La termografía de corriente de Foucault pulsada puede detectar defectos en la superficie o subsuperficie del acero, pero al combinarla con el aprendizaje profundo, resulta costoso e ineficiente construir una muestra completa de defectos debido a la complejidad del entorno industrial real. Por lo tanto, este estudio propone un método de transferencia de aprendizaje basado en Twin-NMF y lo combina con el mecanismo de atención SimAM para mejorar la precisión de detección de la tarea de dominio objetivo.