La Termografía Infrarroja (TI) es una técnica de Ensayo No Destructivo (END) que, a partir de su capacidad para capturar radiación infrarroja de una escena, es utilizada como método de inspección para examinar una pieza, material o sistema sin afectar o alterar sus características, así como para evaluar su funcionamiento presente y futuro. En muy pocas ocasiones los defectos o información de interés presente en las imágenes térmicas de los materiales inspeccionados a partir de ENDT es fácilmente evidenciable. Además, las imágenes contienen implícitos efectos no deseados como vigneting, distorsión radial, reflexiones ambientales, variaciones de emisividad, calentamiento no uniforme, ruido, etc.

En esta investigación, se presenta una nueva metodología para la detección automática de regiones defectuosas (ROI-d) en imágenes térmicas de materiales compuestos adquiridas con termografía pulsada, basada en la obtención de histogramas locales de orientación del gradiente que son analizados usando una estrategia simple para diferenciar el fondo del material y las zonas defectuosas. El procedimiento es independiente del contraste de las imágenes o de su mejoramiento, no requiere analizar totalmente la secuencia de imágenes, no depende de modelos de transferencia de calor y tampoco del desacople de la información de calentamiento no uniforme. La metodología es probada con imágenes sintéticas de una muestra de plástico reforzado con fibra de carbono (CFRP) que contiene defectos con diferentes valores de la relación diámetro/profundidad, y los resultados obtenidos son validados usando el indicador AUC (Area under ROC curve), obteniendo valores superiores a 0.95 (AUCref) para el 48.84% de las 70.021 imágenes analizadas.