Главная страница
russian   english
16+
<< назад

Название статьи

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОВЕРХНОСТНЫХ ДЕФЕКТОВ ЛИСТОВОГО ПРОКАТА МЕТОДОМ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ С УПРАВЛЯЕМЫМ РАЗРЕШЕНИЕМ


Номер журнала
1
Дата выпуска
2013

Тип статьи
научная статья
Коды УДК
519.92
Страницы
84-91
Ключевые слова
автоматическая идентификация дефектов, вейвлет-анализ изображений, параллельный алгоритм фильтрации

Авторы
Соловьев Николай Алексеевич
Лесовой Дмитрий Андреевич
Кузьмин Михаил Иванович

Место работы
Соловьев Николай Алексеевич
Нижегородский государственный педагогический университет

Лесовой Дмитрий Андреевич
Нижегородский государственный педагогический университет

Кузьмин Михаил Иванович
Нижегородский государственный педагогический университет


Аннотация
Решается задача автоматической идентификации поверхностных дефектов листового проката для адаптации АСУТП прокатного стана к устранимым дефектам в процессе производства. Предложена модель изображения, позволяющая использовать вейвлет-анализ в задаче идентификации дефектов. Модифицирован алгоритм вейвлет-анализа для модели в матричной форме, обеспечивающий распараллеливание по данным. Экспериментально определены уровни разрешения для устранимых и неустранимых дефектов, выявлены способы, обеспечивающие идентификацию дефектов в реальном времени.

Загрузить статью

Библиографический список
1 . Бугаев Д.П., Соловьев, Н.А. Развитие АСУТП прокатного стана на основе выявления поверхностных дефектов металла методом вейвлет-преобразований видеоизображений // Специальный выпуск журнала «Известия Самарского научного центра Российской академии наук». 2009. С. 180–184
2 . Переберин А.В. О систематизации вейвлет – преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. №2. Раздел 3. С. 15–40.
3 . Виттих В.А., Сергеев В.В., Сойфер В.А. Обработка изображений в автоматизированных системах научных исследований. М.: Наука, 1982. 218 с.
4 . Гергель, В.П. Теория и практика параллельных вычислений. М.: Бином. Лаборатория знаний. 2007. 424 с.
5 . Вычислительный кластер ОГУ [Электронный ресурс]. 2012. Режим доступа: WWW.URL: http://cluster.osu.ru/.
6 . Huang T.S., Yang G.J., Tang G.Y. A fast two-dimensional median filtering algorithm // IEEE transactions on acoustics, speech and signal processing. Vol. ASSP-27. 1979. № 1.
7 . Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Опыт Нижегородского университета по подготовке специалистов в области суперкомпьютерных технологий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2010. № 3-1. С. 191–199.
8 . Воеводин В.В., Гергель В.П. Суперкомпьютерное образование: третья составляющая суперкомпьютерных технологий // Вычислительные методы и программирование: новые вычислительные технологии. 2010. Т. 11. № 2. С. 117–122.
9 . Гергель В.П., Линев А.В., Мееров И.Б., Сысоев А.В. Об опыте проведения программ повышения квалификации профессорско-преподавательского состава по направлению высокопроизводительные вычисления // Открытое и дистанционное образование. 2010. № 3. С. 15–20.
10 . Гергель В.П., Соколинский Л.Б., Демкин В.П., Попова Н.Н., Бухановский А.В. Развитие системы суперкомпьютерного образования в России: текущие результаты и перспективы // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. № 4. С. 268–274.