Deep Learning Neural Network Performance on NDT Digital X-ray Radiography Images: Analyzing the Impact of Image Quality Parameters—An Experimental Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In response to the growing inspection demand exerted by process automation in component manufacturing, non-destructive testing (NDT) continues to explore automated approaches that utilize deep-learning algorithms for defect identification, including within digital X-ray radiography images. This necessitates a thorough understanding of the implication of image quality parameters on the performance of these deep-learning models. This study investigated the influence of two image-quality parameters, namely signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR), on the performance of a U-net deep-learning semantic segmentation model. Input images were acquired with varying combinations of exposure factors, such as kilovoltage, milli-ampere, and exposure time, which altered the resultant radiographic image quality. The data were sorted into five different datasets according to their measured SNR and CNR values. The deep-learning model was trained five distinct times, utilizing a unique dataset for each training session. Training the model with high CNR values yielded an intersection-over-union (IoU) metric of 0.9594 on test data of the same category but dropped to 0.5875 when tested on lower CNR test data. The result of this study emphasizes the importance of achieving a balance in training dataset according to the investigated quality parameters in order to enhance the performance of deep-learning segmentation models for NDT digital X-ray radiography applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle