《表1 不同主成分的贡献率及重构热图NC最大值》

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《热障涂层界面脱粘缺陷的脉冲红外热成像检测》

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图9展示了前6个主成分重构热图序列中归一化对比度最高的一张，第七主成分之后的重构热图中噪声信号几乎淹没了缺陷信号，无法识别缺陷的存在，因此未进行展示。由图可见，第一主成分（PC1）和第三主成分（PC3）重构热图中缺陷与非缺陷区的对比最明显，其中，PC1重构热图中D3和D2缺陷无法识别，而PC3重构热图中九个缺陷均可清楚识别。表1展示了前6个主成分的贡献率以及对应重构热图序列的NC最大值。由表可见，PC3的贡献率仅为3.27%，但其重构热图的序列的NC值最高达到0.57。PC1和PC2的贡献率均高于PC3，但重构热图序列的NC值均低于PC3重构热图。在红外热图序列的处理中，主成分的贡献率并不作为主成分选择的主要依据，需要根据主成分反映的时间变量信息，选取代表缺陷区和非缺陷区对比度最大时间段的主成分进行热图重构。其目的是基于表面热图序列对界面脱粘区域的热波特征进行分离，使重构热图能够更加清楚、准确地表达缺陷的位置及尺寸。因此，采用PC3重构热图序列作为PCA重构热图序列与另外两种热图重构算法进行对比。