研究目的
开发一种自适应算法，用于分析连铸机辊面热疲劳裂纹，该算法无需针对不同类型图像进行适配，也无需单独选择参数。
研究成果
所开发的自聚焦算法确保了无需特殊适配即可在图像中识别细长曲线形物体（尤其是热疲劳裂纹）。通过分析图像获得的模糊集包含了关于连铸机辊道表面服役缺陷的详细信息，这些信息针对不同参数值组合进行了识别。
研究不足
所提出的算法比应用的基本算法需要稍高的计算成本。其计算成本远高于基本算法，因此需要将初始图像缩小以降低成本。
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连铸机辊面热疲劳裂纹网络图像的处理与分析方法
DOI：10.1007/s11003-018-0171-6
期刊：Materials Science
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
我们提出一种用于分析连铸机辊面热疲劳裂纹的算法，该算法无需针对不同类型图像进行适配，也无需单独选择参数。为此，我们对参数值集合的一个足够大的子集所对应的图像进行分析。此次分类的结果被视为一个模糊集，其中每个元素的隶属函数等于将该元素检测为损伤网格框架组成部分的参数集合数量。
作者：
?. V. Konovalenko，P. О. Marushchak，О. N. Kuz’
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