Bei der Schienenprüfung sind die Schweißverbindungen und der Laschenbereich wegen der großen Folgeschäden bei deren Versagen bevorzugte Prüfbereiche. Der Einsatz der TOFD-Methode ist immer noch durch die Schwierigkeiten bei der Interpretation der Bilder belastet. Deshalb wurde hier die Gewinnung von Unterschiedsmerkmalen näher untersucht. Die Analyse von Zeit-Frequenzmerkmalen beim A-Bildeinzug und die statistische Analyse von Segmenten des D-Bilds werden hier genutzt, um bessere Unterscheidungsmöglichkeiten zwischen fehlerhaften und fehlerfreien Bereichen zu erhalten. Die Kombination beider Merkmalsextraktionen werden einem neuronalen Netz zugeführt. Das neuronale Netz ist dreischichtig und wird mit einem Rückprojektionsalgorithmus trainiert. Der Ausgang des Netzes ist in zwei Klassen geteilt, nämlich in fehlerhaft und fehlerfrei. Die Gegenüberstellung der Ausgangsbilder vor der Extraktion der Merkmale mit den segmentierten Bildern belegt die bessere Erkennbarkeit von Fehlerbereichen, so dass eine vollautomatische Bewertung möglich ist. (Tietz, H.-D.)


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    Title :

    Automatic segmentation of Time-Of-Flight-Diffraction images using Time-Frequency techniques. Application to rail track defect detection


    Additional title:

    Automatische Trennung der Laufzeitbeugungs-Bilder mittels Zeit-Frequenz-Verfahren. Anwendung auf die Ermittlung von Schienenfehlern


    Contributors:
    Zahran, O. (author) / Shihab, S. (author) / Al-Nuaimy, W. (author)


    Publication date :

    2003


    Size :

    6 Seiten, 4 Bilder, 18 Quellen



    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    English




    Time-frequency techniques applied to TOFD for the automation of rail-track inspection

    Zahran, O. / Shihab, S. / Al-Nuaimy, W. | Tema Archive | 2003


    RTDF2012-9415 Rail Track Defect Detection Using Derivative Wavelet Transform

    Taheri, S. / American Society of Mechanical Engineers | British Library Conference Proceedings | 2012


    Railway Wheel Flat and Rail Surface Defect Detection by Time-Frequency Analysis

    B. Liang / S. Iwnicki / G. Feng et al. | DOAJ | 2013

    Free access

    Automatic detection of calibration grids in time-of-flight images

    Hansard, M. / Horaud, R. / Amat, M. et al. | British Library Online Contents | 2014


    Railway wheel-flat and rail surface defect modelling and analysis by time-frequency techniques

    Liang,B. / Iwnicki,S.D. / Zhao,Y. et al. | Automotive engineering | 2013