Automatisk visuell kontroll av vajrar är en viktig men utmanande uppgift. Anomalier i vajrar är vanligtvis diskreta och upptäckten av dem är ett svårt arbete. En tillförlitlig upptäckt av anomalier är absolut nödvändig för att garantera repens säkerhet. En klassificeringsmetod av en klass för automatisk upptäckt av anomalier i vajrar presenteras. Olika väletablerade egenskaper från området för upptäckt av textfel jämförs med sammanhangskänsliga egenskaper som extraheras genom linjär förutsägelse. De används för att lära sig en Gaussisk blandning modell som representerar den felfria rep struktur. Utomjordingar betraktas som anomalier. För att utvärdera metodens robusthet används ett träningsset med avsiktligt tillsatt, defekta prover. Den inlärda modellens generaliseringsförmåga, som är viktig för det praktiska livet, utnyttjas genom att testa modellen på olika datauppsättningar från identiskt konstruerade rep. Alla experiment utfördes på verkliga repdata. Resultaten visar en hög generaliseringsförmåga, samt en god robusthet till outliers i träningssetet. Den framlagda metoden kan utesluta upp till 90 procent av repet som felfritt utan att missa en enda defekt.
Resultat av den automatiska feldetekteringen i vajrar som presenteras i REF.
ROBUSTNESS OF DIFFERENT FEATURES FOR ONE-CLASS CLASSIFICATION AND ANOMALY DETECTION IN WIRE ROPES
{'venue': 'VISAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}