Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "defect detection" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 43
Tytuł:
A concept of defect identification with use of texture analysis methods
Koncepcja detekcji defektów powierzchni z zastosowaniem metod analizy obrazów
Autorzy:
Bzymek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328075.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
tekstura
analiza obrazów
detekcja defektów
lokalizacja defektów
texture
image analysis
defect detection
defect localization
Opis:
One of fast developing methods for non destructive testing (NDT) is machine vision. The application of vision systems and image analysis and recognition procedures to variety of problems such as quality control of different products, surface quality estimation and defect identification is very popular nowadays. In the paper short review of applications of vision systems in diagnostics was presented, problem of texture in the images was described, some methods of textured image analysis was enumerated. Finally, the concept of defect identification with the use of image analysis techniques was presented. The purpose was to choose the methods of analysis and recognition which make possible to detect anomalies without the necessity of defect database and texture database creation. Two methods of texture analysis - GLCM and SVD were elaborated and results of algorithm operation were presented. Research were elaborated in Department of Fundamentals of Machinery Design of Silesian University of Technology within the framework of N504403735/32889 project.
Jedną z bardzo szybko rozwijających się gałęzi badań nieniszczących jest wizja maszynowa. Metoda ta bazuje na technikach przetwarzania, analizy i rozpoznawania obrazów. Znajduje ona szerokie zastosowanie w systemach kontroli jakości m.in. do oceny stanu powierzchni oraz detekcji i identyfikacji defektów. W artykule przedstawiono krótki opis systemów wizyjnych oraz przegląd ich zastosowań w diagnostyce maszyn. Przedstawiony został również problem, związany z analizą obrazów, jakim jest występowanie tekstury na obserwowanych powierzchniach. W artykule opisane zostały wybrane metody analizy obrazów reprezentujących teksturę oraz przedstawiono koncepcję detekcji i lokalizacji defektów na takich obrazach. Badania zostały przeprowadzone w Katedrze Podstaw Konstrukcji Maszyn w ramach projektu N504403735/32889.
Źródło:
Diagnostyka; 2011, 2(58); 53-60
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A nested autoencoder approach to automated defect inspection on textured surfaces
Autorzy:
Oz, Muhammed Ali Nur
Kaymakci, Ozgur Turay
Mercimek, Muharrem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055170.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
autoencoder
defect detection
automatic visual inspection
deep learning
autoenkoder
wykrywanie defektów
inspekcja wizyjna
inspekcja automatyczna
uczenie głębokie
Opis:
In recent years, there has been a highly competitive pressure on industrial production. To keep ahead of the competition, emerging technologies must be developed and incorporated. Automated visual inspection systems, which improve the overall mass production quantity and quality in lines, are crucial. The modifications of the inspection system involve excessive time and money costs. Therefore, these systems should be flexible in terms of fulfilling the changing requirements of high capacity production support. A coherent defect detection model as a primary application to be used in a real-time intelligent visual surface inspection system is proposed in this paper. The method utilizes a new approach consisting of nested autoencoders trained with defect-free and defect injected samples to detect defects. Making use of two nested autoencoders, the proposed approach shows great performance in eliminating defects. The first autoencoder is used essentially for feature extraction and reconstructing the image from these features. The second one is employed to identify and fix defects in the feature code. Defects are detected by thresholding the difference between decoded feature code outputs of the first and the second autoencoder. The proposed model has a 96% detection rate and a relatively good segmentation performance while being able to inspect fabrics driven at high speeds.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 515--523
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A New Approach to Experimental Testing of Sheet Metal Formability for Automotive Industry
Autorzy:
Jasiński, C.
Kocańda, A.
Morawiński, Ł.
Świłło, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/350906.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
vision system
defect detection
Erichsen cupping test
laser speckle
Opis:
Advanced vision method of analysis of the Erichsen cupping test based on laser speckle is presented in this work. This method proved to be useful for expanding the range of information on material formability for two commonly used grades of steel sheets: DC04 and DC01. The authors present a complex methodology and experimental procedure that allows not only to determine the standard Erichsen index but also to follow the material deformation stages immediately preceding the occurrence of the crack. Accurate determination of these characteristics in the sheet metal forming would be an important application, especially for automotive industry. However, the sheet metal forming is a very complex manufacturing process and its success depends on many factors. Therefore, attention is focused in this study on better understanding of the Erichsen index in combination with the material deformation history.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2019, 64, 4; 1231-1238
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new method for automatic defects detection and diagnosis in rolling element bearings using Wald test
Autorzy:
Chiter, A.
Zegadi, R.
El’Hadi Bekka, R.
Felkaoui, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280116.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
diagnosis
detection
rolling element bearing
defect
Wald sequential test
Opis:
To detect and to diagnose, the localized defect in rolling bearings, a statistical model based on the sequential Wald test is established to generate a “hypothetical” signal which takes the state zero in absence of the defect, and the state one if a peak of resonance caused by the defect in the bearing is present. The autocorrelation of this signal allows one to reveal the periodicity of the defect and, consequently, one can establish the diagnosis by comparing the frequency of the defect with the characteristic frequencies of the bearing. The originality of this work is the use of the Wald test in the signal processing domain. Secondly, this method permits the detection without considering the level of noise and the number of observations, it can be used as a support for the Fast Fourier Transform. Finally, the simulated and experimental signals are used to show the efficiency of this method based on the Wald test.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2018, 56, 1; 123-135
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A novel data mining approach for defect detection in the printed circuit board manufacturing process
Autorzy:
Bártová, Blanka
Bína, Vladislav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2105321.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
quality management
defect detection
AOI
PCA
PCB
SVM
zarządzanie jakością
wykrywanie defektów
Opis:
This research aims to propose an effective model for the detection of defective Printed Circuit Boards (PCBs) in the output stage of the Surface-Mount Technology (SMT) line. The emphasis is placed on increasing the classification accuracy, reducing the algorithm training time, and a further improvement of the final product quality. This approach combines a feature extraction technique, the Principal Component Analysis (PCA), and a classification algorithm, the Support Vector Machine (SVM), with previously applied Automated Optical Inspection (AOI). Different types of SVM algorithms (linear, kernels and weighted) were tuned to get the best accuracy of the resulting algorithm for separating good-quality and defective products. A novel automated defect detection approach for the PCB manufacturing process is proposed. The data from the real PCB manufacturing process were used for this experimental study. The resulting PCALWSVM model achieved 100 % accuracy in the PCB defect detection task. This article proposes a potentially unique model for accurate defect detection in the PCB industry. A combination of PCA and LWSVM methods with AOI technology is an original and effective solution. The proposed model can be used in various manufacturing companies as a postprocessing step for an SMT line with AOI, either for accurate defect detection or for preventing false calls.
Źródło:
Engineering Management in Production and Services; 2022, 14, 2; 13--25
2543-6597
2543-912X
Pojawia się w:
Engineering Management in Production and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Artificial Neural Networks for Defect Detection in Ceramic Materials
Autorzy:
Akinci, T. C.
Nogay, H. S.
Yilmaz, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176701.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
impulse noise
artificial neural network
ANN
defect detection
ceramic materials
Opis:
In this study, an artificial neural network application was performed to tell if 18 plates of the same material in different shapes and sizes were cracked or not. The cracks in the cracked plates were of different depth and sizes and were non-identical deformations. This ANN model was developed to detect whether the plates under test are cracked or not, when four plates have been selected randomly from among a total of 18 ones. The ANN model used in the study is a model uniquely tailored for this study, but it can be applied to all systems by changing the weight values and without changing the architecture of the model. The developed model was tested using experimental data conducted with 18 plates and the results obtained mainly correspond to this particular case. But the algorithm can be easily generalized for an arbitrary number of items.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2012, 37, 3; 279-286
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Terahertz Radiation in Non-Destructive Testing of Military-Designated Composite Materials
Zastosowanie promieniowania terahercowego w nieniszczących badaniach materiałów kompozytowych o przeznaczeniu militarnym
Autorzy:
Strąg, Martyna
Świderski, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314940.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
non-destructive testing
terahertz radiation
composites
defect detection
materiały kompozytowe
badania nieniszczące
promieniowanie terahercowe
detekcja defektów
Opis:
The non-destructive testing methods (NDT) are gaining significant attention due to their ability to monitor the objects structure without causing their damage. In recent years, studies focused on NDT have been directed towards imaging with the use of the terahertz (THz) waves. The presented study describes terahertz imaging-based NDT method and testing results on selected military-designated materials with intentionally introduced defects. The main aim of the work was to clearly detect various discontinuities in materials interior and thus, to show the possibilities of the newly developed terahertz-based testing method in transmission mode. The results confirmed high applicability of THz waves for monitoring various materials where each implemented flaw was easily distinguished. Therefore, the presented method looks promising for real applications in everyday practice.
W prezentowanej pracy opisano zastosowanie metody obrazowania nieniszczącego przy wykorzystaniu promieniowania terahercowego. Badaniom poddano wybrane grupy materiałów kompozytowych znajdujących zastosowanie w wojsku, które miały celowo wprowadzone defekty. Głównym celem pracy było wyraźne wykrycie różnych nieciągłości we wnętrzu materiałów kompozytowych, a tym samym pokazanie możliwości nowo opracowanej metody testowania opartej na zastosowaniu promieniowania terahercowego w trybie transmisyjnym. Metoda terahercowa w trybie transmisyjnym, gdzie generator promieniowania i detektor znajdowały się po przeciwnej stronie próbki. W wyniku badań wykryte zostały wszystkie defekty celowo wprowadzone do analizowanych materiałów kompozytowych, wśród których wyróżniono: kompozyty wzmocnione włóknem aramidowym, gazogenerator, wkład do kamizelki kuloodpornej. W ramach tej pracy przedstawiono przykłady efektywnego wykorzystania promieniowania terahercowego jako metody badań nieniszczących oraz potencjalne zastosowanie w monitorowaniu materiałów o przeznaczeniu wojskowym. Wyniki dowiodły, że metoda terahercowa jest w stanie wykryć wady ukryte w kompozytach wzmocnionych włóknami aramidowymi, gazogeneratorze i wkładzie do kamizelki kuloodpornej. Wyniki przedstawione w postaci zdjęć cechowała wyższa jakość w odniesieniu do danych literaturowych.
Źródło:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa; 2023, 14, 4 (54); 91--102
2081-5891
Pojawia się w:
Problemy Mechatroniki : uzbrojenie, lotnictwo, inżynieria bezpieczeństwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Two Advanced Vision Methods Based on Structural and Surface Analyses to Detect Defects in the Erichsen Cupping Test
Autorzy:
Jasiński, C.
Świłło, S.
Kocańda, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/353647.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
defect detection
Erichsen cupping test
laser speckle
vision system
Opis:
Due to the wide range of various sheet metal grades and the need to verify the material properties, there are numerous methods to determine the material formability. One of them, that allows quick determination of sheet metal formability, is the Erichsen cupping test described in the ISO 20482: 2003 standard. In the presented work, the results of formability assessment for DC04 deepdrawing sheet metal were obtained by means of the traditionally carried out Erichsen cupping test and compared with the resultsobtained by using two advanced methods based on vision analysis. Application of these methods allows extending the traditional scope of analysis during Erichsen cupping test by determination of the necking and strain localization before fracture. The proposed methods were compared in order to dedicate appropriate solution for the industrial application and laboratory tests respectively, where the simplicity and reliability are the mean aspects need to be considered when applied to the Erichsen cupping test.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2019, 64, 3; 1041-1049
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic defect detection and characterization by thermographic images based on damage classifiers evaluation
Autorzy:
Dinardo, Giuseppe
Fabbiano, Laura
Tamborrino, Rosanna
Vacca, Gaetano
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221850.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
thermography
non-destructive testing
thermal barrier coatings
image segmentation
uncertainty analysis
Opis:
In the framework of non-destructive evaluation (NDE), an accurate and precise characterization of defects is fundamental. This paper proposes a novel method for characterization of partial detachment of thermal barrier coatings from metallic surfaces, using the long pulsed thermography (LPT). There exist many applications, in which the LPT technique provides clear and intelligible thermograms. The introduced method comprises a series of post-processing operations of the thermal images. The purpose is to improve the linear fit of the cooling stage of the surface under investigation in the logarithmic scale. To this end, additional fit parameters are introduced. Such parameters, defined as damage classifiers, are represented as image maps, allowing for a straightforward localization of the defects. The defect size information provided by each classifier is, then, obtained by means of an automatic segmentation of the images. The main advantages of the proposed technique are the automaticity (due to the image segmentation procedures) and relatively limited uncertainties in the estimation of the defect size.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2020, 27, 2; 219-242
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczna detekcja wad uszczelnień łożysk tocznych
Automated detection of roller bearings defects
Autorzy:
Wójcicki, T.
Czajka, P.
Giesko, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/256197.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
analiza obrazu
przetwarzanie
detekcja wad
łożysko toczne
uszczelnienie
image analysis
image processing
defect detecting
roller bearing
gasket
Opis:
W artykule przedstawiono techniki detekcji wad występujących w uszczelkach łożysk tocznych z wykorzystaniem komputerowych metod przetwarzania oraz analizy obrazów. Opisano najczęściej występujące wady uszczelek, jakie pojawiają się podczas procesu ich wytwarzania oraz montażu na linii produkcyjnej. Omówiono podstawy teoretyczne zastosowanych metod. Zaprezentowano przykłady wykorzystania opisanych metod do detekcji wyspecyfikowanych wad. Opisano budowę źródła światła, jego umiejscowienie względem badanego obiektu oraz jego wpływ na skuteczność analizy. Opracowany system został zweryfikowany z wykorzystaniem prawidłowo wykonanych, jak i wadliwych łożysk tocznych.
The paper presents techniques for the detection of defects in roller bearings gaskets using computer methods of processing and image analysis. The article describes gaskets defects that often appear during production and assembling processes. The authors discuss the theoretical basics of applied methods. The article presents examples of the use of computer methods for the detection of specified defects. The text describes the construction of the light sources and their position with reference to examined objects as well as influence of lights on effectiveness of analysis.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2009, 2; 85-97
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Camera-based PHM method in rotating machinery equipment micro-action scenarios
Autorzy:
Junfeng, An
Liu, Jiqiang
Zhen, Hao
Mengmeng, Lu
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200809.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
deep learning
condition monitoring
Rmcad
anomaly detection
defect early warning
Opis:
The health operation of rotating machinery guarantees safety of the project. To ensure a good operating environment, current subway equipment inspections frequency is high, resulting in a waste of resources. Small abnormal changes in mechanical equipment will also contribute to the development of mechanical component defects, which will ultimately lead to the failure of the equipment. Therefore, mechanical equipment defects should be detected and diagnosed as soon as possible. Through the use of graphic processing and deep learning, this paper proposes Rmcad Framework with three aspects: condition monitoring, anomaly detection, defect early warning. Using a network algorithm, this paper proposes an improved model that has the characteristics of two-stream and multi-loss functions, which improves the accuracy of detection. Additionally, a defect warning method is constructed to improve the perception ability of equipment before failure occurs and reduce the frequency of frequent maintenance by detecting anomalies according to the degree of opening.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2023, 25, 1; art. no. 10
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of the results of tests on axisymmetric elements conducted on an industrial and laboratory test stand and employing an eddy current method
Porównanie wyników badania obiektów osiowosymetrycznych z wykorzystaniem metody prądów wirowych na stanowisku przemysłowym i laboratoryjnym
Autorzy:
Jóźwik, W.
Zacharski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257759.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
eddy current
defect detection
bearing ring
prąd wirowy
wykrywanie wad
pierścień łożyskowy
Opis:
The aim of the study was to compare the test results obtained at the stand intended for the industrial inspection of the quality of bearing rings with the results of tests performed on the laboratory stand. The tests concerned four inner bearing rings. In three of them, artificial defects were made, while the fourth ring played the role of a model ring. Both the inner and outer surface of the ring was scanned at the time of the test. The tests on both the industrial and laboratory stand revealed a lower level of signal for an inner defect that resulted from the distance between the measurement head and the tested surface. The results of tests formed the basis for the determination of the border values of the measurement signal categorising the ring as faulty. Due to the different level of the signal for the outer and inner surface, the authors proposed that the border values should be determined separately for each surface. The obtained results enabled the development of the calibration method for the system of automatic inspection of the quality of the bearing rings.
Celem badań było porównanie wyników uzyskanych na stanowisku przeznaczonym do przemysłowej kontroli jakości pierścieni łożyskowych z rezultatami badań przeprowadzonych na stanowisku laboratoryjnym. Badaniu poddano cztery wewnętrzne pierścienie łożyskowe. W trzech pierścieniach wykonano sztuczne wady testowe odwzorowujące defekty, które mogą wystąpić podczas procesu produkcyjnego. Czwarty pierścień pełnił funkcję wzorcową. Skanowano powierzchnię wewnętrzną oraz zewnętrzną. W zależności od orientacji głowicy pomiarowej wady testowe odwzorowywały defekty powierzchniowe lub podpowierzchniowe. Zaobserwowano, że podczas badań na stanowisku przemysłowym i laboratoryjnym poziom sygnału jest niższy dla badania powierzchni wewnętrznej, co jest skutkiem oddalenia punktu środkowego głowicy pomiarowej od badanej powierzchni. Wyniki badań były podstawą do określenia wartości granicznych sygnału pomiarowego określających badany pierścień jako wadliwy. Ze względu na różny poziom sygnału dla badania powierzchni zewnętrznej i wewnętrznej zaproponowano określenie osobnych progów dla powierzchni wewnętrznej i zewnętrznej. Uzyskane wyniki badań umożliwiły opracowanie metody kalibracji systemu do automatycznej kontroli jakości pierścieni łożyskowych.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2015, 1; 53-64
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deblurring approach for motion camera combining FFT with α-confidence goal optimization
Autorzy:
Huang, Lve
Wu, Lushen
Xiao, Wenyan
Peng, Qingjin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/174045.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
image deblurring
fast motion camera
confidence goal optimization
fast Fourier transform
high-railway defect detection
Opis:
Sharp images ensure success in the object detection and recognition from state-of-art deep learning methods. When there is a fast relative motion between the camera and the object being imaged during exposure, it will necessarily result in blurred images. To deblur the images acquired under the camera motion for high-quality images, a deblurring approach with relatively simple calculation is proposed. An accurate estimation method of point spread function is firstly developed by performing the Fourier transform twice. Artifacts caused by image direct deconvolution are then reduced by predicting the image boundary region, and the deconvolution model is optimized by an α-confidence statistics algorithm based on the greyscale consistency of the image adjacent columns. The proposed deblurring approach is finally carried out on both the synthetic-blurred images and the real-scene images. The experiment results demonstrate that the proposed image deblurring approach outperforms the existing methods for the images that are seriously blurred in direction motion.
Źródło:
Optica Applicata; 2020, 50, 2; 185-198
0078-5466
1899-7015
Pojawia się w:
Optica Applicata
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Defect Detection Using Deep Learning-Based YOLOv3 in Cross-Sectional Image of Additive Manufacturing
Autorzy:
Choi, Byungjoo
Choi, Yongjun
Lee, Moon-Gu
Kim, Jung-Sub
Lee, Sang-Won
Jeon, Yongho
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2048889.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
additive manufacturing
deposition defect
data augmentation
YOLOv3
object detection
Opis:
Deposition defects like porosity, crack and lack of fusion in additive manufacturing process is a major obstacle to commercialization of the process. Thus, metallurgical microscopy analysis has been mainly conducted to optimize process conditions by detecting and investigating the defects. However, these defect detection methods indicate a deviation from the operator’s experience. In this study, artificial intelligence based YOLOv3 of object detection algorithm was applied to avoid the human dependency. The algorithm aims to automatically find and label the defects. To enable the aim, 80 training images and 20 verification images were prepared, and they were amplified into 640 training images and 160 verification images using augmentation algorithm of rotation, movement and scale down, randomly. To evaluate the performance of the algorithm, total loss was derived as the sum of localization loss, confidence loss, and classification loss. In the training process, the total loss was 8.672 for the initial 100 sample images. However, the total loss was reduced to 5.841 after training with additional 800 images. For the verification of the proposed method, new defect images were input and then the mean Average Precision (mAP) in terms of precision and recall was 0.3795. Therefore, the detection performance with high accuracy can be applied to industry for avoiding human errors.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2021, 66, 4; 1037-1041
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Defect recognition of buried pipeline based on approximate entropy and variational mode decomposition
Autorzy:
Ju, Haiyang
Wang, Xinhua
Zhang, Tao
Zhao, Yizhen
Ullah, Zia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221572.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Buried Pipeline
Defect Recognition
Geomagnetic Anomaly Detection
Variational Mode Decomposition
Approximate Entropy
Opis:
The study aimed to examine the use of Geomagnetic Anomaly Detection (GAD) to locate the buried ferromagnetic pipeline defects without exposing them. However, the accuracy of GAD is limited by the background noise. In the present work, we propose an approximate entropy noise suppression (AENS) method based on Variational Mode Decomposition (VMD) for detection of pipeline defects. The proposed method is capable of reconstructing the magnetic field signals and extracting weak anomaly signals that are submerged in the background noise, which was employed to construct an effective detector of anomalous signals. The internal parameters of VMD were optimized by the Scale–Space algorithm, and their anti-noise performance was compared. The results show that the proposed method can remove the background noise in high-noise background geomagnetic field environments. Experiments were carried out in our laboratory and evaluation results of inspection data were analysed; the feasibility of GAD is validated when used in the application to detection of buried pipeline defects.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2019, 26, 4; 739-755
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 43

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