Hiasa, Shuhei;Catbas, F. Necati;Matsumoto, Masato;Mitani, Koji
Structural Monitoring and Maintenance
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v.3
no.3
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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.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.24
no.5
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pp.525-531
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2004
In this paper, the concept of infrared thermography(IRT), the principle of measurement of IRT and how to set up the IR camera for the nondestructive testing are described in detail. Also, its utilization and non-destructive testing(NDT) diagnosis are reviewed. By performing the periodic non-touched WDT through the estimation of thermal patterns related with the temperature for the surface targeted, IRT can be applied to the early prevention of the device failure. For the diagnosis utilization, thermal imaging patterns obtained from IRT for heated blocks with internal defects were estimated through the lion-destructive method and discussed the way of IRT estimation from the analysis of characteristics between material defects and thermal imaging patterns.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.9
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pp.1175-1182
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2013
The lock-in mode infrared thermography (IRT) technique has been developed to improve the detection capability of defects in materials with high thermal conductivity, and it has been shown to provide better detection capability than conventional active IRT. Therefore, to investigate the application of this technique to nuclear piping components, lock-in mode IRT tests were conducted on pipe specimens containing simulated wall-thinning defects. Phase images of the wall-thinning defects were obtained from the tests, and they were compared with thermal images obtained from conventional active IRT tests. It showed that the ability to size the detected wall-thinning defects in piping components was improved by using lock-in mode IRT. The improvement was especially apparent when detecting short and narrow defects and defects with slanted edges. However, the detection capability for shallow wall-thinning defects did not improve much when using lock-in mode IRT.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.1
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pp.10-17
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2014
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.
Kim, Kyoung-Suk;Jang, Su-Ok;Park, Jong-Hyun;Choi, Tae-Ho;Song, Jae-Geun;Jung, Hyun-Chul
Proceedings of the KSME Conference
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2008.11a
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pp.317-321
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2008
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.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.2
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pp.139-143
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2011
The problem of delamination of composite tubes by impact has been acknowledged in aerospace and automobile industry. Non-destructive testing(NDT) methods in composite material structure are important to evaluate reliability of composite structure. There are many kinds of NDT methods which can detect the inside defect of the composite material such as Infrared Thermography(IRT). Infrared thermal imaging of object is different from that of a defect, in heated composite tubes with an internal defect, and then location and size of a defect can be measured by the analysis of thermal imaging pattern. In this study, Lock-in Infrared thermography detect internal defects of Impacted composite tubes by the inspection of infrared lay radiated from the surface of composite tubes.
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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