Page 84 - КЛАСИФІКАЦІЯ ЛОКАЛІЗОВАНИХ ДЕФЕКТІВ ЗВАРНИХ ШВІВ НА РЕНТГЕНІВСЬКИХ ЗОБРАЖЕННЯХ ТРУБ
P. 84
84
Підсумовуючи вищезазначені методи, слід зазначити, що їх перевірка
проводилася різними способами. Сон та ін. [170] побудував штучні зображення,
що поєднують реальні зображення іржі з синтезованими фоновими
зображеннями. Igoe та Parisi [173] формували матрицю з чистих та кородованих
залізних плиток в різних пропорціях для характеристики концентрації корозії.
Chen et al. [174, 175, 187] створили чисте фонове зображення з рівномірним та
нерівномірним освітленням, а потім наклали фрагменти іржі на фонове
зображення. Хайн і співавтори [88] співпрацювали із експертом, який вибирав
області пікселів та оцінював рейтинги стану, згідно з його спостереженнями за
реальною поверхнею. Боннін-Паскуаль та Ортіс [186] використовували
позначені дефектні та бездефектні патчі для навчання розробленого алгоритму.
Шен та ін. [193] також використовував тестові зображення з позначеними
вручну пікселями двома експертами. На наш погляд, бажано перевіряти
розроблені методи на сукупності зображень, маркованих експертами, як у [186,
192, 193].
Огляд літератури виявив деякі проблеми, які можуть виникнути під час
сегментації іржавих ділянок на фарбованих поверхнях. Перша складність може
бути спричинена нерівномірним освітленням [165, 174, 179, 192] або тінями на
аналізованих зображеннях [165]. Модель Ляо-Лі [165] вирішує проблему
нерівномірного освітлення непрямим способом. Він використовує коефіцієнт
варіації (COV) відтінків сірого, щоб розділити зображення на два класи: з
нерівномірним освітленням та з рівномірним. Потім він застосовує алгоритм
подвійного центру і подвійного радіуса (DCDR) для сегментації в різному
колірному просторі ‒ RGB та HSI відповідно. Друга проблема спричинена
червоним кольором фарби, оскільки багато методів сегментації іржі базуються
на обробці складової Н кольорової моделі HSV [165]. Третя проблема полягає у
сегментації іржі за наявності плям іржі, оскільки це призводить до надмірної
сегментації [165].
