Page 70 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

70

У відомих на сьогодні методах розпізнавання дефектів процес

розпізнавання складається з трьох основних процедур: попередньої обробки

вихідного зображення, виявлення дефектів і класифікації дефектів.

Попередня обробка дозволяє підвищити вірогідність розпізнавання. Для

підвищення контрастності вихідного зображення найбільш ефективними

виявилися методи адаптивної еквалізації гістограми, напівтонові профілі і

адаптивне контрастування, а для усунення шумів - медіанний фільтр, фільтр

Савицького-Голея, низькочастотний фільтр, морфологічна обробка і вейвлет-

перетворення.

Для виділення області зварного шва на зображенні перспективними є

моделі активних форм та штучні нейронні мережі. Використання штучних

нейронних мереж є найефективнішим для якісних зображень з прямою зоною

зварного шва.

Серед методів сегментації радіографічного зображення для виділення

дефектів перспективними можна вважати наступні: вилучення фону, вибір

порогу за гістограмою, локальне порогування, алгоритм ланцюгового коду,

послідовність високочастотних фільтрів, нарощування областей,

високочастотні фільтри, перетворення Фур’є, морфологічні фільтри,

напівтонові профілі, лапласіан від гаусіана. адаптивну порогову обробку,
виділення границь областей на основі вейвлет-перетворення, сегментацію за

допомогою штучної нейронної мережі.
Для класифікації дефектів у даний час застосовують наступні методи:

класифікація за допомогою штучної нейронної мережі, статистична
класифікація, класифікація за допомогою експертної системи з нечіткою

логікою. Згідно з експериментальним даним, усі ці методи мають приблизно

однакову ефективність, відсоток вірних класифікацій для них складає 81...92 %.