多模态注意力网络用于增强脉冲热成像中的亚表面缺陷分割和深度估计

本研究针对现有脉冲热成像技术中分割和深度估计表现不足的问题，通过提出PT-Fusion网络，结合主成分分析(PCA)和热成像信号重构(TSR)两种模态，创新性地引入特征融合模块，显著提高了亚表面缺陷的检测精度。此外，研究还提出了一种基于随机数据采样的新的数据增强技术，以解决脉冲热成像数据集稀缺的问题。