| Autor: |
Julie Escoda, Roberto Miorelli, Caroline Vienne, Romain Vo, Etienne Decenciere, Aysun Sezer, Hervé Le Borgne, Nicolas Allezard |
| Jazyk: |
German<br />English<br />Spanish; Castilian<br />French<br />Italian |
| Rok vydání: |
2023 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
e-Journal of Nondestructive Testing, Vol 28, Iss 9 (2023) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
1435-4934 |
| DOI: |
10.58286/28495 |
| Popis: |
L’objectif de cet article est de présenter deux applications possibles des méthodes basées sur l’apprentissage profond, dans le cadre du contrôle non destructif par rayons X. Nous choisissons de présenter une méthode de sanction automatique sur des radiographies de pièce de fonderie (roues de voiture en aluminium), et une méthode de reconstruction tomographique en configuration éparse appliquée à une base de données de bouchons en liège naturel. |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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