Enhanced Identification of Internal Casting Defects in Vehicle Wheels Using YOLO Object Detection and X-Ray Inspection
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 the rapidly evolving automobile industry, the safety and quality of individual vehicle components have gained paramount importance.Among these, aluminum wheels are particularly critical, given their susceptibility to internal casting defects.This study presents a novel approach to identify these defects non-destructively, employing X-ray inspection and harnessing the power of YOLO (You Only Look Once) object detection.Images of vehicle aluminum wheels were obtained via X-ray inspection, revealing the presence of internal defects.Subsequently, a periodic noise e.limination algorithm, underpinned by morphological filtering and adaptive image processing weights, was utilized to enhance the image clarity.The application of a composite cascade filter further improved the image resolution.The enhanced images were then processed using YOLO object detection, a cutting-edge technology renowned for its precision in object detection tasks.This study explores the efficacy of different YOLO model architectures in detecting and identifying internal casting defects in aluminum wheels.Our research contributes to the development of a highly accurate system for the detection of internal casting defects in vehicle wheels, offering potential improvements in vehicle safety.This methodology, pairing X-ray inspection with advanced object detection algorithms, provides a robust approach for defect identification in the production process, laying the groundwork for future advancements in vehicle component quality control.
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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 | 0,001 | 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