Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The diagnostic of two-phase separation processusing digital image segmentation algorithms

Tytuł:
The diagnostic of two-phase separation processusing digital image segmentation algorithms
Diagnostyka procesu separacji faz z wykorzystaniem technik segmentacji obrazów cyfrowych
Autorzy:
Łukiański, Michał
Wajman, Radosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841308.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
image analysis
image segmentation
computerized monitoring
separation processes
analiza obrazów
segmentacja obrazów
monitoring komputerowy
proces separacji
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 5-8
2083-0157
2391-6761
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-SA: Creative Commons Uznanie autorstwa - Na tych samych warunkach 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The project aimedto develop and implement algorithms to diagnose the phase separation process based on digital images. The image processing techniques and various numerical methods for interpolation and integration were used to identify the process state. The swirl’s volume and diametersat its three different levelscan be determined on-line. A consistent diagnostic signal is produced and can be used by the control unit. The program was written in Python using the OpenCV library that allows the analysis of digital images. The article presents thedeveloped procedure that provides reliable results despite the poor quality of theinput source video stream. The complete procedure was described with the results’ presentation and discussionat each step.

Celem projektu było opracowanie oraz implementacja algorytmów pozwalających diagnozować przebieg procesu separacji faz na podstawie obrazów cyfrowych. W kontekście identyfikacji stanu procesu wykorzystano techniki przetwarzania obrazów oraz metody numeryczne interpolacjioraz całkowanianumerycznego. Wyznaczane są charakterystyczne parametry wiru jak objętość oraz średnice na trzech różnych jego wysokościach. Zwracany spójny sygnał diagnostyczny może być dalej wykorzystany przez jednostkę sterującą. Program został napisany w języku Python z wykorzystaniem biblioteki OpenCV pozwalającej na przetwarzanie obrazów cyfrowych.W artykule zaprezentowano opracowaną procedurę, która dostarcza wiarygodnych wyników mimo słabej jakości obrazów wejściowych wynikającej ze złego oświetlenia sceny. Procedura została opisana wraz z prezentacją wyników i dyskusją nakażdym jej etapie.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies