A new algorithm for detecting and correcting bad pixels in infrared images

An image processing algorithm detects and replaces abnormal pixels individually, highlighting them amongst their neighbours in a sequence of thermal images without affecting overall texture, like classical filtering does. Bad pixels from manufacture or constant use of a CCD device in an IR camera are thus detected and replaced with a very good success rate, thereby reducing the risk of bad interpretation. Some thermal sequences from CFRP plates, taken by a Cincinnati Electronics InSb IR camera, were used for developing and testing this algorithm. The results were compared to a detailed list of bad pixels given by the manufacturer (about 70% coincidence). This work becomes relevant considering that the number of papers on this subject is low; most of them talk about astronomical image pre-processing. Moreover, thermo graphic non-destructive testing (TNDT) techniques are gaining popularity in Colombia at introductory levels in industrial sectors such as energy generation and transmission, sugar production and military aeronautics.Se expone un nuevo algoritmo de procesamiento de imágenes para detectar y corregir píxeles anómalos que resalten de manera individual entre sus vecinos en imágenes de una secuencia térmica obtenida a partir de un procedimiento de termografía activa, sin afectar la apariencia global de cada imagen, como ocurre al emplear una estrategia clásica de filtrado espacial. Como resultado principal de este filtrado selectivo, se detectan y reemplazan en un alto porcentaje aquellos píxeles defectuosos de fabricación o por el uso continuo del dispositivo CCD de la cámara infrarroja, lo cual re- duce el riesgo de malas interpretaciones en el análisis posterior. Para el desarrollo y prueba del algoritmo propuesto se utilizaron secuencias de video tomadas con una cámara Cincinnati Electronics de indio-antimonio (InSb) para inspeccionar láminas de CFRP (plástico reforzado con fibra de carbono) mediante la técnica de termografía activa. Los resultados del algoritmo se comparan con una lista de píxeles defectuosos dada por el fabricante de la cámara, arrojando un porcentaje de coincidencia de alrededor del 70%. El presente trabajo toma relevancia al considerar que en la literatura científica se encuentran muy pocos estudios en este campo, centrándose la mayoría en el preprocesamiento de imágenes astronómicas; además, en Colombia se está en una etapa de introducción creciente de técnicas de evaluación no destructiva por termografía (ENDT) en amplios sectores industriales que incluyen generación y transmisión de energía, in- genios azucareros y aeronáutica militar, entre otros

Herramienta software para la calibración extrínseca de cámaras infrarrojas y RGBD aplicada a inspección termográfica

Context:  Thermographic inspections are currently used to assess energy efficiency in electrical equipment and civil structures or to detect failures in cooling systems and electrical or electronic devices. However, thermal images lack texture details, which does not allow for a precise identification of the geometry of the scene or the objects in it. Method: In this work, the development of the software tool called DepTherm is described. This tool allows performing intrinsic and extrinsic calibration between infrared and RGBD cameras in order to fuse thermal, RGB, and RGBD images, as well as to record thermal and depth data. Additional features include user management, a visualization GUI for all three types of images, database storage, and report generation. Results: In addition to the integration tests performed to validate the functionality of DepTherm, two quantitative tests were conducted in order to evaluate its accuracy. A maximum re-projection error of 1,47±0,64 pixels was found, and the maximum mean error in registering an 11 cm side cube was 4,15 mm. Conclusions: The features of the DepTherm software tool are focused on facilitating thermographic inspections by capturing 3D scene models with thermal data.Contexto: Las inspecciones termográficas se utilizan en la actualidad para evaluar la eficiencia energética de equipos eléctricos y estructuras civiles o para detectar fallas en sistemas de enfriamiento y dispositivos eléctricos o electrónicos. Sin embargo, las imágenes térmicas carecen de detalles de textura, lo cual no permite identificar con precisión la geometría de la escena ni los objetos en ella. Método: En este trabajo se describe el desarrollo de la herramienta de software DepTherm, la cual permite realizar calibraciones intrínsecas y extrínsecas entre cámaras infrarrojas y RGBD para fusionar imágenes térmicas, RGB y RGBD, así como para registrar datos térmicos y de profundidad. Funcionalidades adicionales incluyen el manejo de usuarios, una GUI para visualización de los tres tipos de imágenes, el almacenamiento en una base de datos y la generación de reportes. Resultados: Además de las pruebas de integración para validar la funcionalidad de DepTherm, se realizaron dos pruebas cuantitativas para evaluar su precisión. Se encontró un error máximo de reproyección de 1,47±0,64 pixeles, mientras que el registro de un cubo con 11 cm de lado tuvo un error promedio máximo de 4,147 mm. Conclusiones: Las funcionalidades de la herramienta software DepTherm están enfocadas en facilitar las inspecciones termográficas capturando modelos 3D de las escenas con información térmica

Automatic segmentation of thermal images to support breast cancer diagnosis

Se presenta una propuesta de segmentación de imágenes termográficas que puede utilizarse como etapa de pre-procesamiento en el análisis asimétrico de cáncer de mama. Esta propuesta de segmentación parte de la detección de zonas con altos gradientes de temperatura, a partir de las cuales se definen regiones geométricas de interés [Región of Interest, ROI]. Las zonas calientes seleccionadas como referencia en el inicio de la identificación del ROI, correspondían a aquellas que se presentaban debajo de cada mama, luego, mediante un seguimiento de contornos en ambos lados del cuerpo, se buscaba definir las coordenadas de los vértices que daban forma a la región de interés. Los resultados muestran un éxito promedio del 67.5% en la segmentación de la región mamaria a partir de 40 termogramas, las cuales fueron captadas en pacientes con sus brazos alzados o sus manos en la cintura durante la captura de las imágenes y a  una distancia de 1 m de la cámara.A proposal for segmenting thermographic images that can be used as a pre-processing step in the asymmetric analysis of breast cancer. This proposed segmentation of detecting areas of high temperature gradients, from which geometric regions of interest [Region of Interest, ROI] are defined. Hot spots selected as a reference at the start of the identification of the ROI corresponded to those presented under each breast, then, using a contour following on both sides of the body, it was sought to define the coordinates of the vertices that shaped the region of interest. The results show an average success of 67.5% in the segmentation of the breast region from 40 thermograms, which were captured in patients with raised arms or hands on hips while capturing images at a distance of 1 m camera

Software Tool for the Extrinsic Calibration of Infrared and RGBD Cameras Applied to Thermographic Inspection

Context:  Thermographic inspections are currently used to assess energy efficiency in electrical equipment and civil structures or to detect failures in cooling systems and electrical or electronic devices. However, thermal images lack texture details, which does not allow for a precise identification of the geometry of the scene or the objects in it. Method: In this work, the development of the software tool called DepTherm is described. This tool allows performing intrinsic and extrinsic calibration between infrared and RGBD cameras in order to fuse thermal, RGB, and RGBD images, as well as to record thermal and depth data. Additional features include user management, a visualization GUI for all three types of images, database storage, and report generation. Results: In addition to the integration tests performed to validate the functionality of DepTherm, two quantitative tests were conducted in order to evaluate its accuracy. A maximum re-projection error of 1,47±0,64 pixels was found, and the maximum mean error in registering an 11 cm side cube was 4,15 mm. Conclusions: The features of the DepTherm software tool are focused on facilitating thermographic inspections by capturing 3D scene models with thermal data

Procedimiento automático de reducción de variables basado en ACP para el reconocimiento de formas con ultrasonido

En algunos casos de desarrollo de un sistema de clasificación de patrones, la elección de las características a partir de los datos capturados puede llevar a disponer de un conjunto bastante numeroso de variables; en tales circunstancias, es fundamental disponer de una técnica para definir las características muy ruidosas que aportan muy poca infoffilación o llevan información redundante, con el objetivo de eliminarlas y trabajar con un número total que reduzca el esfuerzo computacional. En este artículo se presentan los resultados preliminares de una metodología para eliminar sistemáticamente las variables muy correlacionadas mediante un algoritmo informático; ésta se basa en los resultados obtenidos del Análisis en Componentes Principales (ACP) [1] sobre un conjunto de datos estadísticos. La presentación se basa en tUl grupo de variables extraídas de las señales de eco ultrasónico captadas por un Sistema Ultrasónico de Reconocimiento de Formas (SURF) de objetos

Sistema de posicionamiento robótico para captura de señales de ultrasonido en END por el método de inmersión

Robotic platforms created to place devices or sensors at specific coordinates, are efficient systems for automation of positioning tasks when taking actions on or acquiring signals from an exact point, are needed. In that sense, the methodology of the design and implementation of a mechatronic platform to position an ultrasonic transducer over an inspection grid, in automatically or remote manual way, is described through this article. The reason for robotic positioning of this transducer is to acquire ultrasonic signals coming from a piece which is wanted to be evaluated, containing information form that piece. The designed system is able to ensure a mean uncertainty in the position measurement around 1.1% and 2% on axis X and Y, and to save the digitized ultrasonic signals in an electronic sheet.Las plataformas robóticas creadas para el posicionamiento de herramientas o de sensores constituyen sistemas eficaces para aplicar el control numérico a la automatización de tareas donde se requiere trasladar y ubicar con cierta precisión alguna acción determinada o desde donde se necesita adquirir algún tipo de variable física. En ese sentido, a lo largo de este artículo se describe la metodología desarrollada para el diseño e implementación de una plataforma mecatrónica para el posicionamiento automático o manual remoto de un transductor ultrasónico sobre una grilla de inspección, de tal manera que sea posible la captura de las señales de ultrasonido provenientes de la pieza a inspeccionar, y que contienen información del estado de ésta. El sistema diseñado logra asegurar una incertidumbre promedio en la posición del 1,1% y del 2% en los ejes X e Y, y entrega el banco de señales digitalizadas de ultrasonido en una hoja electrónica

Enhanced method for flaws depth estimation in CFRP slabs from FDTC thermal contrast sequences

After the detection of internal defects in materials, the characterization of these plays a decisive role in order to establish the severity of these flaws. Finite difference thermal contrast (FDTC) is a new technique proposed recently for contrast enhancement in sequences of thermal images in order to allow the detection of internal flaws in composite slabs with greater probability of success. Besides FDTC, a criterion was also conceived for the estimation of the depth of the detected defects, which brings good results for shallow and strong contrast defects, but poor estimations for deeper and weaker defects. Considering this problem, a revision of the original criterion is carried out in this paper to define a new and robust criterion for estimating the depth of defects, applied after FDTC en-hancement and flaws detection. Results of the execution of the revised algorithm on a synthetized thermal sequence from an artificial CFRP slab (using ThermoCalc6L software) show a better performance of the estimation task, reducing the average relative error by more than half.Posterior a la detección de defectos internos en los materiales, su caracterización juega un papel decisivo para establecer la seve-ridad de dichas fallas. El contraste térmico por diferencias finitas (CTDF) es una técnica novedosa propuesta recientemente para el mejoramiento del contraste en secuencias de imágenes térmicas que permite la detección de fallas internas en láminas de material compuesto con mayores probabilidades de éxito. A la par con el CTDF, se concibió un criterio de estimación de la profundidad de estos defectos que, aunque brinda buenos resultados para aquellos superficiales y más contrastados térmicamente, pierde calidad en la estimación de la profundidad de defectos más profundos y más débiles en su contraste térmico. Considerando este problema, en este artículo se adelanta una revisión de dicho criterio con el ánimo de definir un método más robusto para el cálculo de pro-fundidad de los defectos contrastados por la técnica CTDF. Los resultados de la ejecución de este nuevo algoritmo sobre imágenes sintéticas generadas a partir de una lámina artificial de CFRP (mediante el software ThermoCalc6L) muestran un mejor desempeño en la estimación, reduciendo el error relativo promedio a más de la mitad

Enhanced method for flaws depth estimation in CFRP slabs from FDTC thermal contrast sequences

After the detection of internal defects in materials, the characterization of these plays a decisive role in order to establish the severity of these flaws. Finite difference thermal contrast (FDTC) is a new technique proposed recently for contrast enhancement in sequences of thermal images in order to allow the detection of internal flaws in composite slabs with greater probability of success. Besides FDTC, a criterion was also conceived for the estimation of the depth of the detected defects, which brings good results for shallow and strong contrast defects, but poor estimations for deeper and weaker defects. Considering this problem, a revision of the original criterion is carried out in this paper to define a new and robust criterion for estimating the depth of defects, applied after FDTC en-hancement and flaws detection. Results of the execution of the revised algorithm on a synthetized thermal sequence from an artificial CFRP slab (using ThermoCalc6L software) show a better performance of the estimation task, reducing the average relative error by more than half

Enhanced method for flaws depth estimation in CFRP slabs from FDTC thermal contrast sequences

After the detection of internal defects in materials, the characterization of these plays a decisive role in order to establish the severity of these flaws. Finite difference thermal contrast (FDTC) is a new technique proposed recently for contrast enhancement in sequences of thermal images in order to allow the detection of internal flaws in composite slabs with greater probability of success. Besides FDTC, a criterion was also conceived for the estimation of the depth of the detected defects, which brings good results for shallow and strong contrast defects, but poor estimations for deeper and weaker defects. Considering this problem, a revision of the original criterion is carried out in this paper to define a new and robust criterion for estimating the depth of defects, applied after FDTC en-hancement and flaws detection. Results of the execution of the revised algorithm on a synthetized thermal sequence from an artificial CFRP slab (using ThermoCalc6L software) show a better performance of the estimation task, reducing the average relative error by more than half.Posterior a la detección de defectos internos en los materiales, su caracterización juega un papel decisivo para establecer la seve-ridad de dichas fallas. El contraste térmico por diferencias finitas (CTDF) es una técnica novedosa propuesta recientemente para el mejoramiento del contraste en secuencias de imágenes térmicas que permite la detección de fallas internas en láminas de material compuesto con mayores probabilidades de éxito. A la par con el CTDF, se concibió un criterio de estimación de la profundidad de estos defectos que, aunque brinda buenos resultados para aquellos superficiales y más contrastados térmicamente, pierde calidad en la estimación de la profundidad de defectos más profundos y más débiles en su contraste térmico. Considerando este problema, en este artículo se adelanta una revisión de dicho criterio con el ánimo de definir un método más robusto para el cálculo de pro-fundidad de los defectos contrastados por la técnica CTDF. Los resultados de la ejecución de este nuevo algoritmo sobre imágenes sintéticas generadas a partir de una lámina artificial de CFRP (mediante el software ThermoCalc6L) muestran un mejor desempeño en la estimación, reduciendo el error relativo promedio a más de la mitad

Nuevo algoritmo de detección y corrección de píxeles anómalos en imágenes

An image processing algorithm detects and replaces abnormal pixels individually, highlighting them amongst their neighbours in a sequence of thermal images without affecting overall texture, like classical filtering does. Bad pixels from manufacture or constant use of a CCD device in an IR camera are thus detected and replaced with a very good success rate, thereby reducing the risk of bad interpretation. Some thermal sequences from CFRP plates, taken by a Cincinnati Electronics InSb IR camera, were used for developing and testing this algorithm. The results were compared to a detailed list of bad pixels given by the manufacturer (about 70% coincidence). This work becomes relevant considering that the number of papers on this subject is low; most of them talk about astronomical image pre-processing. Moreover, thermographic non-destructive testing (TNDT) techniques are gaining popularity in Colombia at introductory levels in industrial sectors such as energy generation and transmission, sugar production and military aeronautics.Se expone un nuevo algoritmo de procesamiento de imágenes para detectar y corregir píxeles anómalos que resalten de manera individual entre sus vecinos en imágenes de una secuencia térmica obtenida a partir de un procedimiento de termografía activa, sin afectar la apariencia global de cada imagen, como ocurre al emplear una estrategia clásica de filtrado espacial. Como resultado principal de este filtrado selectivo, se detectan y reemplazan en un alto porcentaje aquellos píxeles defectuosos de fabricación o por el uso continuo del dispositivo CCD de la cámara infrarroja, lo cual reduce el riesgo de malas interpretaciones en el análisis posterior. Para el desarrollo y prueba del algoritmo propuesto se utilizaron secuencias de video tomadas con una cámara Cincinnati Electronics de indio-antimonio (InSb) para inspeccionar láminas de CFRP (plástico reforzado con fibra de carbono) mediante la técnica de termografía activa. Los resultados del algoritmo se comparan con una lista de píxeles defectuosos dada por el fabricante de la cámara, arrojando un porcentaje de coincidencia de alrededor del 70%. El presente trabajo toma relevancia al considerar que en la literatura científica se encuentran muy pocos estudios en este campo, centrándose la mayoría en el preprocesamiento de imágenes astronómicas; además, en Colombia se está en una etapa de introducción creciente de técnicas de evaluación no destructiva por termografía (ENDT) en amplios sectores industriales que incluyen generación y transmisión de energía, ingenios azucareros y aeronáutica militar, entre otros