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【2h】

Image Segmentation using various algorithms for Identifying Hotspot in Infrared Thermal Images of Weld Pool and for estimation of weld bead width

机译：使用各种算法来识别焊接池红外热图像中的热点的图像分割及焊接珠宽的估计

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N. Chandrasekhar; M. Vasudevan;
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年度 2015
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1. Predicting weld bead width and depth of penetration from infrared thermal image of weld pool using artificial neural network [J] . S Chokkalingham, M Vasudevan, S Sudarsan, Insight . 2012,第5期

机译：使用人工神经网络从焊缝池的红外热像预测焊缝宽度和熔深
2. Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)-Based Models for Predicting the Weld Bead Width and Depth of Penetration from the Infrared Thermal Image of the Weld Pool [J] . Metallurgical and Materials Transactions B . 2012,第1期

机译：基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的模型，可从焊缝池的红外热像图预测焊缝宽度和穿透深度
3. Artificial neural network approach for estimating weld bead width and depth of penetration from infrared thermal image of weld pool [J] . Ghanty P., Vasudevan M., Mukherjee D.P., Science and Technology of Welding & Joining . 2008,第4期

机译：人工神经网络方法从焊缝池红外热像估算焊缝宽度和熔深
4. Artificial Neural Network Modeling for Estimating the Depth of Penetration and Weld Bead Width from the Infra Red Thermal Image of the Weld Pool during A-TIG Welding [C] . S. Chokkalingham, N. Chandrasekhar, M. Vasudevan Simulated evolution and learning . 2010

机译：人工神经网络建模，可从A-TIG焊接过程中通过熔池的红外热像估算穿透深度和焊缝宽度
5. Metal inert gas (MIG) welding of ASTM A500 Grade B steel pipes: Infrared thermal imaging and analysis. [D] . Higgins, Catherine Antes. 2005

机译：ASTM A500 B级钢管的金属惰性气体（MIG）焊接：红外热成像和分析。
6. High-Resolution Thermal Imaging and Analysis of TIG Weld Pool Phase Transitions [O] . Nicholas Boone, Matthew Davies, Jon Raffe Willmott, 2020

机译：TIG焊接池阶段过渡的高分辨率热成像和分析
7. A Study on the Estimation of Weld Quality Using the Thermal Images During Arc Welding [O] . Ju-Yong Park, Woo-Seong Kim 2018

机译：弧焊期间使用热图像焊接质量估计的研究
8. Influence of Weld Bead Width on Fatigue Properties of Laser Welds [R] . Meurling, F. 1999

机译：焊缝焊缝宽度对激光焊缝疲劳性能的影响

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