Resumen

La vida útil del cable metálico es crucial en la industria manufacturera, la minería, etc. Los daños pueden detectarse utilizando técnicas adecuadas de ensayos no destructivos o ensayos destructivos cortando la pieza. Para los problemas de clasificación de cables rotos, este trabajo tiene como objetivo mejorar la precisión del reconocimiento. Frente a los defectos en el exterior del cable, se desarrolla en primer lugar un método novedoso de reconocimiento de cables rotos basado en la fusión de información magnética e infrarroja. Se propone un método de eliminación de ruido, que se adopta para la señal magnética, a fin de eliminar la señal de línea de base y la hebra ondulada. Se emplea un método de segmentación de imágenes para separar los defectos de las imágenes infrarrojas. Se extraen vectores característicos de las imágenes magnéticas y las imágenes infrarrojas y, a continuación, se aplica una red de máquinas de aprendizaje extremo de kernel para llevar a cabo el reconocimiento de los cables rotos. Los resultados experimentales muestran que el método de eliminación de ruido y la segmentación de imágenes son eficaces y que la fusión de información puede mejorar la precisión de la clasificación, lo que puede proporcionar información útil para estimar la vida útil residual del cable metálico.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:alambres rotos, imágenes infrarrojas, cable metálico, técnicas adecuadas de ensayos no destructivos, problemas de clasificación de alambres rotos, método de segmentación de imágenes, fusión de información infrarroja, defectos, método, reconocimiento
• Keywords:broken wires, infrared images, wire rope, appropriate nondestructive testing techniques, broken wires classification problems, image segmentation method, infrared information fusion, defects, method, recognition