Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635043)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Естественные и технические науки  / №3 2013

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ ЛИСТОВОГО ПРОКАТА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТНОЙ КРОССКОРРЕЛЯЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ (100,00 руб.)

0   0
Первый авторБугаев
АвторыСоловьев Н.А.
Страниц4
ID498030
АннотацияПредметом статьи является способ идентификации дефектов листового проката на основе вейвлет корреляции изображений. Вейвлет представление изображений позволяет обрабатывать их на различных уровнях декомпозиции без потери информации о присутствии дефекта на изображении
Бугаев, Д.П. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ ЛИСТОВОГО ПРОКАТА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТНОЙ КРОССКОРРЕЛЯЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ / Д.П. Бугаев, Н.А. Соловьев // Естественные и технические науки .— 2013 .— №3 .— С. 224-227 .— URL: https://rucont.ru/efd/498030 (дата обращения: 04.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Естественные и технические науки, № 3, 2013 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами Бугаев Д.П., соискатель Соловьев Н.А., доктор технических наук, профессор, зав. кафедрой (Оренбургский государственный университет) ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДЕФЕКТОВ ЛИСТОВОГО ПРОКАТА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТНОЙ КРОССКОРРЕЛЯЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ Предметом статьи является способ идентификации дефектов листового проката на основе вейвлет корреляции изображений. <...> Вейвлет представление изображений позволяет обрабатывать их на различных уровнях декомпозиции без потери информации о присутствии дефекта на изображении. <...> THE IDENTIFICATION OF DEFECTS IN SHEET METAL BASED ON IMAGE WAVELET CROSS-CORRELATION The subject of the article is the way of identification of sheet rolled products defects on the basis of wavelet correlation of images. <...> Wavelet representation of the images allows to handle them at different levels of decomposition without loss of information about the presence of a defect in the image. <...> При идентификации дефектов листового проката по видеоизображению возникает следующая задача. <...> Имеется входная последовательность f(z) большой длины и образец (дефект) q(z) значительно меньшей длины. <...> Требуется выяснить, присутствует ли образец во входной последовательности. <...> Очевидно, что при наличии искажений изображения, задача не имеет точного решения. <...> Можно говорить лишь о близости в некотором смысле отрезка входной последовательности и образца. <...> Одно из главных преимуществ ВР заключается в возможности работать с функцией на интересующем уровне декомпозиции. <...> С помощью ВР можно получить осредненное представление функции (грубый масштаб – «низкое разрешение») и выделить её локальные свойства (мелкий масштаб – «высокое разрешение»). <...> Данное свойство ВР позволяет ввести анализ с переменным разрешением (масштабом) – кратномасштабный анализ (КМА). <...> Для КМА степень корреляции пространственных изображений в работе [1], посвященной анализу мелкомасштабной структуры изображений внешних галактик в различных диапазонах радио и оптического излучения, предложен метод вейвлетных <...>