Автоматическая сегментация методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений при распознавании дефектов сварки
| Parent link: | Российская академия наук. Дефектоскопия=Russian Journal of Nondestructive Testing/ Российская академия наук, Уральское отделение РАН, Институт физики металлов им. М.Н. Михеева УрО РА.— .— Москва: Наука, 1965-.— 0130-3082 |
|---|---|
| 1. autor: | |
| Korporacja: | |
| Kolejni autorzy: | |
| Streszczenie: | Заглавие с экрана Проверка качества сварного шва обычно выполняется в ходе визуального контроля и значительно зависит от опыта оператора. В статье предложен подход к автоматическому обнаружению и классификации дефектной области, где сегментация анализируемого фотоизображения сварного шва (т.е. его разбиение на дефектную и бездефектную области) осуществляется с помощью процедуры наращивания областей. Начальные точки для этой процедуры выбираются предложенным авторами робастным методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений (IF&PA) на основе анализа гистограммы изображения. Проверка предложенного подхода на реальных фотоизображениях показала его способность обнаруживать разные типы дефектов сварного шва с более высокой точностью по сравнению с традиционными методами, такими как метод Оцу и метод k-средних. Текстовый файл |
| Język: | rosyjski |
| Wydane: |
2023
|
| Seria: | Оптические методы |
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://doi.org/10.31857/S0130308223120047 Переводная версия |
| Format: | Elektroniczne Rozdział |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674996 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 674996 | ||
| 005 | 20240927120207.0 | ||
| 090 | |a 674996 | ||
| 100 | |a 20240927d2023 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Автоматическая сегментация методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений при распознавании дефектов сварки |d Automatic Segmentation by the Method of Interval Fusion with Preference Aggregation When Recognizing Weld Defects |f С. В. Муравьев, Д. К. Нгуен |z eng | |
| 225 | 1 | |a Оптические методы | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a Список литературы: 22 назв. | ||
| 330 | |a Проверка качества сварного шва обычно выполняется в ходе визуального контроля и значительно зависит от опыта оператора. В статье предложен подход к автоматическому обнаружению и классификации дефектной области, где сегментация анализируемого фотоизображения сварного шва (т.е. его разбиение на дефектную и бездефектную области) осуществляется с помощью процедуры наращивания областей. Начальные точки для этой процедуры выбираются предложенным авторами робастным методом комплексирования интервалов агрегированием предпочтений (IF&PA) на основе анализа гистограммы изображения. Проверка предложенного подхода на реальных фотоизображениях показала его способность обнаруживать разные типы дефектов сварного шва с более высокой точностью по сравнению с традиционными методами, такими как метод Оцу и метод k-средних. | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |t Дефектоскопия |d 1965- |0 379741 |9 379741 |a Российская академия наук |c Москва |l Russian Journal of Nondestructive Testing |n Наука |x 0130-3082 |f Российская академия наук, Уральское отделение РАН, Институт физики металлов им. М.Н. Михеева УрО РА | |
| 463 | 1 | |t № 12 |v С. 34-44 |d 2023 | |
| 610 | 1 | |a обработка изображения | |
| 610 | 1 | |a сегментация | |
| 610 | 1 | |a гистограммы | |
| 610 | 1 | |a уровень серого | |
| 610 | 1 | |a дефектная область | |
| 610 | 1 | |a сварной шов | |
| 610 | 1 | |a комплексирование интервалов | |
| 610 | 1 | |a агрегирование предпочтений | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 700 | 1 | |a Муравьев |b С. В. |c специалист в области контрольно-измерительной техники |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук |f 1954- |g Сергей Васильевич |9 12979 | |
| 701 | 0 | |a Нгуен Дык Кыонг | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c (2009- ) |9 26305 |4 570 |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20240927 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.31857/S0130308223120047 |z https://doi.org/10.31857/S0130308223120047 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.1134/S1061830923600855 |z Переводная версия | |
| 942 | |c CF | ||