Научные исследования в области автоматизации контроля сварки на основе анализа рентгеновских снимков

Среди работ, посвященных проблемам распознавания и анализа объектов, в качестве основных источников, можно выделить таких авторов как: Ю.В. Визильтер и его работы «Применение метода анализа морфологических свидетельств в задачах машинного зрения»[13], «Проективные морфологии и их применение в структурном анализе цифровых изображений»[14], «Исследование поведения авторегрессионных фильтров в задаче выделения и анализа движения на цифровых видеопоследовательностях» [16]; А.А. Потапов, рассмотревший алгоритмы и методы распознавания в работе «Новейшие методы обработки изображений»[63]; Е.П. Путятин («Обработка изображений в робототехнике»)[70]; В.И. Якунин, рассмотревший геометрию распознавания в работе «Геометрические основы систем автоматизированного проектирования технических поверхностей» [90].

Среди зарубежных авторов следует отметить такие работы как: Вудс Р. «Цифровая обработка изображений» [19]; Гонсалес, Р. «Цифровая обработка изображений в среде MATLAB» [25]; Прэтт, У. «Цифровая обработка изображений»[69]; Chen, С.Н. «Handbook of pattern recognition and computer vision»[98]; Shalkoff, R.J. «Digital image processing and computer vision»[108].

Однако данные работы и исследования не затрагивают тему работы с рентгеновскими снимками и не учитывают их специфику, ограничиваясь анализом методик распознавания для общих случаев, таких как компьютерное зрение и выделение объектов для цветных либо монохромных изображений.

Отдельно следует рассмотреть научные диссертации по темам, близким к теме исследования (таблица 1.3).

Таблица 1.3 - Работы, посвященные проблемам распознавания и анализа образов

Тема

Год публикации

Автор

Город

Содержание, результаты исследований

1

2

3

4

5

Эффективные алгоритмы векторизации растровых изо

бражений и их реализация в геоинфор-мационной системе

2002

Новиков

Ю.Л.

Томск

Предложены модели первичного векторного представления бинарных и многоцветных растровых изображений, являющиеся планарными графами линий, отличающиеся тем, что они являются специальным образом построенными триангуляциями, элементы которых снабжены атрибутивным описанием. Описаны методы распознавания изображений геоинформаци-онных объектов.[58]

Алгоритмические средства обработки и анализа изображений на основе преобразования Хафа

2002

Вершок

Д.А.

Минск

Описаны алгоритм выделения информативных признаков проекционного типа на основе преобразования Хафа для распознавания рукописных символов, На основе модифицированного преобразования Хафа разработан алгоритм выделения признаков для описания структурированного пространства, который предназначен для системы обработки видеоинформации от монокулярного источника при навигации мобильного робота в незнакомой окружающей обстановке. [12]

Продолжение таблицы 1.3

1

2

3

4

5

Исследование и разработка методов анализа многоградационных растровых изображений в системах тех

нического зрения

2005

Адилов

Р.М.

Пенза

Исследованы алгоритмы бинаризации и сегментации потоковых изображений. Предложены методы определения скорости и моментов инерции объектов по кадрам изображения. [1]

Применение информационной меры однородности в задачах авто

матической классификации объектов и распознавания образов

2006

Маматов

Е.М.

Белгород

Разработаны методы автоматического агрегирования и классификации объектов и распознавания образов. Предложено использовать информационную меру в алгоритмах вычисления оценок для определения различительной способности признаков (весов) и репрезентативностей классов при решении задач распознавания образов. [51]

Поиск инфор

мативных фрагментов описаний объектов в задачах распознавания

2004

Песков

Н.В.

Москва

Рассматривается распознавание на основе прецедентов и построение моделей по представительным наборам классов. Разработан математический аппарат для построения моделей обучающих выборок. [62]

Продолжение таблицы 1.3

1

2

3

4

5

Автоматический анализ изображений и распознавание образов на основе принципа ре-презентационной минимальной длины описания

2008

Потапов

А.С.

Санкт-Петербург

Создана теория выбора критерия качества решения при распознавании образов и анализе изображений и осуществлена разработка методологии исследования представлений изображений на основе принципа репрезен-тациоиной (относящейся к представлениям) минимальной длины описания[64]

Обработка изображений металлических поверхностей в задачах автоматизированного контроля качества изделий

2006

Шевченко Н.А.

Влади

мир

Разработан алгоритм сегментации изображжения, адаптивной генерации масок для металлических деталей, способствующий повышению эффективности дальнейшего дефектов[88].

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >