使用CNN和SVM
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摘要 - 如今,通过基于计算机的技术识别故障/裂纹是一种增长的趋势。任何高度响应的系统都可以以两个关键特征为特征:快速检测和高度准确,通过利用现代技术和有效利用资源。骨断裂是超出骨骼阈值的过量外力的结果。Canny Edge检测是一种图像处理方法,用于通过有效使用自动裂缝检测来检测骨断裂,并且压倒了降噪问题。如今,有几种可用于边缘检测的方法,例如:Canny,Log,PreWitt和Robert。但是,由于无法执行多分辨率分析,这些技术对于在分析过程中检测次要细节没有用。这些技术的另一个关键问题是,即使它们在高分辨率和高质量的图像方面正常工作,它们无法与嘈杂的图像一起使用,因为它们固有地缺乏区分边缘和噪声组件之间的能力。我们使用CNN算法对这些问题进行了胜过的方法。我们观察到的模拟结果是,提出的方法是在骨料尺度上执行边缘检测的更好选择。所提出的方法也已证明足以提取必要的信息,并进行所需的处理并比当前可用的边缘探测器更好地处理噪声。

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