Infrared thermography and NDT : 2050 horizon

Society is changing fast, new technologies and materials have been developed which require new inspection approaches. Infrared thermography (IRT) has emerged in the recent years as an attractive and reliable technique to address complex non-destructive testing (NDT) problems. Companies are now providing turn-key IRT-NDT systems, but the question we ask now is ‘What is next?’. Even though the future is elusive, we can consider the possible future developments in IR NDT. Our analysis shows that new developments will take place in various areas such as: acquisition, stimulation, processing and obviously an always enlarging range of applications with new materials which will have particular inspection requirements. This paper presents the various developments in the field of IRT which have evolved to lead to the current situation, and then examines the potential future trend in IRT-NDT

Caractérisation de minéraux indicateurs par imagerie hyperspectrale et traitement de l'image dans l'infrarouge proche et l'infrarouge lointain

L'imagerie hyperspectrale (HSI) fournit de l'information spatiale et spectrale concernant l'émissivité de la surface des matériaux, ce qui peut être utilisée pour l'identification des minéraux. Pour cela, un matériel de référence ou endmember, qui en minéralogie est la forme la plus pure d'un minéral, est nécessaire. L'objectif principal de ce projet est l'identification des minéraux par imagerie hyperspectrale. Les informations de l'imagerie hyperspectrale ont été enregistrées à partir de l'énergie réfléchie de la surface du minéral. L'énergie solaire est la source d'énergie dans l'imagerie hyperspectrale de télédétection, alors qu'un élément chauffant est la source d'énergie utilisée dans les expériences de laboratoire. Dans la première étape de ce travail, les signatures spectrales des minéraux purs sont obtenues avec la caméra hyperspectrale, qui mesure le rayonnement réfléchi par la surface des minéraux. Dans ce projet, deux séries d'expériences ont été menées dans différentes plages de longueurs d'onde (0,4 à 1 µm et 7,7 à 11,8 µm). Dans la deuxième partie de ce projet, les signatures spectrales obtenues des échantillons individuels sont comparées avec des signatures spectrales de la bibliothèque hyperspectrale de l'ASTER. Dans la troisième partie, trois méthodes différentes de classification hyperspectrale sont considérées pour la classification. Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Information Divergence (SID), et Intercorrélation normalisée (NCC). Enfin, un système d'apprentissage automatique, Extreme Learning Machine (ELM), est utilisé pour identifier les minéraux. Deux types d'échantillons ont été utilisés dans ce projet. Le système d'ELM est divisé en deux parties, la phase d'entraînement et la phase de test du système. Dans la phase d'entraînement, la signature d'un seul échantillon minéral est entrée dans le système, et dans la phase du test, les signatures spectrales des différents minéraux, qui sont entrées dans la phase d'entraînement, sont comparées par rapport à des échantillons de minéraux mixtes afin de les identifier

Comparison assessment of low rank sparse-PCA based-clustering/ classification for automatic mineral identification in long wave infrared hyperspectral imagery

The developments in hyperspectral technology in different applications are known in many fields particularly in remote sensing, airborne imagery, mineral identification and core logging. The automatic mineral identification system provides considerable assistance in geology to identify mineral automatically. Here, the proposed approach addresses an automated system for mineral (i.e. pyrope, olivine, quartz) identification in the long-wave infrared (7.7–11.8 μm - LWIR) ground-based spectroscopy. A low-rank Sparse Principal Component Analysis (Sparse-PCA) based spectral comparison methods such as Spectral Angle Mapper (SAM), Spectral Information Divergence (SID), Normalized Cross Correlation (NCC) have been used to extract the features in the form of false colors composite. Low-rank Sparse-PCA is used to extract the spectral reference which and showed high similarity to the ASTER (JPL/NASA) spectral library. For decision making step, two methods used to establish a comparison between a kernel Extreme Learning Machine (ELM) and Principal Component Analysis (PCA) kernel K-means clustering. ELM yields classification accuracy up to 76.69% using SAM based polynomial kernel ELM for pyrope mixture, and 70.95% using SAM based sigmoid kernel ELM for olivine mixture. This accuracy is slightly lower as compared to clustering which yields an identification accuracy of 84.91% (NCC) and 69.9% (SAM). However, the supervised classification significantly depends on the number of training samples and is considerably more difficult as compared to clustering due to labeling and training limitations. Moreover, the results indicate considerable similarity between the spectra from low rank approximation from the spectra of pure sample and the spectra from the ASTER spectral library