---

در این تحقیق یک سامانه مبتنی بر تلفیق فناوری‌های گرمانگاری و پردازش تصویر برای تشخیص و طبقه‌بندی عیوب مختلف رادیاتور توسعه داده می شود. عیوب متداول در رادیاتور‌های سیستم خنک کاری شامل؛ گرفتگی لوله‌های رادیاتور، گرفتگی شبکه رادیاتور، اتصالات شل بین لوله‌ها و شبکه رادیاتور، نشتی مایع خنک کاری، خرابی درب رادیاتور بصورت مصنوعی ایجاد گردید. به منظور تشخیص عیوب مختلف رادیاتور، از شرایط مختلف رادیاتور معیوب و سالم در سه سطح دمایی، سه سطح دبی جریان سیال خنک کاری در حال گردش و دو سطح سرعت هوای عبوری از شبکه رادیاتور تصاویر گرمایی توسط یک دوربین فروسرخ تهیه شد. پس از پیش پردازش تصاویر گرمایی تهیه شده جهت تجزیه و پردازش چند دقتی از تصاویر مذکور تبدیل موجک در یک سطح تجزیه اعمال گردید. از هر کدام از تصاویر گرمایی مقیاس خاکستری، تصاویر تقریب ، جزئیات افقی، عمودی و قطری تبدیل موجک آن تصویر، ویژگی‌های آماری بافت استخراج گردید. سپس با تلفیق تکنیک‌های هوشمند الگوریتم ژنتیک و شبکه‌های عصبی-فازی تطبیقی (انفیس)، از آن جهت انتخاب ویژگی و ورودی‌های موثر به طبقه‌بند استفاده شد. در نهایت، از انفیس برای طبقه‌بندی تصاویر گرمایی با استفاده از بردار ویژگی‌های مستخرج و منتخب استفاده گردید. برای ارزیابی طبقه‌بند از شاخص‌های آماری صحت، حساسیت و اختصاصی بودن محاسبه شدند. پس از ارزیابی، سامانه‌ پیشنهادی توانست با دقت کلی طبقه‌بندی ۹۴,۱۱ درصد عیوب مختلف رادیاتور سیستم خنک کاری را تشخیص و طبقه‌بندی نماید. بنابراین استفاده از تکنیک پردازش تصاویر گرمایی مبتنی بر هوش مصنوعی برای پایش وضعیت و تشخیص هوشمند عیوب رادیاتور امیدوار کننده است.