Hiasa, Shuhei;Catbas, F. Necati;Matsumoto, Masato;Mitani, Koji
Structural Monitoring and Maintenance
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제3권3호
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pp.277-296
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2016
There is a need for rapid and objective assessment of concrete bridge decks for maintenance decision making. Infrared Thermography (IRT) has great potential to identify deck delaminations more objectively than routine visual inspections or chain drag tests. In addition, it is possible to collect reliable data rapidly with appropriate IRT cameras attached to vehicles and the data are analyzed effectively. This research compares three infrared cameras with different specifications at different times and speeds for data collection, and explores several factors affecting the utilization of IRT in regards to subsurface damage detection in concrete structures, specifically when the IRT is utilized for high-speed bridge deck inspection at normal driving speeds. These results show that IRT can detect up to 2.54 cm delamination from the concrete surface at any time period. It is observed that nighttime would be the most suitable time frame with less false detections and interferences from the sunlight and less adverse effect due to direct sunlight, making more "noise" for the IRT results. This study also revealed two important factors of camera specifications for high-speed inspection by IRT as shorter integration time and higher pixel resolution.
본 고는 적외선 열화상의 개념과 적외선열화상 측정윈리 및 카메라 셋팅을 기술하고 적외선열화강(IRT)에 의한 비파괴검사(NDT)의 활용 및 비파괴검사의 진단에 대하여 살펴보았다. 적외선 열화상은 주어진 표면을 따라 온도에 관련된 열패턴의 평가를 통한 정기적인 비접촉, 비파괴 시험의 수행으로 초기에 장비 고장의 예방이 가능하다. 진단 활용으로서, 열적으로 가열된 내부결함이 있는 블록에 대하여 적외선열화상을 이용한 열화상 패턴을 비파괴 기법으로 평가하고, 결함과 열화상패턴간의 특성을 분석하여 열화상 평가 기법에 대하여 논하였다.
위상잠금모드가 적용된 적외선열화상 시험법은 열전도도가 큰 재료에서 결함의 검출능력을 향상시키기 위해 개발되었으며, 기존의 적외선열화상 기법에 비해 우수한 결함 검출능력을 보이는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 원전 배관 감육결함 검출에서 위상잠금모드 기법의 적용 효과를 살펴보기 위해서, 감육결함이 가공된 배관 시편을 대상으로 위상잠금모드를 적용하여 적외선열화상 시험을 수행하였다. 시험 결과로부터 감육결함에 대한 위상이미지를 얻고, 이것을 기존의 적외선열화상시험법으로 구한 열화상이미지와 비교하였다. 비교 결과, 위상잠금모드의 적용이 감육결함에 대한 형상 결정 능력을 향상시키는 것을 확인하였다. 이러한 개선 효과는 폭과 길이가 작거나 경계가 경사진 감육결함에서 뚜렷하였다. 그러나, 깊이가 얕은 감육결함의 검출능력은 크게 향상되지 않았다.
A 3D model based on the finite element method (FEM) was built to simulate the infrared thermography (IRT) inspection process. Thermal contrast is an important parameter in IRT and was proven to be a function of defect parameters. Parametric studies were conducted on internal defects with different depths, thicknesses, and orientations. Thermal contrast evolution profiles with respect to the time of the defect and host material were obtained through numerical simulation. The thermal contrast decreased with defect depth and slightly increased with defect thickness. Different orientations of thin defects were detected with IRT, but doing so for thick defects was difficult. These thermal contrast variations with the defect depth, thickness, and orientation can help in optimizing the experimental process and interpretation of data from IRT.
Piping in the Nuclear Power plants (NPP) are mostly consisted of carbon steel pipe. The wall thinning defect is mainly occurred by the affect of the flow accelerated corrosion (FAC) of fluid which flows in carbon steel pipes. This type of defect becomes the cause of damage or destruction of piping. Therefore, it is very important to measure defect which is existed not only on the welding partbut also on the whole field of pipe. Over the years, Infrared thermography (IRT) has been used as a non destructive testing methods of the various kinds of materials. This technique has many merits and applied to the industrial field but has limitation to the materials. Therefore, this method was combined with lock-in technique. So IRT detection resolution has been progressively improved using lock-in technique. In this paper, the quantitative analysis results of the location and the size of wall thinning defect that is artificially processed inside the carbon steel pipe by using IRT are obtained.
Background: Pain and autonomic dysfunction are prominent symptoms in some patients with carpal tunnel syndrome (CTS). Infrared thermography (IRT) has been used to evaluate CTS by measuring the cutaneous temperature and sympathetic vasomotor function. Methods: This study enrolled the 66 hands of 33 subjects, some of which had clinical CTS and the others were healthy. The enrolled patients completed the Boston Carpal Tunnel Questionnaire (BCTQ) and Historical-Objective scale, and underwent nerve conduction studies (NCSs) and IRT. Skin temperature was measured at the fingertips and the thenar and hypothenar regions in each hand. We analyzed (1) the correlations between self-reported severity, physician-assessed severity, and test results, and (2) the sensitivity and specificity of IRT in diagnosing CTS. Results: No significant correlation was observed between the results of the BCTQ, NCS, and IRT. IRT had a low sensitivity and high specificity in diagnosing CTS. Conclusions: IRT cannot replace NCS in diagnosing CTS, nor did it provide an advantage in combination with NCS. However, lower temperatures at the median nerve in some hands with moderate-to-severe CTS suggested the involvement of sympathetic nerve fiber function. Follow-up studies with a larger-scale and complementary design are required to elucidate the relationships.
충격에 의한 복합재 튜브의 내부 박리 현상은 항공 우주 및 자동차 산업 등에서 흔히 발생되어져 왔다. 이러한 복합재 구조물의 안전성을 평가하기 위해서는 적외선열화상기법(IRT)과 같은 복합재 구조물의 내부 결함을 검출할 수 있는 비파피검사가 필요하다. 적외선 열화상 이미지 패턴 분석에 의해서 내부 결함이 발생한 복합재 튜브의 내 외부 결함 부위를 확인할 수 있다. 본 연구에서는 적외선열화상기법을 이용하여 충격 하중에 따른 복합재 튜브 표면에서 방출하는 적외선 에너지를 감지하여 열 분배로부터 복합재 튜브의 내부 결함을 검출하는 연구를 수행하였다.
As an economic, high quality, and highly reliable gear with low noise and low vibration is demanded, an overall finite element analysis regarding a gear is required. Also, an infrared thermography test, which is a quantitative testing technique, is demanded for safety and longer lifespan of gear products. In order to manufacture a gear product or to determine safety of a gear being used, it is necessary to precisely determine ingredients of a material constituting a gear and detect any internal defect. This study aims to realize a design that minimizes the spur gear displacement with respect to power during its rotation and ensures the spur gear control capacity by using a 3D model and the midasNFX program. This facilitates the assessment of the possibility of cracking by evaluating the stress intensity and focusing on the integrity of the spur gear. We prepare the specimen of the spur gear based on the possibility of cranking as per the result of the structural interpretation from an infrared ray thermal measuring technique. After cooling the spur gear, we perform experiments using thermography and halogen lamps and analyze the temperature data according to the results of the experiment. In the experiment which we use thermography after cooling, we find a rise in the temperature of the room. As a result, the defective part show temperatures lower than their surroundings while the normal parts have temperatures higher than the defective parts. Therefore, it possible to precisely identify defective part owing to its low temperature.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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