منصة الرسائل والاطاريح: اكتشاف العيوب في الصور الاشعاعية باستخدام الاستدلال المضبب وشجرة القرار

الخلاصة

إن أي فحص بصري باستخدام الطرق التقليدية كمراقبة هيكلية بنية السطح تعاني من مشكلة الموضوعية بالإضافة إلى ان تكرار العملية يودي الى تكلفة غير مرغوب بها, وبالتالي فإن نظام الفحص الآلي بمساعدة الكمبيوتر مطلوب بشكل كبير في الصناعة. يمكن أن يكون كُلاً من تحسين التباين وتقسيم الصور غير أمن للصور الحرارية(Radiography), خاصة فيما يتعلق بخطوات التعرف على الكائنات، مع الأخذ بنظر الاعتبار أن الصور الحرارية بطبيعتها ذات تباين ضعيف, وبالتالي يمكن أن تكون سلبية التأثير على عملية معالجة الصور. في هذا البحث، سنلاحظ تأثير مفهوم المنطق المضبب من حيث تحسين التباين وتقسيم للصور الشعاعية والحصول على نتائج جيدة في تحسين جودة الصورة. يتكون النظام المقترح من أربع مراحل رئيسية، يستخدم نظام المنطق الضبابي لمعالجة سياق الصورة باستخدام الاستدلال الضبابي وتعزيز منطقة العيب في مرحلة المعالجة الاولية. بالإضافة إلى ذلك استخدام خوارزمية fuzzy c mean في مرحلة تقسيم الصورة للحصول على مناطق متجانسة ثم استخراج السمات لكل منطقة. وأخيرًا في مرحلة التصنيف، تمت معالجة القيم المستمرة عن طريق تحسين تحديد حد عتبة لشجرة القرار. في هذا البحث، تم تحسين مفهوم تقسيم البيانات إلى فترات. وذلك بإجراء عملية تقسيم البيانات بعد اختيار أفضل ميزة، وليس في مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات كالمعتاد، مما يضمن على الأقل الحصول على فترة نقية داخل أفضل تقسيم. بمعنى آخر، تنقسم السمة الأفضل إلى مجموعات جزئية حسب قيمة حد العتبة. الطريقة المقترحة أعطت نسبة تصنيف عالية جدا مقارنة بالطرق الأخرى, قيم الدقة التي تم الحصول عليها من نموذج التصنيف المقترح هي 97.60 ٪ مقارنة مع 85.77 ٪ و 77.79 ٪ من تصنيف Naive Bayes و self-organization map على التوالي.