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J-GLOBAL ID：201702283186497187   整理番号：17A0812562

画像処理に基づく配管破壊検出【JST・京大機械翻訳】

Crack inspection of pipeline based on image processing

著者 (4件)： Sun Wenya (北京信息科技大学机電工程学院) ,  Li Tianjian (北京信息科技大学机電工程学院) ,  Huang Min (北京信息科技大学机電工程学院) ,  Chen Xiao (北京信息科技大学机電工程学院)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 34  号： 1A  ページ： 36-39  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 従来のパイプライン亀裂検出方法は遅い速度と低い精度のために,画像処理に基づくパイプライン亀裂の自動検出法を提案する。最初に,収集したパイプライン画像の画像を強化し,雑音を効果的に除去した。亀裂画像と背景画像の濃淡値の差異を利用して、モルフォロジー勾配アルゴリズムを用いてエッジ検出を行った。エッジ検出に基づく閾値分割を提案し,実験結果を他の方法と比較した。セグメンテーション画像を形態学的に処理し,特徴画像を抽出し,最終的に固有値を計算した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エッジ検出 ,  亀裂 ,  *画像処理 ,  モルフォロジー ,  *配管 ,  セグメンテーション ,  *画像 ,  固有値 ,  雑音
準シソーラス用語： 背景画像 ,  自動検出 ,  亀裂検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像処理 ,  配管 ,  破壊