Correlation statistics of a Fourier transform feature with flank wear on different sections of turned surface images for real time monitoring applications

Recognition of Intergranular Corrosion in AISI 304 Stainless Steel by Integrating a Multilayer Perceptron Artificial Neural Network and Metallographic Image Processing

“…Sommer et al [19] used binarization-based digital image processing from illumination and contrast invariant measurements to quantify the porosity of AISI 316L stainless steel. Küllaç and Çuvalcı [20] applied the principles of phase congruence by implementing Fourier transform on turned surfaces to identify their wear.…”

“…To select an optimal cost value for each of the digital image processing methods, different values were evaluated by cross-validation [0.001, 0.01, 0.1, 1, 1, 5,10,15,20,25]. For the phase congruency image processing method, the cost value resulting in the lowest validation error (0.0380) is five; see Figure 4a.…”

Tornalanmış yüzey imgeleri gri ton ortalama değerlerinin takım aşınması ile ilişkisinin incelenmesi

“…Her ne kadar şu ana kadar literatürde ve özel sektör girişimlerinde yüksek hızlı görüntü yakalama ile gerçekleştirilen gerçek zamanlı bir takım izleme yöntemi geliştirilmemiş olsa bile tornalanmış yüzey görüntüleri üzerinden takım aşınmasını yansıtabilecek öznitelikler ve karar verme algoritmaları birçok araştırmacı tarafından yukarıda bahsedilen sinyal tabanlı aşınma takip yöntemlerine alternatif olarak araştırılmaktadır. Günümüz literatüründe; kenar bulma algoritmaları [7], histogram [8], dalgacık (wavelet) [9], gri seviye eş oluşum matrisi [10], Voronoi mozaikleme [11] ve Fourier dönüşümü [12] gibi çeşitli imge/doku analiz yöntemleri yüzey imgelerinden aşınmayı yansıtabilecek özniteliklerin çıkarılması için kullanılmıştır.…”