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J-GLOBAL ID：201802288516368425   整理番号：18A0439039

一次統計的特性を用いた物理学ベースの画像セグメンテーションと誘導サーモグラフィーイメージングのための遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

Physics-Based Image Segmentation Using First Order Statistical Properties and Genetic Algorithm for Inductive Thermography Imaging

著者 (4件)： Gao Bin (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Li Xiaoqing (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Woo Wai Lok (School of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Newcastle University, Newcastle upon Tyne, U.K.) ,  Tian Gui yun (School of Automation Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China)
資料名： IEEE Transactions on Image Processing  (IEEE Transactions on Image Processing)
巻： 27  号： 5  ページ： 2160-2175  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0364A  ISSN： 1057-7149  CODEN： IIPRE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サーモグラフィー検査は迅速,非接触,大表面積検出が可能な非破壊試験および評価に広く適用されている。画像セグメンテーションは,同定と欠陥寸法を知るための必須であると考えられる。高レベル性能を達成するために,欠陥生成を記述し,ターゲット領域の正確な抽出を可能にする特異的物理ベースモデルが極めて重要である。本論文では,効果的な遺伝的一次反応速度モデル統計的画像セグメンテーションアルゴリズムは定量的亀裂検出のために提案した。提案された方法は自動教師なし特徴抽出アルゴリズムからの貴重な空間的-時間的パターンを抽出し,処理に特異的な熱ビデオフレームのかなり面倒な手動選択における人間の介入と関連した一連の問題を回避した。自動亀裂のサイジングにおける増強された精度を与えるに分割しきい値を制御するために提案アルゴリズムの中に構築した内部遺伝的機能性。渦電流パルスサーモグラフィは,表面亀裂検出を実証するためのプラットフォームとして実施される。実験との比較は,提案した方法の有効性を検証するために実施された。添加では,大域的定量的評価指数Fスコアは異なるセグメンテーションアルゴリズムの性能を客観的に評価するために採用した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： サイジング ,  *サーモグラフィー ,  *アルゴリズム ,  非破壊検査 ,  表面積 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *遺伝 ,  亀裂 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 定量的評価 ,  パルス電流 ,  亀裂検出 ,  反応速度モデル ,  非接触 ,  *画像セグメンテーション , 【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 (5件)： 統計的特性 ,  物理学 ,  画像セグメンテーション ,  誘導 ,  遺伝的アルゴリズム