Mechanical Structure Defect Detection after High Temperature Based on Image Processing
Notice bibliographique
Résumé
Mechanical structures may exhibit defects during long-time high-temperature operation.Infrared image technology quickly and automatically detects mechanical structure defects, improves detection speed and accuracy, and reduces the workload of manual detection.Although high-temperature infrared image processing method has made significant progress in detecting the defects, it still has some shortcomings.Defect features in high-temperature infrared images may not be obvious and are mixed with background information, thus making it difficult to accurately identify and extract them.Therefore, this research studied the detection method of mechanical structure defects after high temperature based on image processing.Transform domain denoising method was used to decompose the transform domains of images, which distinguished signals and noises in the images.Adaptive Contrast Enhancement (ACE) algorithm was used to enhance the images.A feature fusion imaging detection framework for infrared and optical imaging of high-temperature mechanical structures was constructed, which improved the accuracy and reliability of defect detection.Deep neural network was combined with the heuristic fusion section, which further explored deep features in the images and improved the fusion effects.The proposed fusion features were processed using binary tree classification and hierarchical classifier, which accurately identified the abnormal defect regions in the infrared images of high-temperature mechanical structures.The experimental results verified that the proposed method was effective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».