В настоящее время для повышения скорости подготовки протокола ультразвукового контроля и уменьшения влияния человеческого фактора активно разрабатываются системы распознавания (классификации) отражателей на основе искусственных нейронных сетей. Для более эффективной работы нейронных сетей изображения отражателей целесообразно обработать с целью повышения отношения сигнал/шум изображения и его сегментации (кластеризации). В статье предлагается метод сегментации, основанный на построении бинарной маски, скрывающей блики отражателей. Маска создаётся из условия получения максимально близкого вида гистограммы изображения к распределению Рэлея. Для решения задачи поиска минимума используется генетический алгоритм. В модельных экспериментах продемонстрирована эффективность применения данного подхода для сегментации изображений отражателей, восстановленных по эхосигналам, измеренным с помощью антенных решёток. Для определения типа отражателя применялся метод, основанный на анализе амплитуд бликов изображений, восстановленных по разным акустическим схемам.
Читать дальше >> (файл PDF, 1.7 Мб)