーザ加熱を適用し、欠陥のスパarsityを二つの数値逆問題解法（スパース行列スタッキングおよび周波数領域最適化）を用いて活用することで、非拡散限界を超える解像度を達成し、密に配置された欠陥（0.5 mm間隔）の明確な分離が可能になった。従来の熱画像法では解消できない。

ABSTRACT

Thermographic photothermal super resolution reconstruction enables the resolution of internal defects/inhomogeneities below the classical limit which is governed by the diffusion properties of thermal wave propagation. Based on a combination of the application of special sampling strategies and a subsequent numerical optimization step in post-processing, thermographic super resolution has already proven to be superior to standard thermographic methods in the detection of one-dimensional defect/inhomogeneity structures. In our work, we report an extension of the capabilities of the method for efficient detection and resolution of defect cross sections with fully two-dimensional structured laser-based heating. The reconstruction is carried out using one of two different algorithms which are proposed within this work. Both algorithms utilize the combination of several coherent measurements using convex optimization and exploit the sparse nature of defects/inhomogeneities as is typical for most nondestructive testing scenarios. Finally, the performance of each algorithm is rated on reconstruction quality and algorithmic complexity. The presented experimental approach is based on repeated spatially structured heating by a high power laser. As a result, a two-dimensional sparse defect/inhomogeneity map can be obtained. In addition, the obtained results are compared with those of conventional thermographic inspection methods which make use of homogeneous illumination. Due to the sparse nature of the reconstructed defect/inhomogeneity map, this comparison is performed qualitatively.

研究の動機と目的

• 固体内の熱拡散による原因で生じる従来の熱画像法の解像度限界を克服すること。
• 空間的に構造化されたレーザ加熱を用いて、1次元から2次元欠陥検出へと光熱スーパーレゾリューションを拡張すること。
• 逐次測定からのスパースな内部欠陥／不均一性マップを再構成するための2つの数値逆問題解法の開発および検証すること。
• 従来の均一な照明法と比較して、解像度および欠陥分離性の向上を示すこと。
• スパース再構成により、高コントラストで自動化された欠陥評価を可能にすること、内部構造の再構成を実現すること。

提案手法

• 試験対象物表面に等間隔に配置された複数のスポットに対して逐次的にレーザ加熱を施し、独立した複数の熱応答測定を生成する。
• 赤外カメラを用いて、各レーザ励起位置における温度応答を記録する。
• 測定された温度を、有効な熱源分布（欠陥による見かけ上の内部源を含む）との熱的ポイントスプレッド関数（PSF）の畳み込みとしてモデル化する。
• 空間ドメインにおける欠陥のスパarsityを活用し、深刻に不適切な逆問題として定式化された内部欠陥構造を凸最適化により再構成する。
• 2つの再構成アルゴリズムを実装する：(1) 空間ドメインにおけるスパース行列スタッキング、(2) FFTを用いた周波数領域最適化による逆問題解法。
• 安定化と再構成品質の向上のため、正則化項（例：全変動）を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 逐次的構造化レーザ加熱を用いて、1次元から2次元欠陥検出へと光熱スーパーレゾリューション再構成を有効に拡張できるか？
• RQ2 密に配置された欠陥を解像する際、提案された2つの数値逆問題解法の再構成品質と計算複雑度は、どのように比較できるか？
• RQ3 再構成された欠陥マップのスパース性は、従来の熱画像法と比較して、どの程度欠陥分離性を向上させるか？
• RQ4 0.5 mmの横方向間隔を持つ欠陥を、古典的解像度限界以下に達するか、本手法で解像可能か？
• RQ5 2つの提案アルゴリズムにおいて、再構成精度、計算時間、メモリ効率のトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• 提案された光熱スーパーレゾリューション手法は、0.5 mmの横方向間隔を持つ内部欠陥を正常に解像でき、従来の熱画像法では解消できないことを示した。
• スパース行列スタッキング法は優れた形状再構成品質を達成したが、周波数領域法と比較してほぼ50倍の計算時間を要した。
• 周波数領域法はよりメモリ効率が良く、高速であったが、正則化パラメータの選択および測定の不確実性に対してより感受性が高かった。
• 両方の提案アルゴリズムは、試験サンプルのすべての欠陥を明確に分離したが、従来の手法（差分熱画像法およびパルス位相熱画像法）は信号対雑音比が低いため、0.5 mmのギャップを解像できなかった。
• スパース再構成結果は高いコントラストを示し、欠陥評価の自動化が容易になり、古典的熱拡散限界を超えた欠陥検出能が向上した。
• 実験装置は標準的な産業用機器で再現可能であり、特に航空宇宙や医療機器などの高付加価値部品への既存のテストワークフローへの統合可能性が示唆された。