Page 67 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

67

Інформативні ознаки обчислюються на основі зображення дефекту і

вибираються таким чином, щоб за їх значеннями можна було правильно

розділити дефекти на класи.

Інформативні ознаки, що використовуються для класифікації виявлених

дефектів, можна розділити на два типи: яскравісні і геометричні. Яскравісні

ознаки характеризують розподіл інтенсивності на зображенні дефекту.

Геометричні ознаки несуть інформацію про форму і розміри дефекту, а також

про його просторове розташування щодо зварного шва.

В даний час використовують наступні яскравісні ознаки: середня

інтенсивність дефекту; середньоквадратичне значення інтенсивності дефекту;

діапазон інтенсивності в області дефекту; спеціальні інваріантні моменти

(інваріантні до просторової орієнтації і розмірів дефекту).

З геометричних ознак застосовують наступні: велика і мала вісь

еквівалентного еліпса (найменшого еліпса, що може бути описаний навколо

зображення дефекту); площа дефекту; периметр дефекту; радіус еквівалентного

кола; середня відстань від точок дефекту до його центру; кут між великою

віссю еквівалентного еліпса дефекту і горизонтальною лінією; ширина і

довжина еквівалентного прямокутника; площа еквівалентного прямокутника;

відстань від центра дефекту до центра зварного шва.
У представлених у літературі алгоритмах автоматичної класифікації

дефектів [10-13, 15, 16, 149-160] використовуються три основних методи
класифікації:

- класифікація за допомогою штучної нейронної мережі [10, 12, 13, 26];
- статистична класифікація [11, 16];

- класифікація за допомогою експертної системи з нечіткою логікою [15].

У дослідженнях [10, 12, 13, 16] для класифікації дефектів застосовували

тришарову нейронну мережу прямого поширення. Клас дефекту визначався

нейронною мережею на основі його інформативних ознак. Навчання нейронної