Модифицированный метод автоматического наращивания областей для распознавания дефектов сварки; Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР; Ч. 2

Bibliographic Details
Parent link:Сборник избранных статей научной сессии ТУСУР: по материалам Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2022», 18-20 мая 2022 г., г. Томск/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).— , 2022
Ч. 2.— 2022.— [С. 53-56]
Main Author: Нгуен Дык Кыонг
Corporate Author: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение автоматизации и робототехники
Other Authors: Муравьев С. В. Сергей Васильевич (научный руководитель)
Summary:Заглавие с экрана
Представлен подход к реализации метода наращивания областей, используемого для автоматического разбиения изображения сварного шва на дефектную и бездефектную области. Начальные точки для алгоритма наращивания областей выбираются с помощью метода комплексирования интервалов агрегированием предпочтений (IF&PA). Область дефекта расширяется путем включения соседнего пикселя при условии незначительного изменения ее дисперсии. Проверка предложенного подхода на реальных фотоизображениях показала, что он позволяет обнаруживать разные типы дефектов сварного шва с достаточно высокой точностью при правильном выборе начальных точек.
Language:Russian
Published: 2022
Subjects:
Online Access:https://storage.tusur.ru/files/154853/2022-izb-2_new.pdf#page=53
Format: Electronic Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=668518
Description
Summary:Заглавие с экрана
Представлен подход к реализации метода наращивания областей, используемого для автоматического разбиения изображения сварного шва на дефектную и бездефектную области. Начальные точки для алгоритма наращивания областей выбираются с помощью метода комплексирования интервалов агрегированием предпочтений (IF&PA). Область дефекта расширяется путем включения соседнего пикселя при условии незначительного изменения ее дисперсии. Проверка предложенного подхода на реальных фотоизображениях показала, что он позволяет обнаруживать разные типы дефектов сварного шва с достаточно высокой точностью при правильном выборе начальных точек.