論文の概要: Rusty Detection Using Image Processing For Maintenance Of Stations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09849v1
- Date: Thu, 16 Nov 2023 12:21:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 14:19:08.683119
- Title: Rusty Detection Using Image Processing For Maintenance Of Stations
- Title（参考訳）: 駅保守のための画像処理によるラッキー検出
- Authors: Dao Duy Tung, Ho Xuan Hung
- Abstract要約: 本研究は, 塗工面上のスラグ断面積を正確に把握することの課題に対処するものである。
塗膜上に存在するさびの割合を計算するために,デジタル画像処理を利用した手法を検討した。
提案手法は,HSV色モデルに基づく。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study addresses the challenge of accurately seg-menting rusted areas on
painted construction surfaces. A method leveraging digital image processing is
explored to calculate the percentage of rust present on painted coatings. The
proposed segmentation approach is based on the HSV color model. To equalize
luminosity and mitigate the influence of illumination, a fundamental model of
single-scale Retinex is applied specifically to the saturation component.
Subsequently, the image undergoes further processing, involv-ing manual color
filtering. This step is crucial for refining the identification of rusted
regions. To enhance precision and filter out noise, the pixel areas selected
through color filtering are subjected to the DBScan algorithm. This multi-step
process aims to achieve a robust segmentation of rusted areas on painted
construction surfaces, providing a valuable contribution to the field of
corrosion detection and analysis.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 塗工面上のスラグ断面積を正確に把握することの課題に対処する。
塗膜上に存在するさびの割合を計算するために,デジタル画像処理を利用した手法を検討した。
提案手法は,HSV色モデルに基づく。
光度を等しくし、照明の影響を軽減するために、単一スケール網膜の基本モデルを飽和成分に適用する。
その後、画像はさらに処理を行い、手動カラーフィルタリングを行う。
このステップはスラスト領域の同定を洗練するために重要である。
精度を高め、ノイズを除去するために、色フィルタリングによって選択された画素領域をDBScanアルゴリズムで処理する。
この多段階のプロセスは, 塗装面上のスラスト領域の堅牢なセグメンテーションを実現することを目的としており, 腐食検出・解析の分野に重要な貢献をする。
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