Page 76 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ

76

Автори у статті [165] застосовували три різні підходи для автоматичної

обробки зображень: метод K-середніх для H-компоненти колірної моделі HSI,

алгоритм DCDR в колірному просторі RGB та в просторі HSI. Крім того, для

оцінки радіусів в методі DCDR було застосовано машини опорних векторів на

основі найменших квадратів (LS-SVM). Для перевірки запропонованого

алгоритму було використано сто зображень, здебільшого зібраних на

відкритому повітрі.

Подібний підхід застосовано в роботі [166]. Автори пишуть, що

знебарвлення, що являє собою деградацію покриття, часто є пусковим

механізмом процесу пошкодження сталевого мосту. Для мінімізації людської

помилки при візуальному огляді в дослідженні запропоновано альтернативний

підхід, при якому вимірюється цифрове зображення. Для визначення

знебарвлення між вицвілим та автентичним кольором спочатку слід виконати

відновлення кольорів для зображень. У цьому дослідженні використовуються

машина опорних векторів на основі методу найменших квадратів (LS-SVM),

спектральний розподіл потужності, спектральне відбиття та відновлення

матриці для формування інтегрованого алгоритму. Автори розробили додаток

для смартфонів для полегшення виявлення різниці кольорів у сталевих мостах.

У роботі [167] запропонували метод автоматизованого виявлення корозії
на забрудненій поверхні. Представлено набір ознак, а саме: колір, текстуру та

особливості сітки. Модель гауссівської суміші була навчена для сегментації
корозії на новому наборі ознак, а всі гіперпараметри налаштовані за допомогою

перехресної перевірки. Автори використали колірну модель Lab , що
використовує як параметри світлосилу, відношення зеленого до червоного та

відношення синього до жовтого. Ці три параметри утворюють тривимірний

простір, точки якого відповідають певним кольорам. Найбільш релевантними

ознаками для виявлення іржі є відношення зеленого до червоного та

відношення синього до жовтого, тому набір даних можна зменшити до

двовимірного простору функцій. Для текстурних ознак використали