Preview

Proceedings in Cybernetics

Advanced search

DETECTION OF FABRICATION HOLES WITH SIGNATURE ANALYSIS

Abstract

The article deals with the problem of determining the shape and parameters of holes (shape, location (coordinates), size, etc.) with the method of image signature analysis. This subject is particularly relevant to the mechanical engineering, where it is necessary to control the quality of fabrication holes in real-time. The feedforward artificial neural network is used as the classifier. The application of the said approach allows of obtaining an acceptable quality of the image classification (holes) on the basis of the training samples and solving the problem of detecting holes under noise conditions. The design of artificial neural network, training and testing were carried out in Matlab. The filtering of images and obtained signatures was conducted to achieve the noise immunity of the classifier. As a result of computer experiment in the Matlab environment the given system showed the possibility of identification of fabricaion holes with acceptable accuracy.

About the Authors

E. V. Grebenyuk
Surgut State University
Russian Federation


I. L. Novik
Surgut State University
Russian Federation


D. V. Tarakanov
Surgut State University
Russian Federation


References

1. Абакумов И. И. Компенсация погрешностей оптико-электронной системы автоматизированного контроля геометрических параметров объектов : дис. … канд. тех. наук. СПб., 2014. 133 с.

2. Махов В. Е. Оптический метод и средства контроля деформаций и линейных размеров в машиностроении : дис. … д-ра тех. наук. СПб., 2015. 381 с.

3. Местецкий Л. М. Непрерывная морфология бинарных изображений: фигуры, скелеты, циркуляры. М. : Физматлит, 2009. 288 с.

4. Потапов А. С. Распознавание образов и машинное восприятие: общий подход на основе принципа минимальной длины описания. СПб. : Политехника, 2007. 547 с.

5. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. Изд. 3-е, испр. и доп. М. : Техносфера, 2012. 1104 с.

6. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений : моногр. ; под ред. П. А. Чочиа. М. : Техносфера, 2005. 1070 с.

7. Хайкин С. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. М. : Вильямс, 2016, 1104 с.

8. Медведев В. С., Потемкин В. Г. Нейронные сети. MATLAB 6. М. : Диалог МИФИ, 2002. 496 с.


Review

For citations:


Grebenyuk E.V., Novik I.L., Tarakanov D.V. DETECTION OF FABRICATION HOLES WITH SIGNATURE ANALYSIS. Proceedings in Cybernetics. 2017;(3 (27)):31-39.

Views: 139


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1999-7604 (Online)