Aplicación de la tecnología de imagen espectral computacional para impulsar la innovación en los ensayos no destructivos en la era de la industria 4.0

Resumen

En el marco de la Industria 4.0, la exigencia de una alta precisión y eficiencia en la tecnología de ensayos no destructivos sigue aumentando. Los métodos tradicionales pueden resultar imprecisos y lentos en situaciones complejas. Este artículo presenta una nueva solución de inspección basada en la imagen espectral computacional. Este método crea desarrolla un sistema de imágenes multiespectrales para recopilar datos de alta dimensión con una detección de defectos y una calidad de imagen mejoradas mediante la extracción de características y la fusión espectral. Los experimentos demuestran un rendimiento notable del método propuesto para inspecciones típicas de materiales industriales, con un error cuadrático medio de 2,16×10⁻², una relación señal-ruido máxima de 35,42 dB y una similitud estructural de 0,987. El tiempo de inspección de una sola muestra se reduce a aproximadamente el 62 % del original basado en redes neuronales convolucionales tridimensionales tradicionales, con una precisión superior al 95 % con un ruido σ de 0,065. El coeficiente de consistencia Kappa para la verificación de la línea de producción es también de 0,924, y las investigaciones demuestran que este sistema ofrece ventajas significativas en cuanto a la mejora de la precisión de la detección y el nivel de automatización, lo que supone una solución práctica para la detección inteligente de alta calidad y bajo coste en el entorno de la Industria 4.0.