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01.10.2016 | Short Paper | Ausgabe 7/2016

Machine Vision and Applications 7/2016

A context-driven approach to image-based crack detection

Zeitschrift:
Machine Vision and Applications > Ausgabe 7/2016
Autoren:
Hongcheng Wang, Ziyou Xiong, Alan M. Finn, Zaffir Chaudhry
Wichtige Hinweise
The work was done while the first author was affiliated with United Technologies Research Center (UTRC), East Hartford, Connecticut, USA.

Abstract

We present a novel context-driven approach to image-based crack detection for automated inspection of aircraft surface and subsurface defects. In contrast to existing image-based crack detection methods, which rely mostly on low-level image processing and data-driven methods, our method explicitly incorporates multiple high-level context into low-level processing. We present two classes of context: geometric/structural context and physical context. We formulate mathematically a sparse decomposition problem to incorporate the context and apply robust principal component analysis to decompose typical repetitive rivet regions into a normal component and a sparse component. Cracks are detected in the sparse component. By applying the proposed context-driven approach to coated and uncoated test specimens, we achieve significant reduction in false detections compared to the approach without exploiting context.

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Literatur
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