Malgré les remarquables performances démontrées par les photo-détecteurs quantiques pour l'infrarouge, les progrès dans cette filière stagnent. La principale limitation est due au bruit lié à leur courant d'obscurité, qui impose, aux plus grandes longueurs d'onde, un fonctionnement à des températures cryogéniques. Ce travail de thèse a pour principal objectif de dépasser cette limite intrinsèque en combinant des structures photo-détectrices innovantes et des nano-résonateurs optiques. La réduction par plus d'un ordre de grandeur de l'épaisseur de la zone absorbante, modifie considérablement les propriétés optiques et électroniques de la structure, imposant de revisiter entièrement ses modes de fonctionnement. Dans ce contexte, ce travail de thèse vise à valider expérimentalement l'apport de la nano-photonique à l'amélioration des performances des photodiodes InGaAs.La première partie est dédiée à l'étude de photodiodes InGaAs à double hétérojonction dans le but de réduire à la fois le courant d'obscurité et l'épaisseur de la structure pour la rendre compatible à celle des nano-résonateurs optiques. La seconde partie est dévolue à la conception, la fabrication et la caractérisation de photo-détecteurs InGaAs nano-structurés de type résonateurs de mode guidé. Dans la troisième partie, les remarquables propriétés de ces photo-détecteurs sont étudiées dans un contexte de mini-matrices, premier pas vers la réalisation de caméras.Les concepts développés durant cette thèse et les résultats expérimentaux obtenus, ouvrent la voie vers une nouvelle génération de photo-détecteurs pour l'imagerie infrarouge. / Despite the outstanding performances reached by today's infrared quantum photo-detectors, progresses have been stagnating for years. The main limitation is due to the noise generated by the dark current, which requires, cooling down the devices at a cryogenic temperature for the largest wavelengths. The main objective of this thesis is to propose new concepts for overcoming these fundamental limits. By combining innovative photo-detector structures and optical nano-resonators, new structures are proposed. By reducing by more than order of magnitude the thickness of the absorbing layer, optical and electrical properties of the structure are deeply modified. As a result operating modes have to be entirely revisited. In this context, the purpose of this thesis is to characterize the behaviors, to find new compromise and to experimentally validate the nano-photonics potential to improve the performances of InGaAs photodiodes.The first part is dedicated to the study of double heterojunction InGaAs photodiodes in order to reduce both the dark current and the thickness of the structure to make it compatible with that of optical nano-resonators. The second part is devoted to the design, the fabrication and the characterization of guided mode resonant nanostructured InGaAs photo-detectors. In the third part, the remarkable properties of these photo-detectors are studied in the context of mini-arrays, the first step towards cameras realization.The concepts developed during this thesis and experimental results, pave the way to a new generation of infrared photodetector.

Les sources infrarouges sont indispensables à la détection locale de gaz dans de nombreux domaines, que ce soit pour l'environnement (détection de polluants et gaz à effets de serre) ou la défense (détection de menaces biologiques et chimiques). Elles sont également nécessaires en tant que mires de calibration pour le développement de caméras multispectrales infrarouges. Pour toutes ces applications, il est nécessaire de disposer de sources performantes, capables d'émettre un rayonnement spécifique dans une direction donnée. L'objectif de cette thèse est de concevoir des sources thermiques infrarouges compactes et à coût modéré, à spectre accordable et à pertes réduites, pouvant être juxtaposées dans un même dispositif. Pour cela, ces travaux s'organisent autour de deux axes. Le premier concerne l'étude de nouveaux matériaux nanostructurés résonants, appelés métamatériaux ou métasurfaces selon les directions de la structuration, permettant de contrôler l'émissivité spectrale et spatiale afin de maîtriser la réponse spectrale en tout point. Cette étude repose à la fois sur des simulations numériques et sur des mesures expérimentales et démontre le potentiel de ces résonateurs pour la conception de sources thermiques accordables. Cependant, ces matériaux étant composés de métal, ils présentent des pertes par absorption dans l'infrarouge qui limitent leurs performances. Le deuxième axe de recherche est alors de gérer les pertes liées à l'utilisation de métaux grâce à une ingénierie des champs dans des métamatériaux, menant à des émissions spectralement très fines. Les résultats obtenus sur ce contrôle des pertes ouvrent de nombreuses perspectives pour tout le domaine des métamatériaux. / Infrared sources are essential for local gas detection for civil applications (detection of pollutant and greenhouse gas) or military applications (detection of chemical and biological threats). They are also used as calibration targets for the development of multispectral infrared cameras. For these applications, the sources must be efficient and able to emit a specific light in a given direction. The aim of this thesis is to develop infrared thermal emitters with the following features: low cost with a compact volume, with a tunable spectral response and low losses, able to be juxtaposed on the same device. This work begins with the study of new resonant nanostructured materials, called metamaterials or metasurfaces according to the direction of the structuration, that spectrally and spatially control the emitted light up to the wavelength scale. This study relies on numerical simulations and experimental measurements and demonstrates the potential of these resonators as tunable thermal sources. However, due to the use of metals in these materials, their performance is limited by metal losses. The second study of this work is then to deal with these losses thanks to a field engineering in metamaterials, leading to very narrow spectral responses. The results on this loss control open up promising breakthroughs in the plasmonic and metamaterials field

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le développement de lasers émettant dans l’infrarouge moyen, une région spectrale où l’onretrouve les résonances fondamentales de la plupart des molécules sur terre, est certainementl’une des avenues les plus prometteuses en science laser. La démocratisation de ce type delaser est toutefois nécessaire afin d’exploiter leur énorme potentiel applicatif en santé, enenvironnement, en industrie et en recherche. En raison de leur simplicité, leur robustesse, leurfiabilité et leurs performances optiques inégalées, les lasers à base de fibres optiques sont parmiles candidats les mieux adaptés pour réaliser ce virage technologique vers l’infrarouge moyen.Dans le cadre de ce projet de doctorat, le premier laser à fibre optique émettant des impulsionsfemtoseconde dans l’infrarouge moyen a été réalisé. Ce laser à grande valeur ajoutée offredes propriétés temporelles, spectrales et spatiales exceptionnelles qui ouvrent la voie à denombreuses applications en spectroscopie et en interaction laser-matière.La conception, l’optimisation et l’étude théorique du laser femtoseconde émettant à 2.8μm sontprésentées aux chapitres 1 et 2 ainsi qu’à l’annexe B. La génération d’impulsions ultrabrèvesavec ce laser est basée sur la synchronisation modale passive par rotation non linéaire de lapolarisation dans une fibre de verre fluoré dopée à l’erbium. Des impulsions de durée inférieureà 300 fs, dont la puissance crête estimée est supérieure à 20 kW, ont été obtenues à partir decet oscillateur.La deuxième partie de cette thèse (chapitres 3 et 4) présente la conception et l’étude théoriquepar simulations numériques d’un amplificateur à fibre optique externe permettant d’améliorerles performances de l’oscillateur présenté dans les chapitres précédents. Cet amplificateuremployant un seul segment de fibre de verre fluoré dopé à l’erbium permet d’amplifier lesimpulsions à des puissances crêtes de plus de 200 kW. Grâce au processus d’auto décalagespectral du soliton dans cet amplificateur, la longueur d’onde centrale des impulsions amplifiéespeut être accordée de 2.8 à 3.6μm. Ce système laser femtoseconde accordable dans l’infrarougemoyen, qui constitue une avancée majeure, peut être simplifié et amélioré davantage en plusd’être adapté à plusieurs autres transitions laser dans l’infrarouge moyen. Ces travaux ouvrentla voie à l’émergence de nouvelles applications autrefois difficilement réalisables en rechercheet en industrie. / The development of lasers emitting in the mid-infrared, a spectral region where the funda-mental resonances of several molecules are found, is one of the most promising avenues in laserscience. However, the democratization of these coherent light sources is required for enablingbreakthrough applications in healthcare, environment, industry and research. Thanks to theirsimplicity, robustness, reliability and their unequaled optical performances, fiber lasers are thecandidates of choice for enabling this technological shift toward the mid-infrared.In this project, the first femtosecond fiber laser emitting in the mid-infrared was realized. Thishigh added-value laser offers exceptionnal temporal, spectral and spatial properties that pavethe way for several applications in spectroscopy and laser-matter interaction.The design, optimization and theoretical study of this femtosecond laser cavity emitting at 2.8μm are presented in chapters 1 and 2 as well as in appendix B. The generation of ultrashortpulses in this laser relies on a mode-locking technique based on nonlinear polarization evolutionof the signal propagating inside an erbium-doped fluoride fiber. Pulses with durations below300 fs and estimated peak powers above 20 kW were directly generated from this oscillator.The second part of this thesis (chapters 3 and 4) presents the design and numerical studyof an external fiber amplifier that significantly improves the performances of the oscillator.This amplifier that uses only one segment of erbium-doped fluorozirconate fiber enables thegeneration of ultrashort pulses with peak powers above 200 kW. Due to the soliton self-frequency shift process occuring inside the amplifier, the central wavelength of the outputpulses can be tuned from 2.8 to 3.6μm. This tunable femtosecond system in the mid-infraredcan be further simplified and improved and can also be adapted to other novel laser transitionsin the mid-infrared. This work paves the way for new applications to emerge both in thescientific and the industrial worlds.

L’évaluation non-destructive (END) est une branche de la science qui s’intéresse à l’uniformité, la qualité et la conformité des matériaux et les composants qu’ils servent à construire. Les techniques de END visent à repérer et à mesurer les caractéristiques principales des matériaux sans en affecter ou à en détruire la structure ou la fonctionnalité. L’END permet d’observer les propriétés internes des pièces et de détecter les défauts sous leur surface. Cette approche est devenue graduellement une technologie importante pour garantir la sécurité et la fiabilité de plusieurs composantes de système en design, en fabrication et en développement de produits. La thermographie infrarouge est une approche d’END sans contact rapide qui utilise des caméras thermiques. Elle permet de détecter l’énergie thermique émise par les objets et à en afficher la distribution en température de la surface du spécimen sous observation. Dans ce projet, notre objectif est d’exploiter la thermographie infrarouge pour détecter les défauts sous la surface des objets. Plus spécialement, nous nous intéressons à la localisation des défauts et à l’estimation de leur profondeur sous la surface. Le manuscrit présente une investigation de différentes méthodes de localisation de défauts et de mesure de leur profondeur des défauts sous la surface pour différentes catégories de matériaux. / Non-Destructive Testing (NDT) is an aspect of science concerning on uniformity, quality and serviceability of materials and their components. NDT techniques attempt to inspect and measure significant features of materials without changing or destroying their structure or functionality. NDT makes it possible to observe the internal properties of parts and detect the undersurface defects. NDT has progressively become an important technology to assure safety and reliability of many system components in the design, manufacturing and development areas. Infrared thermography is essentially a fast non-contact NDT inspection method that uses thermographic cameras. This technique detects the infrared energy emitted from objects and displays the corresponding temperature distributions on the specimen. In this project, we aim to use infrared thermography for detecting subsurface defects. Localizing the defects and estimating their depths are the important problems to be addressed in our research project. The manuscript investigates different methods related to these challenges.

Sur Terre, ce sont dans les vallées sèches de l'Antarctique où l'on retrouve des conditions s 'approchant le plus de la planète Mars. Protégées du gel de la séch eresse et des rayons ultraviolets, les colonies bactériennes endolithiques constituent près de la moitié de la biomas"se de ces régions arides. Cette situation laisse présager qu'il pourrait en être de même sur la planète Mars. Le défi consiste à détecter ces colonies, car souvent aucun signe visible ne laisse présager leur présence. De plus, le forage des pierres risque de contaminer, ou pire encore, de détruire de précieux spécimens. L'approche proposée utilise la spectroscopie infrarouge afin de repérer la signature spectrale des colonies microbiennes. Le but de ce projet est d 'une part de vérifier la possibilité de détecter des microorganismes dans des échantillons de roches. La deuxième partie du projet est de développer une technique d'analyse des spectres afin d'isoler les marqueurs biologiques dans lesdits spectres de roches. La première partie fut accomplie avec l'aide d'échantillons de roches provenant de deux sites différents (Nunavut et Guelph). La méthode est décrite dans le chapitre 2. "La deuxième partie fut réalisée avec différents outils mathématiques tels que la méthode de corrélation et l'analyse en composantes principales (ACP, chapitre 3). Les résultats . montrent que la technique ACP fonctionne tant pour identifier le contenu minéral des . roches que pour isoler les spectres susceptibles de contenir des matières organiques. Toutefois, il n'est pas possible d 'identifier le type de molécule organique contenue dans les échantillons. La technique ACP fut également testée sur des échantillons d'Antarctique (chapitre 4) et le résultat s'avère positif. Alors que pour les spectres de roches martiennes provenant des sondes MER, les résultats sont non concluants voir négatif.

Montréal Trigonix inc. 2018

Ce mémoire porte sur la génération de supercontinuum (SC) dans l’infrarouge moyen (mid-IR) à partir de fibres optiques à saut d’indice en vue d’aider l’innovation de la prochaine génération de systèmes lasers spectroscopiques autant en télédétection qu’en microscopie. Une revue exhaustive de littérature ainsi qu’une explication des bases théoriques de la génération de SC mid-IR sont présentées. Deux résultats d’impact ont été obtenus au cours des travaux. D’abord, le premier SC de type cascade s’étalant jusqu’à 8 μm a été démontré, et ce via une fibre optique d’AsSe monomode par un pompage d’impulsions picosecondes amplifiées. Ensuite, le premier SC atteignant une puissance moyenne de l’ordre du watt a été démontrée dans une fibre d’AsSe/AsS. Ce dernier résultat a été possible grâce au développement d’un laser à fibre ultrarapide amplifié émettant des impulsions hautement énergétiques à 3.6 μm et, aussi, à la déposition d’une couche mince antireflet d’Al2O3. / This thesis focuses on the generation of supercontinuum (SC) in the mid-infrared (mid- IR) from step-index optical fiber in order to help the next generation of spectroscopic laser systems in both remote sensing and micro-spectroscopy applications. A comprehensive review of the literature as well as an explanation of the theoretical basis of mid-IR SC generation is presented. Two impact results were obtained during the master. First, the first cascaded SC up to 8 μm was demonstrated via a single-mode AsSe optical fiber by pumping with amplified picosecond pulses. Then, the first SC reaching an average power in the watt-level was demonstrated in an AsSe fiber, thanks to the amplified femtosecond fiber laser emitting high energy pulses at 3.6 μm and the deposition of a Al2O3 anti-reflection coatings.

L'identification et la quantification des espèces transmise aux cellules nerveuses lors des échanges moléculaires entre les neurones sous la forme de neurotransmetteurs nous permettent de mieux comprendre certains fonctionnements du cerveau et certaines maladies neurodégénératives. À son tour, cette compréhension nous permettrait à long terme d'améliorer la qualité de vie des patients souffrants de ces maladies. D'un autre côté, la composition des aliments sous la forme de valeurs nutritionnelles nous permet de mieux connaître l'effet de la consommation de ces aliments sur la santé afin d'éviter de graves complications. De plus, la connaissance de cette composition nous permet d'améliorer la qualité de ces produits. Pour extraire la composition et la concentration des neurotransmetteurs dans le cerveau ou les valeurs nutritionnelles des aliments, il faut développer des outils d'analyse chimique et moléculaire très précise et sélective. L'analyse chimique d'un échantillon biologique nécessite deux étapes : (1) l'échantillonnage du liquide biologique et (2) l'étude de la composition de l'échantillon. Cette dernière étape consiste à identifier/quantifier la composition moléculaire des échantillons et à caractériser les propriétés chimiques de ces derniers. Cette étape nécessite donc le développement des instruments et des algorithmes de détection moléculaire avancés qui permettent de déterminer les concentrations physiologiques des neurotransmetteurs et d'autres molécules biologiques. Dans cette étude, nous nous sommes intéressés aux neurotransmetteurs suivants : dopamine hydrochloride, acide L-ascorbique, acétylcholine chloride, y-aminobutyrique, glycine et acide L-glutamique et aux molécules de sucre, incluant le glucose, le fructose et le saccharose. Le choix de l'instrument à utiliser dépend de plusieurs critères, dont les caractéristiques de l'échantillon (viscosité, volume parmi d'autres). Dans le cadre de cette thèse de doctorat, nous examinons les performances de plusieurs méthodes et instruments de détection, soit l'électrochimie, la spectroscopie d'impédance et la spectroscopie UV/Visible et infrarouge (IR), pour la détection de différents types de molécules dans des échantillons aqueux. Par la suite, nous proposons une nouvelle approche d'analyse des échantillons aqueux basée sur la spectroscopie IR. Nous nous intéressons plus particulièrement au spectromètre microscope-FTIR qui nous permet d'effectuer des analyses spectroscopiques IR et de visualiser la distribution spatiale et moléculaire dans l'échantillon. Cependant, le spectromètre microscope-FTIR, dans sa configuration standard, ne permet pas l'analyse des échantillons aqueux à cause de la forte absorption des rayonnements IR par les molécules d'eau. Pour résoudre ce problème, nous avons proposé un nouveau système microfluidique de contrôle et de manipulation des liquides qui a été intégré au spectromètre microscope-FTIR pour analyser des échantillons aqueux. Le nouveau système proposé consiste en un module de réflexion, une couche hydrophobe et un module microfluidique. Le module de réflexion est maintenu à une température élevée pour l'évaporation rapide du solvant. La couche hydrophobe permet à son tour de confiner l'échantillon en un espace restreint pour avoir une distribution plus uniforme des molécules sur la surface du substrat. Ce nouveau système nous a permis d'identifier et de quantifier différents types de molécules tels que les neurotransmetteurs et les molécules de sucres, dont le glucose, le fructose et le saccharose. La limite de détection que nous avons pu atteindre avec notre système est de 10 µMolaire pour les neurotransmetteurs, de 3 mMolaire pour le glucose et le fructose et de 1 mMolaire pour le saccharose. En plus, nous avons proposé un nouvel algorithme pour une identification automatique des neurotransmetteurs par le microscope FTIR. À travers cet algorithme, nous avons pu identifier, dans des solutions synthétiques (homogènes et hétérogènes), les six neurotransmetteurs suivants : la dopamine hydrochloride, l'acide L-ascorbique, l'acétylcholine chloride, l'y-aminobutyrique, la glycine et l'acide L-glutamique. La précision de la détection du nouvel algorithme est de 75% à 100% pour les six neurotransmetteurs que nous avons étudiés dans 36 échantillons homogènes et 45 échantillons hétérogènes. / The identification and quantification of species transmitted/received by nerve during molecular exchanges between neurons in the form of neurotransmitters allow us to better understand certain brain functions and certain neurodegenerative diseases. This understanding helps us in the long term to improve the quality of life of patients suffering from these diseases. Also, the composition of foods and their nutritional values, allows us to better understand the effect of foods consumption on human health to avoid severe complications and to improve food quality. To extract the composition and concentration of neurotransmitters in the brain and concentration of sugar for example in foods, it is necessary to develop very precise and selective chemical and molecular analysis tools. Indeed, chemical analysis of a biological sample requires two steps: (1) sampling the biological fluid and (2) studying the composition of the sample. The second step consists of identifying / quantifying the molecular composition of the samples and characterizing the its chemical properties. Therefore, this step requires the development of advanced molecular detection instruments and algorithms that make it possible to determine the physiological concentrations of neurotransmitters and other biological molecules. In this study, we were interested in the following neurotransmitters: dopamine hydrochloride, L-ascorbic acid, acetylcholine chloride, y-aminobutyric, glycine and L-glutamic acid and in sugar molecules including glucose, fructose, and sucrose. The selection of the detection methods/instruments depends on several criteria such as the characteristics of the sample (viscosity, volume among others). In the context of this PhD thesis, we are investigating the performance of several detection methods/instruments such as electrochemistry, impedance spectroscopy and UV / Visible and infrared (IR) spectrometry, for the detection of different types of molecules in aqueous samples. Then, we propose a new chemical analysis approach of aqueous samples based on IR spectrometry. We are particularly interested to microscope-FTIR spectrometer which allows us to perform IR spectroscopic analysis and to visualize the spatial molecular distribution in the analyzed sample. However, the microscope-FTIR spectrometer, in its standard configuration, does not allow the analysis of aqueous samples due to the high absorption of IR radiation by water molecules. To address this problem, we proposed a new microfluidic system for liquid control and handling, which has been integrated with the microscope-FTIR spectrometer to analyze aqueous samples. The new proposed system consists of a reflection module, a hydrophobic layer, and a microfluidic system. The reflection module is heated in order to ensure rapid evaporation of the solvent. The hydrophobic layer allows the sample to be confined in a small area to ensure more uniform distribution of molecules on the surface of the substrate. This new system allowed us to identify and quantify different types of molecules such as neurotransmitters and sugar molecules. The reached detection limit with our system is 10 µM for neurotransmitters, 3 mM for glucose and fructose and 1 mM for sucrose. In addition, we proposed a new algorithm for automatic molecular identification by the FTIR microscope spectrometer. Using this algorithm, we were able to identify the following six neurotransmitters: dopamine hydrochloride, L-ascorbic acid, acetylcholine chloride, y-aminobutyric, glycine and L-glutamic acid, in synthetic solutions (homogeneous and heterogeneous). Finally, the detection accuracy of the new algorithm is 75% to 100% for the six neurotransmitters we studied, in 36 homogeneous and 45 heterogeneous samples.

La thermographie pulsée (PT), importante méthode de contrôle non destructif, a suscité un intérêt croissant ces dernières années, en raison de sa rapidité de mesure, de son excellente mobilité et de sa haute résolution. Son champ d'application s'étend à divers matériaux, tels que les métaux et les matériaux composites. Les données thermographiques consistent en des séquences infrarouges bidimensionnelles représentant l'évolution de la température de surface de l'échantillon testé. Même pour les professionnels qualifiés, il est difficile d'identifier avec précision tous les types de défauts. En outre, la caractérisation des défauts peut être encore plus difficile à décider. Bien que l'apprentissage profond soit devenu une approche populaire du traitement automatisé des données ces dernières années, il existe quelques problèmes communs lorsqu'ils sont appliqués à l'analyse de séquences d'images thermographiques. Tout d'abord, les approches d'apprentissage profond sont généralement gourmandes en données, alors que les données thermographiques sont rares, la préparation des essais étant généralement fastidieuse. Deuxièmement, le ressuage étant axé sur la détection des défauts sous la surface, il est souvent très difficile d'obtenir l'emplacement exact des défauts. Cependant, la caractérisation précise des défauts est cruciale pour l'entraînement des réseaux neuronaux profonds. Troisièmement, contrairement au domaine de la vision par ordinateur, où il existe de nombreux ensembles de données bien préparés pour l'évaluation comparative de différents algorithmes, il n'existe que quelques ensembles de données de ressuage accessibles au public. Cependant, ces ensembles de données sont essentiels pour faire progresser les algorithmes de traitement des données thermographiques. Quatrièmement, les modèles d'apprentissage profond, malgré leurs bonnes performances, sont souvent considérés comme des « boîtes noires ». Cela constitue un obstacle à leur déploiement dans l'industrie pour l'assurance qualité, car il est très difficile de gagner la confiance de l'utilisateur final, qui est responsable de la qualité du produit. La présente étude se penche sur les questions susmentionnées. Pour remédier à la pénurie de données et au nombre limité d'ensembles de données de référence, deux ensembles de données de PT ont été préparés et mis à la disposition du public, l'un pour la segmentation des défauts et l'autre pour l'estimation et la localisation de la profondeur des défauts. Ce dernier ensemble de données est étiqueté à l'aide des images CAO correspondantes. Cela permet d'améliorer la précision des informations d'étiquetage. En outre, pour améliorer l'explicabilité des modèles profonds utilisés pour le traitement des données infrarouges, trois méthodes d'IA explicables sont étudiées, notamment la méthode de visualisation de la carte d'activation, la méthode d'attribution des caractéristiques et la méthode d'occlusion des caractéristiques. La méthode de visualisation de la carte d'activation montre le processus de prise de décision du modèle profond, qui est similaire à la perception humaine. La méthode d'attribution des caractéristiques et la méthode d'occlusion des caractéristiques ont généré des cartes thermiques similaires, démontrant que les modèles utilisent les caractéristiques correctes pour prendre les décisions finales. La crise de confiance du modèle profond peut donc être atténuée. / Pulsed thermography (PT), as an important nondestructive testing method, has attracted increasing attention in recent years, due to its rapid measurement speed, excellent mobility, and high resolution. Its applicability spans across various materials, such as metal and composite materials. The thermographic data consist of two-dimensional infrared sequences representing the evolution of the surface temperature of the test specimen. Even for skilled professionals, it is challenging to accurately identify all kinds of defects. Furthermore, the characterization for the defects can be even more difficult to decide. Although deep learning has become a popular automated data processing approach in recent years, there are some common issues when they are applied to the analysis of thermographic image sequences. First, deep learning approaches are typically data-hungry, whereas thermographic data are scarce as the preparation for testing is usually tedious. Second, as PT focuses on the detection of subsurface defects, it is often quite challenging to obtain the exact location of the defects. However, the accurate characterization of the defects is crucial for the training of deep neural networks. Third, unlike the computer vision field, where there are numerous well-prepared datasets for benchmarking different algorithms, there are only a few such publicly accessible PT datasets. However, these datasets are fundamental for advancing algorithms in thermographic data processing. Fourth, the deep learning models, despite their good performance, are often considered "black boxes". This presents an obstacle to their deployment in the industry for quality assurance due to the significant challenge of earning the trust of the end user who bears the responsibility for the product's quality. This study investigates the aforementioned issues. To address the scarcity of data and the limited benchmark datasets, two PT datasets are prepared and made publicly available, one is for defect segmentation and the other is for defect depth estimation and localization. The latter dataset is labeled using the corresponding CAD images. This enhances the accuracy of the labeling information. Furthermore, to enhance the explainability of the deep models used for infrared data processing, three explainable AI methods are investigated, including the activation map visualization method, feature attribution method, and feature occlusion method. The activation map visualization method shows the decision-making process of the deep model, which is similar to human perception. The feature attribution method and feature occlusion method generated similar heat maps, demonstrating that the models use the correct features to make final decisions. The trust crisis of the deep model can therefore be mitigated.