SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-38305"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:hj-38305" > Crack detection in ...

  • Pahlberg, TobiasLuleå tekniska universitet,Träteknik,Luleå University of Technology, Campus Skellefteå, Skellefteå, Sweden (författare)

Crack detection in oak flooring lamellae using ultrasound-excited thermography

  • Artikel/kapitelEngelska2018

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier,2018
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:hj-38305
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-38305URI
  • https://doi.org/10.1016/j.infrared.2017.11.007DOI
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-65698URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Validerad;2017;Nivå 2;2017-12-05 (andbra)
  • Today, a large number of people are manually grading and detecting defects in wooden lamellae in the parquet flooring industry. This paper investigates the possibility of using the ensemble methods random forests and boosting to automatically detect cracks using ultrasound-excited thermography and a variety of predictor variables. When friction occurs in thin cracks, they become warm and thus visible to a thermographic camera. Several image processing techniques have been used to suppress the noise and enhance probable cracks in the images. The most successful predictor variables captured the upper part of the heat distribution, such as the maximum temperature, kurtosis and percentile values 92–100 of the edge pixels. The texture in the images was captured by Completed Local Binary Pattern histograms and cracks were also segmented by background suppression and thresholding. The classification accuracy was significantly improved from previous research through added image processing, introduction of more predictors, and by using automated machine learning. The best ensemble methods reach an average classification accuracy of 0.8, which is very close to the authors’ own manual attempt at separating the images (0.83).

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Thurley, MatthewLuleå tekniska universitet,Signaler och system,Luleå University of Technology, Luleå, Sweden(Swepub:ltu)mjt (författare)
  • Popovic, Djordje,1985-Jönköping University,JTH, Logistik och verksamhetsledning,JTH, Industriell produktutveckling, produktion och design(Swepub:hj)popdjo (författare)
  • Hagman, Olle,1956-Luleå tekniska universitet,Träteknik,Luleå University of Technology, Campus Skellefteå, Skellefteå, Sweden(Swepub:ltu)ollhag (författare)
  • Luleå tekniska universitetTräteknik (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Infrared physics & technology: Elsevier88, s. 57-691350-44951879-0275

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy