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Hybrid Wavelet-Fractal Image Coder Applied to Radiographic Images of Weld Defects
Fractal image compression has the advantage in term of its ability to provide a very high compression ratio. Discrete wavelet transform (DWT) retains frequency as well as spatial information of the signal. These structural advantages of the DWT schemes can lead to better visual quality for compression at low bitrate. In order to combine the advantages of wavelet and fractal coding, many coding schemes incorporating fractal compression and wavelet transform have been developed. In this work we evaluate a hybrid wavelet-fractal coder for image compression, and we test its ability to compress radiographic images of weld defects. A comparative study between the hybrid wavelet-fractal coder and pure fractal compression technique have been made in order to investigate the compression ratio and corresponding quality of the image using peak signal to noise ratio. Voir les détails
Mots clés : Fractal Compression, Discrete wavelet transform, Hybrid Wavelet-Fractal Image Coder, Radiographic image
DETECTION OF DEFECTS IN WELD RADIOGRAPHIC IMAGES BY USING MULTI-SCALE GVF B-SPLINE SNAKE
In this paper, we use the active contour models (Snakes) for edge detection and segmentation of weld defects in radiographic images. Gradient Vector Flow snakes enhance the concave object extraction capability. However, the GVF snakes are sensitive to noise. Several new snake models were developed by combining different methods with GVF snake. Here, a multiscale GVF and B-spline model is proposed to overcome the traditional GVF disadvantage. Experiments on synthetic and radiographic images are promising. Voir les détails
Mots clés : Defect extraction, Snake, GVF, Multi-scale, B-Spline.
Detection of Defects in Weld Radiographic Images by Using Chan-Vese Model and Level Set Formulation
In this paper, we propose a model for active contours to detect boundaries’ objects in given image. The curve evolution is based on Chan-Vese model implemented via variational level set formulation. The particularity of this model is the capacity to detect boundaries’ objects without need to use gradient of the image, this propriety gives its several advantages: it allows detecting both contours with or without gradient, it has ability to detect automatically interior contours, and it is robust in the presence of noise. For increasing the performance of model, we introduce the level sets function to describe the active contour, the more important advantage to use level set is the ability to change topology. Experiments on synthetic and real (weld radiographic) images show both efficiency and accuracy of implemented model. Voir les détails
Mots clés : image segmentation, Curve evolution, Chan-Vese Model, EDPs
Invariant shape features and Relevance Feedback for Weld Defect Image Retrieval
Relevance feedback mechanism is used in Content-based Image Retrieval (CBIR) to attempt to minimize the amount of interaction between the user and the system required to improve the retrieval system performance. In this work, such system is proposed for weld radiograms in radiographic testing, with the aim of searching from the overall image database, interactively with the radiograph expert, discontinuities similar to some common weld defect types such as, crack, lack of penetration, porosity and solid inclusion. Similarity measures use feature vectors based on shape descriptors invariant to usual geometric transformations. Experiments over the tested database demonstrate that the CBIR gives good results and is practical and promising for the future of welded joint radiographic examination. Voir les détails
Mots clés : weld defect, Radiographic testing, shape descriptor, CBIR, relevance feedback
Restauration d’images bruitées par les équations aux dérivées partielles (EDP)
La restauration d’images bruitées a fait l’objet de nombreuses recherches en traitement d’images. La difficulté principale vient du fait que les contours des objets et les discontinuités de l’image doivent être préservés. Les méthodes basées sur les équations aux dérivées partielles et les techniques de filtrage anisotropes répondent à ces exigences. Dans cet article nous proposons deux nouvelles variantes sous la forme d’un double schéma itératif non linéaire de Perona-Malik, qui peut enlever le bruit, préserver les bords et garder leur localisation exacte. Les tests effectués sur des images bruitées ont démontré que nos variantes atteignent des performances appréciables. Voir les détails
Mots clés : filtrage isotrope, filtrage anisotrope, Equation de Perona-Malik, Restauration des images.
Search of the effectiveness of the insulating barrier in a system point-barrier insulating-plan
The aim of our work is the study by numerical simulation of the efficiency ofthe insulating barrier according to its geometrical dimensions and position by consideringtwo cases:- Without Electrical discharge- Reproduce the forms of electric discharges, in point insulating barrier- system plan. Voir les détails
Mots clés : Electrical discharge, insulating barrier, finite element, electrical field.
Modélisation thermique lors du soudage d’un acier HSLA
L’objet de la présente étude consiste à mettre en avant la simulation des réparations des champs de température lors de soudage, sachant que ces réparations constituent un problème majeur dans les bureaux d'étude en soudage. Il s’agit d’étudier la réparation de la température par le transfert de chaleur par conduction qui influe sur le comportement du soudage tel que les joints soudés et la zone affectée thermiquement (Z.A.T). On présente en ce projet un modèle effectuée en Comsol 4.0a. Les entrées du logiciel correspondent aux caractéristiques géométriques, les propretés physiques et thermodynamiques de métal de base choisi (HSLA) qui est un matériau destiné aux transports des hydrocarbures. Les résultats de numérique montrent l’effet néfaste de premier contacte lors du soudage du fait du gradient de température élevé, qui portent préjudice à la qualité de la soudure. Voir les détails
Mots clés : soudage TIG, HSLA, modélisation thermique, Comsol 4.0a.
Identification d'un modèle neuronale du processusmétallurgique dans le convertisseur à oxygène
Dans le domaine de la sidérurgie, l'ajustement dupourcentage de la composition chimique de la fonte dansle convertisseur à oxygène est indispensable pour produirede l'acier, cette opération est effectuer par une lanced'oxygène dans la fonte liquide sans dépense d'énergie(combustible). L'oxygène injecté faire des réactionschimique avec les éléments de la fonte, et suivant laquantité d'oxygène injecté on peut fixer le pourcentage dechaque élément chimique dans l'acier. Il est parfoisextrêmement difficile de modéliser les variations descompositions chimiques avec des dynamiques nonlinéaires. Dans ce travail, l’identification des relations nonlinéaire à été étudiée en utilisant les réseaux de neurones,des cas réels ont été adaptés utilisant des banques dedonnées du processus, les résultats obtenus sont présentéset discutés. Voir les détails
Mots clés : modélisation, réseau de neurone, convertisseur à oxygène.
Application of the neural networks for modeling the molten steel level variation in the continuous casting process
In this paper our principal study is the development of a model of synthesis presents the variation of the molten steellevel in the ingot mould of continuous casting by using the extraction speed in the input of the model. The approach usedis based on the neural networks technique which allows modeled the process of level variation, and also makes it possibleto know the reliability of the neural networks the modeling the industrial processes. Voir les détails
Mots clés : modeling, continuous casting, neural networks
Condition Monitoring of Rotating MachinesUsing Artificial Neural Networks andWavelet Transform
This paper deals with the application ofArtificial Neural Network (ANN) and Wavelet Transform(WT) for the prediction of the effect of unbalance fault onthe frequency components of vibration signature ofrotating machines. The suggested Technique is applied to realvibratory signals resulting from sensors placed on a test riginterfaced to a multi-channel data acquisition system OROS 25.The characteristic features of frequency domain vibrationsignals have been used as inputs to the ANN. Thesuggested ANN prediction model was implemented usingBayesian Evidence based training algorithm. It is foundthat the Bayesian Evidence based approach is much moreefficient than other techniques, which results in anaccurate detection of unbalance fault signals in theconsidered rotating machine. Voir les détails
Mots clés : Condition monitoring, Fault Diagnosis, ANN, wavelet, Vibration analysis, unbalance.