Статья
DOI:
Полный текст:
В процессе производства металлических изделий и металлоконструкций в материале нередко возникают различные дефекты, влияющие на эксплуатационные характеристики объекта. Для выявления внутренних дефектов используется радиографический метод контроля, позволяющий оценить качество материала контролируемого объекта по рентгенографическому снимку, который далее оцифровывается и передается на анализ. В статье рассмотрены основные методы поиска объектов на полутоновом изображении, а также рассмотрен процесс разработки информационной системы, использующей в качестве основного инструмента обработки изображений каскадный классификатор Хаара.
Абрамов Г. В., Медведкова И. Е., Коробова Л. А. Проектирование информационных систем. – Воронеж: Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2012. – 172 с.
Антонов В. Ф., Москвитин А. А. Методы и средства проектирования информационных систем. – Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. – 342 с.
Буэно Глория Гарсия, Суарес Оскар Денис, Эспиноса Хосе Льюис. Обработка изображений с помощью OpenCV. – Москва: ДМК-Пресс, 2016. – 210 с.
ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. – Москва: Стандартинформ, 2009. – 21 с.
ГОСТ 30242-97. Дефекты соединений при сварке металлов плавлением. Классификация, обозначение и определения. – Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 1997. – 8 с.
ГОСТ Р ИСО 6520-1-2012. Сварка и родственные процессы. Классификация дефектов геометрии и сплошности в металлических материалах. Сварка плавлением. – Москва: Стандартинформ, 2014. – 36 с.
Гриценко Ю. Б. Архитектура предприятия. – Томск: Эль Контент, 2011. – 206 c.
Классификатор Хаара. – Москва: Тематические Медиа, 2006. – URL: company/ recognitor/ blog/ 228195.html (дата обращения: 15.01.2019).
Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3. – Москва: ДМК-Пресс, 2017. – 826 с.
Лутц М. Изучаем Python. – Санкт-Петербург: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с.
Лутц М. Программирование на Python. – Санкт-Петербург: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.
Признаки Хаара. – URL: Признаки_Хаара.html (дата обращения: 15.01.2019).
Системы и комплексы компьютерной радиографии DUERR NDT. – URL: (дата обращения: 15.01.2019).
Сорокин А. А., Орлова А. Ю. Реинжиниринг бизнес-процессов. – Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2014. – 212 с.
Стасышин В. М. Проектирование информационных систем и баз данных. – Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2012. – 100 с.
Цифровая система «Видеорен ПРО». – URL: http:// www. unitest- roentgen.ru/produktsiya/ tsifrovaya-radiografiya/ kompleksy- tsifrovoj-radiografii-gradient/217-programmnoeobespechenie-videoren-pro.html (дата обращения: 15.01.2019).
Learn OpenCV. – URL: (дата обращения: 15.01.2019).
OpenCV. – URL: – (дата обращения: 15.01.2019).
OpenCV. – URL: – https:// ru.wikipedia.org/ wiki/ OpenCV. html (дата обращения: 15.01.2019).
Антонов В. Ф., Москвитин А. А. Методы и средства проектирования информационных систем. – Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2016. – 342 с.
Буэно Глория Гарсия, Суарес Оскар Денис, Эспиноса Хосе Льюис. Обработка изображений с помощью OpenCV. – Москва: ДМК-Пресс, 2016. – 210 с.
ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. – Москва: Стандартинформ, 2009. – 21 с.
ГОСТ 30242-97. Дефекты соединений при сварке металлов плавлением. Классификация, обозначение и определения. – Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 1997. – 8 с.
ГОСТ Р ИСО 6520-1-2012. Сварка и родственные процессы. Классификация дефектов геометрии и сплошности в металлических материалах. Сварка плавлением. – Москва: Стандартинформ, 2014. – 36 с.
Гриценко Ю. Б. Архитектура предприятия. – Томск: Эль Контент, 2011. – 206 c.
Классификатор Хаара. – Москва: Тематические Медиа, 2006. – URL: company/ recognitor/ blog/ 228195.html (дата обращения: 15.01.2019).
Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3. – Москва: ДМК-Пресс, 2017. – 826 с.
Лутц М. Изучаем Python. – Санкт-Петербург: Символ-Плюс, 2011. – 1280 с.
Лутц М. Программирование на Python. – Санкт-Петербург: Символ-Плюс, 2011. – 992 с.
Признаки Хаара. – URL: Признаки_Хаара.html (дата обращения: 15.01.2019).
Системы и комплексы компьютерной радиографии DUERR NDT. – URL: (дата обращения: 15.01.2019).
Сорокин А. А., Орлова А. Ю. Реинжиниринг бизнес-процессов. – Ставрополь: Северо-Кавказский федеральный университет, 2014. – 212 с.
Стасышин В. М. Проектирование информационных систем и баз данных. – Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2012. – 100 с.
Цифровая система «Видеорен ПРО». – URL: http:// www. unitest- roentgen.ru/produktsiya/ tsifrovaya-radiografiya/ kompleksy- tsifrovoj-radiografii-gradient/217-programmnoeobespechenie-videoren-pro.html (дата обращения: 15.01.2019).
Learn OpenCV. – URL: (дата обращения: 15.01.2019).
OpenCV. – URL: – (дата обращения: 15.01.2019).
OpenCV. – URL: – https:// ru.wikipedia.org/ wiki/ OpenCV. html (дата обращения: 15.01.2019).
Ключевые слова:
дефекты металла, поиск, радиография, алгоритмы, полутоновые
изображения, неразрушающий контроль
Для цитирования:
Логинов В. Н., Щипанов К. А., Лавров В. В. Разработка web-приложения системы идентификации дефектов металла на полутоновых изображениях с использованием каскадного классификатора Хаара на платформе ASP.NET CORE MVC // Вестник Череповецкого государственного университета. – 2019. – № 4 (91). – С. 7–20. DOI:10.23859/1994-0637-2019-4-91-1
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.