Rusty Detection Using Image Processing For Maintenance Of Stations

要約

この研究は、塗装された建築表面上の錆びた領域を正確にセグメント化するという課題に取り組みます。
デジタル画像処理を活用した方法を検討して、塗装コーティングに存在する錆の割合を計算します。
提案されたセグメンテーションのアプローチは、HSV カラー モデルに基づいています。
明度を均一化し、照明の影響を軽減するために、シングルスケール Retinex の基本モデルが特に彩度成分に適用されます。
その後、画像は手動のカラー フィルタリングを含むさらなる処理を受けます。
このステップは、錆びた領域の識別を正確にするために重要です。
精度を高めてノイズを除去するために、カラー フィルタリングを通じて選択されたピクセル領域に DBScan アルゴリズムが適用されます。
この複数段階のプロセスは、塗装された建築表面上の錆びた領域の堅牢なセグメンテーションを達成することを目的としており、腐食の検出と分析の分野に貴重な貢献を提供します。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google