Моделирование и анализ информационных систем
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Модел. и анализ информ. систем:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Моделирование и анализ информационных систем, 2018, том 25, номер 6, страницы 667–679
DOI: https://doi.org/10.18255/1818-1015-667-679 (Mi mais655) 		 
Анализ сигналов

Применение нейронных сетей для распознавания конструктивных элементов рельсов на магнитных и вихретоковых дефектограммах

Е. В. Кузьминa, О. Е. Горбуновb, П. О. Плотниковb, В. А. Тюкинb, В. А. Башкинa

a Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, ул. Советская, 14, г. Ярославль, 150003 Россия
b ООО «Центр инновационного программирования», NDDLab, ул. Союзная, 144, г. Ярославль, 150008 Россия
PDF полного текста (333 kB)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.18255/1818-1015-667-679
Аннотация: Для обеспечения безопасности движения на железнодорожном транспорте регулярно проводится неразрушающий контроль рельсов с применением различных подходов и методов, включая методы магнитной и вихретоковой дефектоскопии. Актуальной задачей является автоматический анализ больших массивов данных (дефектограмм), которые поступают от соответствующего оборудования. Под анализом понимается процесс определения по дефектограммам наличия дефектных участков наряду с выявлением конструктивных элементов рельсового пути. Данная статья посвящена задаче распознавания образов конструктивных элементов железнодорожных рельсов по дефектограммам многоканальных магнитных и вихретоковых дефектоскопов. Рассматриваются три класса конструктивных элементов рельсового пути: 1) болтовой стык с прямым или скошенным соединением рельсов, 2) электроконтактная сварка рельсов и 3) алюмотермитная сварка рельсов. Образы, которые не могут быть отнесены к этим трем классам, условно считаются дефектами и выносятся в отдельный четвертый класс. Для распознавания образов конструктивных элементов на дефектограммах применяется нейронная сеть, реализованная в рамках открытой библиотеки TensorFlow. С этой целью каждая выделенная для анализа область дефектограммы преобразуется в графический образ в градации серого цвета размером 20 на 39 пикселей.
Ключевые слова: неразрушающий контроль рельсов, магнитная и вихретоковая дефектоскопия, обнаружение дефектов, автоматический анализ дефектограмм, нейронные сети.
Поступила в редакцию: 01.10.2018
Исправленный вариант: 23.11.2018
Принята в печать: 30.11.2018
Тип публикации: Статья
УДК: 004.032.26
Образец цитирования: Е. В. Кузьмин, О. Е. Горбунов, П. О. Плотников, В. А. Тюкин, В. А. Башкин, “Применение нейронных сетей для распознавания конструктивных элементов рельсов на магнитных и вихретоковых дефектограммах”, Модел. и анализ информ. систем, 25:6 (2018), 667–679
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{KuzGorPlo18}
\by Е.~В.~Кузьмин, О.~Е.~Горбунов, П.~О.~Плотников, В.~А.~Тюкин, В.~А.~Башкин
\paper Применение нейронных сетей для распознавания конструктивных элементов рельсов на магнитных и вихретоковых дефектограммах
\jour Модел. и анализ информ. систем
\yr 2018
\vol 25
\issue 6
\pages 667--679
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/mais655}
\crossref{https://doi.org/10.18255/1818-1015-667-679}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais655
  • https://www.mathnet.ru/rus/mais/v25/i6/p667
    • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Моделирование и анализ информационных систем
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:383
    PDF полного текста:471
    Список литературы:26
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024