Automatic Segmentation and Classification of Pipeline Images Using Mathematic Morphology and Fuzzy K-Means Algorithm

سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,808

فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP06_180

تاریخ نمایه سازی: 20 فروردین 1390

چکیده مقاله:

Defects on the Pipeline surface such as cracks cause main problems for governments, specifically when the pipeline is covered under the ground. Manual examination for surface defects in the pipeline has several disadvantages, including varying standards, and high cost. In this paper, a combination of two algorithms based on mathematical morphology and curvature evaluation for segmentation of defects is proposed. Then, we use fuzzy k-means clustering to classify pipe defects. The proposed method can be completely automated and has been tested on more than 250 scanned images of petroleum pipelines of Iran

نویسندگان

M. Ziashahabi

Department of Electrical Engineering, Shahed University, Tehran, Iran

H. Sadjedi

Department of Electrical Engineering, Shahed University, Tehran, Iran

H Khezripour

Department of Computer Engineering , Amir-Kabir Univ, Tehran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ Abdel-Qader, O Abudayyeh and M.E. Kelly, "Analysis of Edge ...
  • T.C. Hutchinson and Z. Chen, "Improved Image Analysis for valuating ...
  • نمایش کامل مراجع