Распознавание дефектов сварных соединений по фотоизображениям с использованием геометрических признаков

Abstract

Представлен алгоритм автоматизированного распознавания дефектов (АРД) для обнаружения и классификации дефектов сварных швов по фотоизображениям. Предложенный алгоритм распознавания выделяет дефектную область на сегментированном изображении, извлекает из изображений геометрические особенности и относит дефект к одному из шести классов: отсутствие дефекта, полость, продольная трещина, поперечная трещина, прожог, множественный дефект. Алгоритм реализован в пакете Matlab 2018b MathWorks и протестирован на 60 фотоизображениях дефектов различных классов; точность распознавания составила 85 %.

An automated defect recognition algorithm is presented for detecting and classifying weld defects by photographic images. The proposed recognition algorithm selects a defective domain in a segmented image, extracts geometric features from the image, and relates the defect to one of six classes: no defect, cavity, longitudinal crack, transverse crack, burn-through, or multiple defect. The algorithm is implemented in the Matlab 2018b MathWorks environment and has been tested on 60 photographs of defects of various classes; the accuracy of recognition was 85%