Page 291 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

291

34. Скоморохов А.О. Нахабов А.Б., Белоусов П.А. Автоматизированный

анализ результатов радиографического контроля сварных соединений на АЭС.

Известия вузов. – Ядерная энергетика. 2009. № 3. С. 29 – 36.

35. Сторожилова М.В., Юрин Д.В. Многомасштабная ранговая

статистическая дифференциация: улучшение слабоконтрастных зашумленных

зображений. Труды научно-технической конференции «Техническое зрение в

системах управления-2011». 2011. С.104 – 109.

36. Kroetz M., Centeno T. M., Delgado M.R. et al. Genetic Algorithms to

Automatic Weld Bead Detection in Double Wall Double Image Digital Radiographs.

WCCI 2012 IEEE World Congress on computational Intelligence. June, 10-15, 2012

Brisbane, Australia. P. 1-7.

37. Hassan J., Majid Awan A., Jalil A. Welding Defect Detection and

Classification Using Geometric Features. Proc. of IEEE 10th International

Conference on Frontiers of Information Technology. 2012. P. 139–144.

38. Canny. J. F. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern

Analysis and Machine Intelligence. 1986. Vol. 8, No 6. P. 679-698,

39. Canny J. F. Finding edges and lines in images. Master's thesis, MIT. AI Lab.

TR-720. 1983.

40. Wang Z., Li Q., Zhong S. and He S. Fast adaptive threshold for the Canny

edge detector Proceedings of SPIE. 2005. Vol. 6044. P. 501-508.

41. Бакут П. А., Колмогоров Г. С., Ворновицкий И. Э. Сегментация

изображений: методы пороговой обработки. Зарубежная радиоелектроника.

1987. № 10. С. 6-24.

42. Kazantsev D., Salov G., Pyatkin V. Statistical detection of defects in

radiographic images of welds. Proc. 16th World Conference on Nondestructive

Testing. Montreal, Canada, August 30–September 3, 2004. P. 1–6.

43. Nacereddine N., Hamami L., Tridi M., Oucief N. Statistical tools for weld

th
defect evaluation in radiographic testing. Proc. 9 European Conf. in Non Destructive