Automated defect detection for fast evaluation of real inline CT scans

Autor:	Lukas Schulte, Christian Wojek, Martin Krenkel, Weaam Alkhaldi, Stephan Tschechne, Eno Toeppe, Maxim Schlotterbeck
Rok vydání:	2020
Předmět:	010302 applied physics business.industry Computer science Mechanical Engineering media_common.quotation_subject General Physics and Astronomy 01 natural sciences Fast evaluation Mechanics of Materials 0103 physical sciences Fully automatic Contrast (vision) General Materials Science Computer vision Artificial intelligence business 010301 acoustics media_common
Zdroj:	Nondestructive Testing and Evaluation. 35:266-275
ISSN:	1477-2671 1058-9759
DOI:	10.1080/10589759.2020.1785446
Popis:	In this paper, we present a fully automatic evaluation approach that can be used for fast inline CT scanning. In contrast to classical defect-recognition algorithms, this approach does not require ...
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ac3ea26fe6a3abd708c86df9333e7750 https://doi.org/10.1080/10589759.2020.1785446 Zobrazit plný text záznamu Plný text ve formátu PDF Plný text ve formátu HTML
Nepřihlášeným uživatelům se plný text nezobrazuje	K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.