Die Autoren beschreiben die Fähigkeiten von mehreren Mustererkennungsverfahren zur Erkennung von Oberflächenstrukturen an Bohrinseln und Off-shore-Pipelines. Hierbei sind pflanzliche/tierische Organismen, Mikroorganismenablagerungen, Sand, Schlamm und Oberflächenkorrosion zu detektieren. Die Meßwerte entstammen automatisierten Ultraschallprüfungen der Strukturen. Als Methoden wurden Regressionsanalyse erster und dritter Ordnung, neuronale Netze sowie multivariate statistische Distanzverfahren (nächster Nachbar) bewertet. Die Regressionsanalysen zeigten keine zufriedenstellende Erkennungsrate. Die besten Ergebnisse brachten das Distanzverfahren mit Korrelation sowie das neuronale Netzwerk. (Grohs)
Automatisierte Erkennung von Oberflächenstrukturen mit Ultraschall durch multivariate statistische Verfahren und neuronale Netze
Automated ultrasonic identification of surface structures by multivariate statistical methods and neural networks
1992
8 Seiten, 7 Bilder, 2 Tabellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
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