Login for students

Login for employees

Publication detail

Image Analysis in Tribodiagnostics
Year: 2011
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Information Sciences and Technologies Bulletin of the ACM Slovakia
Publisher name: Slovenská technická univezita v Bratislave
Place: Bratislava
Page from-to: 23-27
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Obrazová analýza v tribotechnické diagnostice Cílem této práce je prozkoumat možnosti využití obrazové analýzy v kombinaci s metodou analytické ferrografie a na základě teoretických poznatků navrhnout nástroj pro automatickou klasifikaci částic. Současné metody analýzy částic opotřebení jsou založeny na vyhodnocení, které nedává přesnou představu o procesech probíhajících mezi třecími povrchy v motorové soustavě. Práce vychází z metody analytické ferrografie, která umožňuje zhodnotit stav sledovaného stroje z hlediska opotřebení. Přínosem klasifikátorů vytvořených v této práci je možnost automatického vyhodnocení výstupů analytické ferrografie; jejich použití odstraňuje zásadní nevýhodu ferrografické analýzy, kterou je její závislost na subjektivním hodnocení expertem provádějícím analýzu. Vytvořené klasifikátory jsou založeny na využití metod strojového učení. Obrazová analýza, analytická ferrografie, klasifikace, částice opotřebení, AdaBoost, obrazové příznaky, metody strojového učení.
eng Image Analysis in Tribodiagnostics The aim of this paper is to explore the possibilities of using the image analysis combined with the method of analytical ferrography and suggest a tool for automated particle classification. Current methods of wear particle analysis are derived from the evaluation that does not offer an exact idea of processes that take place between the friction surfaces in the engine system. The work is based upon the method of analytical ferrography which allows to evaluate the state of the machine. The benefit of use of classifiers defined in this wirk is the possibility of automated evaluation of analytical ferrography outputs; the use of them eliminates the crucial disadvantage of ferrographical analysis which is its dependence on the subjective evaluation done by the expert who performs the analysis. Image analysis, analytical ferrography, classification, wear particles, AdaBoost, image features, machine learning.

Departments

Other Parts

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives