Informacja

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

Wyszukujesz frazę "machined aluminum die castings" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Surface casting defects inspection using vision system and neural network techniques
Autorzy:
Świłło, S. J.
Perzyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/380699.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
nondestructive testing
machined aluminum die castings
image processing algorithms
vision system inspection
neural network
badanie nieniszczące
odlewnictwo ciśnieniowe
algorytm przetwarzania obrazu
inspekcja wizyjna
sieć neuronowa
Opis:
The paper presents a vision based approach and neural network techniques in surface defects inspection and categorization. Depending on part design and processing techniques, castings may develop surface discontinuities such as cracks and pores that greatly influence the material’s properties Since the human visual inspection for the surface is slow and expensive, a computer vision system is an alternative solution for the online inspection. The authors present the developed vision system uses an advanced image processing algorithm based on modified Laplacian of Gaussian edge detection method and advanced lighting system. The defect inspection algorithm consists of several parameters that allow the user to specify the sensitivity level at which he can accept the defects in the casting. In addition to the developed image processing algorithm and vision system apparatus, an advanced learning process has been developed, based on neural network techniques. Finally, as an example three groups of defects were investigated demonstrates automatic selection and categorization of the measured defects, such as blowholes, shrinkage porosity and shrinkage cavity.
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2013, 13, 4; 103-106
1897-3310
2299-2944
Pojawia się w:
Archives of Foundry Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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