Defect Image Recognition and Classification for Eddy Current Testing of Titanium Plate Based on Convolutional Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the actual production environment, the eddy current imaging inspection of titanium plate defects is prone to scan shift, scale distortion, and noise interference in varying degrees, which leads to the defect false detection and even missed inspection.
In view of this problem, a novel image recognition and classification method based on convolutional neural network (CNN) for eddy current detection of titanium plate defects is proposed.
By constructing a variety of experimental conditions and collecting defect signals, the characteristics of eddy current testing (ECT) signals for titanium plate defects are analyzed, and then the convolution structure and learning parameters are set.
The structural characteristics of local connectivity and shared weights of CNN have better feature learning and characterization capabilities for titanium plate defect images under scan shift, scale distortion, and strong noise interference.
The results prove that, compared with other deep learning and classical machine learning methods, the CNN has a higher recognition and classification accuracy for the defect eddy current image of the titanium plate in the complex detection environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Weiquan& Bao, Jun& Ye, Bo. 2020. Defect Image Recognition and Classification for Eddy Current Testing of Titanium Plate Based on Convolutional Neural Network. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145015
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Weiquan…[et al.]. Defect Image Recognition and Classification for Eddy Current Testing of Titanium Plate Based on Convolutional Neural Network. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145015
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Weiquan& Bao, Jun& Ye, Bo. Defect Image Recognition and Classification for Eddy Current Testing of Titanium Plate Based on Convolutional Neural Network. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1145015
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1145015
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر