Применение теории распознавания образов при неразрушающем радиационном контроле качества материалов, предназначенных для работы в экстремальных условиях
| Parent link: | Инженерия для освоения космоса.— 2017.— [С. 91-93] |
|---|---|
| Main Author: | |
| Corporate Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Для обнаружения дефектов материалов и деталей космических аппаратов используетсярадиационный метод неразрушающего контроля. Обработка изображений, получаемых этим методом, проводится с помощью специальных алгоритмов. В работе обоснована возможность использования нейросетевого метода и предложен алгоритм на его основе для распознавания образов. The radiation method of nondestructive testing is used for the detection of defects in materials and components of spacecraft. Processing of the images, obtained by this method, is carried out using specialized algorithms. In the paper the possibility of using neural networks method is considered and the algorithm for image recognition based on it is suggested. |
| Language: | Russian |
| Published: |
2017
|
| Series: | Испытания космических аппаратов и материалы для работы в экстремальных условиях |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/41268 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=622622 |
| Summary: | Заглавие с экрана Для обнаружения дефектов материалов и деталей космических аппаратов используетсярадиационный метод неразрушающего контроля. Обработка изображений, получаемых этим методом, проводится с помощью специальных алгоритмов. В работе обоснована возможность использования нейросетевого метода и предложен алгоритм на его основе для распознавания образов. The radiation method of nondestructive testing is used for the detection of defects in materials and components of spacecraft. Processing of the images, obtained by this method, is carried out using specialized algorithms. In the paper the possibility of using neural networks method is considered and the algorithm for image recognition based on it is suggested. |
|---|