Page 69 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

69

більш достовірною. Порівняльний аналіз методів автоматичної класифікації,

зроблений на основі отриманих експериментальних даних, дозволяє зробити

висновок, що якість класифікації дефектів приблизно однакова для всіх

використовуваних методів.

У статті [64] автори використовують геометричні ознаки, ознаки

ланцюгових кодів та ознаки інваріант геометричних об’єктів для класифікації

дефектів за допомогою нейронної мережі. Автори статті [13] дослідили

точність класифікації основних класів дефектів зварних швів, виявлених

рентгенівським методом, як, наприклад підріз, непровар, пора, шлак або

тріщина. Вони використовували нелінійні класифікатори, такі як нейронні

мережі.

В [65] автори на основі траверсальних профілів швів в якості

інформативних ознак для нейронних мереж проводять класифікацію: дефект не

дефект. В [66] автори дослідили 52 геометричних інваріантних моментів для

класифікації дефектів з використанням нейронної мережі. Автори [67] вибрали

набір з 9-ти інформативних ознак для класифікації дефектів на основі

нейронної мережі з точність 97.96%. Проте дослідження проводилися на

невеликій базі – 49 дефектів.

В [43] за допомогою аналізу головних компонент показали що 4 з 9-ти
досліджених інформативних ознак дають більш ніж 97% інформації про всі

спостереження. Для класифікації дефектів застосовували алгоритм максимізації
сподіванні та штучні нейронні мережі. Проте автори визначали належність

дефекту до одного з чотирьох класів:
1) дефекти з подовгастою, прямолінійною формою та різким перепадом

інтенсивності (тріщини, підрізи, непровар по крайці та ін.)

2) дефекти з подовгастою, прямокутною формою та плавним перепадом

інтенсивності (непровар по глибині, подовгасті пори, та ін.)

3) дефекти сферичної форми (пори, вольфрамові включення та ін.)

4) дефекти неправильної форми (тверді чи шлакові включення та ін.)