250_250_x-ray_fishbone3.jpg

X-ray Fishbone Mesin Unggul Untuk Mendeteksi Tulang Ikan

Dimulai sejak Roentgen menemukan pada tahun 1895 bahwa sinar-X atauX-ray dapat mengidentifikasi struktur batin, teknologi telah dikembangkan tidak hanya untuk digunakan dalam pencitraan medis untuk umat manusia, tetapi juga untuk non-pengujian destruktif (NDT) bahan dan benda-benda, di mana tujuannya adalah untuk menganalisis unsur internal yang tidak terdeteksi dengan mata telanjang. NDT dengansinar-X , yang disebut pengujianX-ray , Digunakan dalam banyak aplikasi seperti: produk pangan analisis, bagasi skrining, suku cadang otomotif inspeksi, dan pengelasan kualitas control.

 

 

 

 

PengujianX-ray dapat dilakukan dengan inspeksi manusia atau sistem otomatis. Meskipun manusia melakukan lebih baik dari mesin dalam banyak kasus, kekurangannya mereka lambat dan dapat cepat lelah. Kelemahan lain untuk pemeriksaan manusia berasal dari setiap produk perlu 100% diperiksa untuk memastikan keselamatan konsumen, inspeksi ini biasanya membutuhkan tingkat tinggi redundansi yang pada gilirannya meningkatkan biaya dan inspeksi waktu.

 

 

 

 

Nilai leher jaringanx-ray lembut lateral untuk penilaian pasien dengan dugaan impaksi tulang ikan adalah isu kontroversial. Temuan kami menunjukkan itu akan masuk akal untuk melakukanx-ray sebagai lini pertama pemeriksaan radiologi untuk pasien yang pemeriksaan langsung dari rongga mulut adalah negatif. Jika tulang ikan yang diidentifikasi deteksi efektif tulang ikan dalam proses kontrol kualitas akan membantu menghindari masalah ini. X-ray pendekatan visi mesin untuk secara otomatis mendeteksi tulang ikan di fillet ikan dikembangkan.

 

 

 

 

 

Artikel ini menggambarkan pendekatan kami dan percobaan yang sesuai dengan salmon dan trout fillet. Dalam percobaan, gambar salmonX-ray menggunakan 10 10 piksel jendela deteksi dan 24 fitur intensitas (dipilih dari 279 fitur) dianalisis. Metodologi divalidasi menggunakan tulang ikan perwakilan dan trouts disediakan oleh industri ikan salmon dan menghasilkan kinerja deteksi 99%. Kami percaya bahwa pendekatan yang diusulkan membuka kemungkinan baru di bidang inspeksi otomatis visual salmon, trout dan ikan sejenis lainnya.