Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб
Запропоновано нові інформативні ознаки для класифікації дефектів у зоні зварного шва на сканованих рентгенівських зображеннях труб. Проведено навчання тришарового перцептрону для розпізнавання сферичних пор та шлаків....
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/16099 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб / І.Б. Івасенко // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 79-83. — Бібліогр.: 20 назв. — укp. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-16099 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-160992011-02-07T12:07:02Z Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб Івасенко, І.Б. Обробка зображень та розпізнавання образів Запропоновано нові інформативні ознаки для класифікації дефектів у зоні зварного шва на сканованих рентгенівських зображеннях труб. Проведено навчання тришарового перцептрону для розпізнавання сферичних пор та шлаків. New relevant features are proposed for defect classification on joint weld on scanned X-ray films of tubes. A multi-layer perceptron neural network was trained for classification of porosity and slag inclusions. 2009 Article Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб / І.Б. Івасенко // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 79-83. — Бібліогр.: 20 назв. — укp. 0474-8662 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/16099 620.179 uk Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Обробка зображень та розпізнавання образів Обробка зображень та розпізнавання образів |
| spellingShingle |
Обробка зображень та розпізнавання образів Обробка зображень та розпізнавання образів Івасенко, І.Б. Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| description |
Запропоновано нові інформативні ознаки для класифікації дефектів у зоні зварного шва на сканованих рентгенівських зображеннях труб. Проведено навчання тришарового перцептрону для розпізнавання сферичних пор та шлаків. |
| format |
Article |
| author |
Івасенко, І.Б. |
| author_facet |
Івасенко, І.Б. |
| author_sort |
Івасенко, І.Б. |
| title |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| title_short |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| title_full |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| title_fullStr |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| title_full_unstemmed |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| title_sort |
класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб |
| publisher |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| publishDate |
2009 |
| topic_facet |
Обробка зображень та розпізнавання образів |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/16099 |
| citation_txt |
Класифікація локалізованих дефектів зварних швів на рентгенівських зображеннях труб / І.Б. Івасенко // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 79-83. — Бібліогр.: 20 назв. — укp. |
| work_keys_str_mv |
AT ívasenkoíb klasifíkacíâlokalízovanihdefektívzvarnihšvívnarentgenívsʹkihzobražennâhtrub |
| first_indexed |
2025-07-02T17:28:13Z |
| last_indexed |
2025-07-02T17:28:13Z |
| _version_ |
1836557055231524864 |
| fulltext |
ISSN 0474-8662. . 2009. . 31 (107) 79
620.179
. .
New relevant features are proposed for defect classification on joint weld on scanned X-ray films of
tubes. A multi-layer perceptron neural network was trained for classification of porosity and slag
inclusions.
.
.
-
[2].
, , -
, ,
. , -
.
: -
, , .
, . , -
, ( ) ( ). – , -
. – ( , ). -
, : -
, , -
, , , , . -
, -
, .
, , .
: -
[9, 11, 12, 15] [7,
8, 10, 13, 16, 17, 19].
,
[6]. , -
. , -
[14]. , -
[5].
, . 10 -
, -
[4]. 35
27. 108 12 –
[18]. -
50 -
[17]. 13 -
[19].
:
( . 1).
. . , 2009
ISSN 0474-8662. Information Extraction and Proces. 2009. Issue 31 (107)80
. 1. ( 1) ( 2).
. 2. .
-
: (Area), (P),
(MajorAL MinorAL), (W L), -
(Dmax) (Rmax) , , -
, , ( . 2). -
:
1. . .
MajorALAni
MinorAL
.
2. . , 1.
2
4 AreaComp
P
.
3. . – , 1.
Re Areact
WBB HBB
.
4. . 2
( , )
1 ( ( , ) )
1 g i j O
VarOb g i j g
Area
, ( , )g i j –
; g – .
5. . 2
( , )
1 ( ( , ) )
1 g i j F
VarFr g i j g
AreaF
,
AreaF – .
6. .
2
( , )
1 ( ( , ) )
1O
g i j O
g i j g
Area
.
ISSN 0474-8662. . 2009. . 31 (107) 81
7. .
2
( , )
1 ( ( , ) )
1F
g i j F
g i j g
AreaF
.
8. .
( , )
1 ( , )
g i j O
AdevO g i j g
Area
.
9. .
( , )
1 ( , )
g i j F
AdevF g i j g
AreaF
.
10. .
3
( , )
1 ( , )
Og i j O
g i j gSkev
Area
.
11. .
4
( , )
1 ( , )
Og i j O
g i j gKurt
Area
.
12. . 2
max /(4 )aI D Area .
13. . 2
max1 /rI R Area .
14. . LElong
W
.
, -
-
[3].
, ,
, . O(i, j),
, (i, j) B(i, j),
.
( , )k
OG i j ( , )k
BG i j
k. -
. -
, n -
(n+1)/2:
( 1) / 2arg min{ ( , ); 1,..., }n
c c nc
d c C ,
c – , c ; d(.) –
.
-
, , . -
. -
. 15–27 . -
80 , – 30 , -
: . -
, ( 10- )
(86%) 23 -
( 1).
-
:
15. [1]
max
max max max
0
|2( ) | 2( ) || ( ) / 2
L
L
CF L L L L L L H L L NM .
ISSN 0474-8662. Information Extraction and Proces. 2009. Issue 31 (107)82
L – (L [0, Lmax]); Lmax – -
; L – ;
H(L) – ; N, M – .
1.
14-
15 17 19 21 23 25 27
1 0,75 0,9 0,75 0,7 0,9 0,85 0,8
2 0,9 0,9 0,75 0,8 0,95 0,85 0,75
3 0,65 0,8 0,85 0,95 0,8 0,75 0,8
4 0,8 0,7 0,85 1 0,95 0,75 0,7
5 0,85 0,8 0,8 0,8 0,8 0,85 0,95
6 0,95 0,8 0,75 0,6 0,8 0,85 0,8
7 0,65 0,9 0,8 0,75 0,95 0,8 0,8
8 0,8 0,8 0,8 0,75 0,9 0,9 0,7
9 0,85 0,9 0,8 0,7 0,65 0,9 0,95
10 0,7 0,85 0,75 0,8 0,9 0,85 0,85
0,79 0,835 0,79 0,785 0,86 0,835 0,81
0,65 0,7 0,75 0,6 0,65 0,75 0,7
0,95 0,9 0,85 1 0,95 0,9 0,95
16.
max
max max max
0
|2( ) | 2( ) || ( ) /(2 )
L
L
CO L L L L L L H L L Area .
17. – -
.
18. .
, ( 10-
) (95%) -
21 ( 2).
2 .
18-
19 21 23 25 27
1 0,85 0,95 0,85 0,95 0,85
2 0,85 0,8 1 0,8 0,85
3 0,75 0,95 1 0,9 0,9
4 0,85 1 0,95 0,9 0,95
5 0,9 0,75 0,9 0,95 1
6 0,95 0,95 0,9 0,95 0,95
7 0,75 1 0,85 0,8 0,8
8 0,85 0,8 0,85 0,85 0,9
9 0,95 0,9 0,95 0,75 1
10 0,9 0,95 0,9 0,85 0,85
0,86 0,905 0,915 0,87 0,905
0,75 0,75 0,85 0,75 0,8
0,95 1 1 0,95 1
ISSN 0474-8662. . 2009. . 31 (107) 83
, 110 -
.
86 95%. -
.
1. . .
// . . – 1998. – 9. –
. 103–108.
2. 7512–82 . . .
3. . .
// . – 2002. – 16. – . 83–86.
4. Aoki K., Suga Y. Application of artificial neural network to discrimination of defect type in
automatic radiographic testing of welds // ISIJ International. – 1999. – 39, 10. – P. 1081–1087.
5. Feher Z. Computer aided processing of industrial radiographs // Periodica Polytechnica Ser. El.
Eng. – 2001. – 44, 3–4. – P. 241–248.
6. Jacobsen C. and Zscherpel U. Automated evaluation of digitized radiograph with neuronal
methods // Proc. Computed Tomography for Industrial Application and Image Processing in
Radiology. – 1999. – P. 141–152.
7. Liao T. W. Classification of weld flaws with imbalanced class data // Expert Systems with
Applications: An International Journal – 2008. – 35, 3. – P. 1041–1052.
8. Lim T. Y., Ratnam M. M. and Khalid M. A. Automatic classification of weld defects using
simulated data and an MLP neural network // Insight. – 2007. – 49, 3. – P. 154–159.
9. Mery D., Berti M. A. Automatic detection of welding defects using texture features // Insigth. –
2003. – 45, 10. – P. 676–681.
10. Mitchell H. B. Pattern recognition using type-II fuzzy sets // Information Sciences–Informatics
and Computer Science: An International Journal. – 2005. – 170, 2–4. – P. 409–418.
11. Statistical tools for weld defect evaluation in radiographic testing / N. Nacereddine, L. Hamami,
M. Tridi, N. Oucief // Proc. 9th European Conf. in Non Destructive testing, ECNDT. – 2006.
12. Classification of welding defects in radiographs using traversal profiles to the weld seam / G. X. Padua,
R. R. Silva, M. H. S. Siqueira, J. M. A. Rebello, L. P. Caloba // 16th World Conf. on nondes-
tructive testing. – Montreal: WCNDT, 2004. – P. 90–91.
13. Detection and classification of weld defects in radiographic images: Part III – phenomenological
analysis / G. X. Pádua, R. Silva, D. Mery, M. H. S. Siqueira, J. M. A. Rebello, L. P. Caloba // Ma-
terials Evaluation. – 2008. – 66(2). – P. 145–149.
14. Perner P., Zscherpel U., Jacobsen C. A comparison between neural network and decision trees
based on data from industrial radiographic testing // Pattern Recognition Letters. – 2001. – 22. –
P. 47–54.
15. A Novel Tool For Automated Evaluation Of Radiographic Weld Images / C. Rajagopalan,
B. Venkatraman, T. Jayakumar, P. Kalyanasundaram, R. Baldev // Proc. 16th World Conf. on
NDT. – 2004.
16. Pattern Recognition of Weld Defects Detected by Radiography Test / R. R. Silva, L. P. Calôba,
M. H. S. Siqueira, J. M. A. Rebello // NDT & E International. – 2004. – 37(6). – P. 461–470.
17. Estimated accuracy of classification of defects detected in welded joints by radiographic tests /
R. R. Silva, M. H. S. Siqueira, M. P. V. Souza, J. M. A. Rebello, L. P. Calôba. – NDT & E
International, UK, 2005. – 38. – P. 335–343.
18. Wang G., Liao T. W. Automatic identification of different types of welding defects in
radiographic images // NDT&E International. – 2002. – 35. – P. 519–528.
19. Yin Y., Tian G. Y. Feature Extraction and Optimisation for X-ray Weld Image Classification //
Proc. 17th World Conf. on Nondestructive Testing. – 2008.
20. Defect Identification and Classification for Digital X-Ray Images / Y. Yin, G. Y. Tian, G. F. Yin,
A. M. Luo // E-Engineering and Digital Enterprise Technology. – 2008. – 3. – P. 543–547.
. . .
, 27.05.2009
УДК 620.179
І. Б. Івасенко
КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ
|