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J-GLOBAL ID：201802250296643549   整理番号：18A0132604

moi非破壊検査法の改良したPCNNアルゴリズムの亀裂検出応用に関する研究【Powered by NICT】

Research on crack detection applications of improved PCNN algorithm in moi nondestructive test method

著者 (6件)： Cheng Yuhua (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China) ,  Tian Lulu (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China) ,  Yin Chun (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China) ,  Huang Xuegang (Hypervelocity Aerodynamics Institute, China Aerodynamics Research & Development Center, Mianyang 621000, PR China) ,  Cao Jiuwen (Key Lab for IOT and Information Fusion Technology of Zhejiang, Hangzhou Dianzi University, Zhejiang 310018, PR China) ,  Bai Libing (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 277  ページ： 249-259  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Faraday磁気光学効果(FMoE)法に基づいて,その移動方向における磁気とき偏光は偏光方向を回転,磁気光学イメージング(MOI)に基づく非破壊検査法は,亀裂の検出と同定のための提案した。亀裂を同定するために,パルス結合ニューラルネットワーク(PCNN)モデルに基づくこの方法を開発し,改善された動的しきい値を選択することである。PCNNモデルの出力画像はパルス画像であり,この種の画像は,磁区スポットフィルタで処理した。この種フィルタのパルス画像における亀裂を検出できる接続則に基づいている。検出システムは,上記の二段階で正確な亀裂を同定するために使用することができ,それは結果によって確認された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィルタ ,  磁気 ,  磁気光学効果 ,  *非破壊検査 ,  パルス ,  *亀裂 ,  偏光 ,  画像 ,  ニューラルネットワーク ,  *アルゴリズム ,  磁区
準シソーラス用語： 動的閾値 ,  磁気光学イメージング ,  移動方向 ,  *亀裂検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 磁気光学イメージング ,  パルス対ニューラルネットワーク ,  亀裂検出 ,  しきい値探索 ,  非破壊試験

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非破壊検査法 ,  アルゴリズム ,  亀裂検出 ,  応用 ,  研究