راهکاری به منظور تشخیص عیب روی هم افتادگی کوردها در تایر در تصاویر اشعه ایکس

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی برق، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز، ایران

2 گروه مهندسی برق، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شیراز

3 دانشکده علوم داده و مهندسی سیستم های هوشمند، دانشگاه خلیج فارس بوشهر

10.22034/irm.2021.299630.1142

چکیده

تشخیص عیوب تایر یک امر مهم در فرآیند اتوماسیون سازی بازرسی تایر است. راهکارهای مختلفی به منظور تشخیص عیوب تایر با استفاده از اطلاعات بافتی و محلی ارائه شده است. این راهکارها در تشخیص انواع عیوب کنترل کیفیت تایر برای شرکت های تولیدی تایر بسیار مهم است. با توجه به اینکه بررسی تصاویر x-ray توسط اپراتور فرایندی زمان‌گیر و هزینه‌بر است لذا استفاده از بینایی ماشین و یادگیری ماشین امری مهم در این صنعت به شمار می‌رود. در این مقاله الگوریتمی برای آشکارسازی عیب در تایر، با استفاده از ارائه می شود. در این مقاله راهکاری جدید به منظور تشخیص عیوب تایر در تصاویر x-ray بر اساس تکنیک های پردازش تصویر ارائه شده است. در روش پیشنهادی، جهت استخراج ویژگی‌های عیب از تکنیک های الگوی باینری محلی استفاده می‌شود. به منظور ارزیابی راهکار پیشنهادی مجموعه دادگان تایر با تصاویر x-ray تهیه شد که با اعمال الگوریتم پیشنهادی بر روی این مجموعه دقت خوبی در تشخیص عیب به دست آمد که از کارآیی مطلوبی نیز برخوردار است.

کلیدواژه‌ها


  1.  

    1. Feng Xia, X-ray Tire Defects Automatic Detection System (Master dissertation of Tianjin University, china, 2008).
    2. Guo, and S. Qin, “High-precision detection of defects of tire texture through X-ray imaging based on local inverse difference moment features,” Sensors 18(8): 2524 (2018).
    3. Behroozi-nia, kh. Seyedmeysam, S. Taheri, and R. Mirzaeifar, “Damage diagnosis in intelligent tires using time-domain and frequency-domain analysis. Mechanics Based Design of Structures and Machines,” 47(1), 54-66 (2019).
    4. Zhang, T. Li, and Q. L. Li, “Defect detection for tire laser shearography image using curvelet transform based edge detector,” Optics & Laser Technology 47, 64–71 (2015).
    5. Xiong, W. He, and H. Wang, “Digital image correlation method (DICM) application in speckle phase-shift of shear speckle defect detection,” in Proceedings of the International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, Chengdu, China, Dec 68, 2010, pp. 380–383.
    6. H. Chien, Y. D. Wu, Y. C. Chen, C. C. Hsieh, T. Chen, and Y. T. Chiou, “Quantitative detection of internal defects in automotive tires by an interferographic technique,” Research in Nondestructive Evaluation 18 (3), 163–177 (2007).
    7. Zhang, T. Li, and Q. L. Li, “Detection of foreign bodies and bubble defects in tire X-ray images based on total variation and edge detection,” Chinese Physics Letters 30 (8), Art. ID 084205 (2013).
    8. K. Ng, H. Y. T. Ngan, X. Yuan, and W. Zhang, “Patterned fabric inspection and visualization by the method of image decomposition,” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 11 (3), 943–947 (2014).
    9. Y. Li, “The study of an improved fuzzy edge detection algorithm in the radial tire quality detection,” In Advanced Materials Research 317, 968–971 (2011).
    10. Gayer and A. Saya, “The use of X-radiography and computer soft-ware for detecting defects during the manufacture of steel-belt tyres,” NDT International 21 (5), 333–336 (1988).
    11. Tsai and C. Chiang, “Automatic band selection for wavelet reconstruction in the application of defect detection,” Image and Vision Computing. 21 (5), 413–431 (2003).
    12. Zhang, X. Cui Y. Liu and B. Yu, “Tire Defects Classification Using Convolution Architecture for Fast Feature Embedding”, International Journal of Intelligence System, Vol. 11, pp 1056-1066, 2018.
    13. Zhu, W. Y. Liu, F. C. Liu, and J. J. Wang, “Inspection of air bubble defect in tires by digital holography,” Opt. Precision Eng. 17 (5), 1099–1104 (2009).
    14. X. Liu, W. Zhou, Q. W. Kuang, L. Cao, and B. Gao, “Defect detection of IC wafer based on spectral subtraction,” IEEE transactions on semiconductor manufacturing 23 (1), 141–147 (2010).
    15. Y. T. Ngan and G. K. H. Pang, “Regularity analysis for patterned texture inspection,” IEEE Transactions on automation science and engineering 6 (1), 131–144 (2009).
    16. Tsai and T. Huang, “Automated surface inspection for statistical textures,” Image and Vision computing 21 (4), 307–323 (2003).
    17. Han and P. Shi, “An adaptive level-selecting wavelet transform for texture defect detection,” Image and Vision computing 25 (8), 1239–1248 (2007).
    18. L. Mak and P. Peng, “An automated inspection system for textile fabrics based on Gabor filters,” Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 24 (3), 359–369 (2008).
    19. Farooq, T. King, P. H. Gaskell, and N. Kapur, “Machine vision using image data feedback for fault detection in complex deformable webs,” Transactions of the Institute of Measurement and Control 26 (2), 119–137 (2004).
    20. J. Kuo and T. Su, “Gray relational analysis for recognizing fabric defects,” Textile Research Journal 73 (5), 461–465 (2003).
    21. Y. T. Ngan, G. K. H. Pang, and N. H. C. Yung, “Performance evaluation for motif-based patterned texture defect detection,” IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 7 (1), 58–72 (2010).
    22. Ghorai, A. Mukherjee, M. Gangadaran, and P. K. Dutta, “Automatic defect detection on hot-rolled flat steel products,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 62 (3), 612–621 (2013).
    23. L. Li, S. K. Tso, X. P. Guan, and Q. Huang, “Improving automatic detection of defects in castings by applying wavelet technique,” IEEE Transactions on Industrial Electronics 53 (6), 1927–1934 (2006).
    24. Zhao and Sh. Qin, “High-Precision Detection of Defects of Tire Texture through X-ray Imaging Based on Local Inverse Difference Moment Features,” Sensors 18 (8), (2018).
    25. Ojala, M. Pietikäinen and T. Mäenpää, “Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns,” IEEE transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24 (7), 971-987 (2002).