Resumen

La inspección radioscópica automática de piezas industriales suele utilizar métodos basados en referencias. Estos métodos seleccionan, como referencia para la comparación, datos de imágenes de piezas en buen estado para detectar las anomalías de las piezas sometidas a inspección. Sin embargo, las piezas pueden variar dentro de la especificación durante el proceso de producción, lo que dificulta la comparación de conjuntos de imágenes de referencia antiguos con imágenes actuales de piezas y aumenta la probabilidad de falsos rechazos. Para contrarrestar esta variabilidad, es necesario actualizar los conjuntos de imágenes de referencia. Este artículo propone un procedimiento adaptativo de selección de conjuntos de imágenes de referencia para su uso en el sistema de reconocimiento asistido de defectos (ADR) en la inspección de álabes de turbina. En primer lugar, el procedimiento selecciona un conjunto de imágenes de referencia inicial mediante un enfoque denominado optimizador de modelos ADR y, a continuación, utiliza la tasa positiva en una ventana de tiempo deslizante para determinar la necesidad de actualizar el conjunto de imágenes de referencia. Cuando es necesario, el optimizador del modelo ADR se vuelve a entrenar con nuevos datos consistentes en los antiguos conjuntos de imágenes de referencia aumentados con imágenes falsas rechazadas para generar un nuevo conjunto de imágenes de referencia. El resultado experimental demuestra que el procedimiento propuesto puede seleccionar de forma adaptativa un conjunto de imágenes de referencia, lo que conduce a un proceso de inspección con una alta tasa de verdaderos positivos y una baja tasa de falsos positivos.

• Materias:Ingeniería electrónica Codificación de video Procesamiento de señales asistido por computador Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Video Coding Signal processing computer-assisted Computing Data processing
• Palabras claves:optimizador del modelo adr, piezas, alta tasa de verdaderos positivos, baja tasa de falsos positivos, nuevo conjunto de imágenes de referencia, antiguos conjuntos de imágenes de referencia, antiguos conjuntos de imágenes de referencia, imagen de referencia adaptable, reconocimiento asistido de defectos, inspección radioscópica automática
• Keywords:adr model optimizer, parts, high true positive rate, low false positive rate, new reference image set, old reference image sets, older reference image sets, adaptive reference image, assisted defect recognition, automatic radioscopic inspection