Bildsegmenteringstekniken har i stor utsträckning använts för att på ett effektivt sätt upptäcka ytdefekter inom metallindustrin. På vissa områden inom tillverkningsindustrin är fastställandet av defekter mer oroande än felens exakta placering och form. De flesta nuvarande algoritmer för bildsegmentering är dock komplexa eller har svårt att fastställa felet. Detta papper presenterar en ny metod för att bestämma och grovt lokalisera ytdefekter av stålremsor baserade på Singular Value Decomposition. Metoden har inget behov av bildsegmentering. Den grå nivån matris av en digital bild projiceras på dess singular vektorer som erhålls genom Singular Value Decomposition. En defekt återspeglas som en plötslig förändring av prognoserna. Därför kan defekterna fastställas och grovt lokaliseras beroende på de plötsliga förändringarna. De experimentella resultaten tyder på att denna metod är giltig och lämplig för att bestämma ytdefekterna direkt.
På samma sätt, syftar på metall ytdefekter, en metod baserad på digital bild singular värde sönderdelning utvecklades av REF.
Detection of Surface Defects on Steel Strips Based on Singular Value Decomposition of Digital Image
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Problems in Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}