Preprocessing ultrasonic scanning data with the help of Hopfield-style neural network

Agapkin OA.; Orlov YV.; Persiantsev IG.; Doleliko SA.

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Preprocessing ultrasonic scanning data with the help of Hopfield-style neural network

机译：借助Hopfield式神经网络对超声扫描数据进行预处理

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Ultrasonic scanning with coherent data treatment is a very promising method for nondestructive inspection of welded pipeline joints. This method requires processing of high-dimensional raw data obtained from ultrasonic probes. In practice, the raw data have a substantial noise level. Besides, acoustic contact between scanning probe and inspected pipe is sometimes lost, which may cause gaps in data, resulting in performance degradation during further analysis. This paper describes a neural network system providing noise removal and gaps filling in ultrasonic data. (C) 2003 Elsevier Science B.V. All rights reserved. [References: 3]

机译：具有相干数据处理功能的超声波扫描是一种非常有前途的无损检测焊接管道接头的方法。该方法需要处理从超声探头获得的高维原始数据。实际上，原始数据具有很大的噪声水平。此外，有时会丢失扫描探针与被检查管道之间的声学接触，这可能会导致数据出现间隙，从而在进一步分析过程中导致性能下降。本文介绍了一种神经网络系统，可提供噪声消除和超声数据中的空白填充。（C）2003 Elsevier Science B.V.保留所有权利。 [参考：3]

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来源
《Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A, Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment》 |2003年第3期|p. 520-522|共3页
作者
Agapkin OA.; Orlov YV.; Persiantsev IG.; Doleliko SA.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计量学;
关键词
Hopfield neural networks; Track finding; Gaps filling; Ultrasonic scanning; Nondestructive inspection; Noise removal;

机译：Hopfield神经网络;跟踪发现;间隙填充;超声波扫描;无损检查;噪音消除;

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