Analiza obrazów w diagnostyce hamulca tarczowego

• Autorzy: Boguś, P. , Bocian, S. , Świtaj, P. , Zadlewski, P.

Warianty tytułu

EN

Analysis of pictures in diagnostics of disk brake

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

In this work a new approach in the range of diagnostics and control of disk brake is described.The pictures in the computer obtained from the digital camera are analysed. The analysis of pictures in aspect of geometric dimensions of the brake is presented. This analysis enables the estimation of wear of the lining and disks of the brake.

Słowa kluczowe

PL

diagnostyka hamulca tarczowego; nadzór hamulca tarczowego; analiza obrazów; zużycie okładzin i tarcz hamulca tarciowego

• Czasopismo: Pojazdy Szynowe
• Rocznik: 2001
• Tom: nr 1
• Strony: 28-35
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys.

Twórcy

autor

Boguś, P.

• Akademia Medyczna w Gdańsku
• Instytut Pojazdów Szynowych "TABOR"

autor

Bocian, S.

• Instytut Pojazdów Szynowych „ TABOR ”

autor

Świtaj, P.

• Politechnika Gdańska

autor

Zadlewski, P.

• Politechnika Gdańska

Bibliografia

• [1] J. C. Bezdek. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press, 1983.
• [2] C. M. Bishop. Neural Networks for Pattern Recognition. Clarendon Press. Oxford. 1995.
• [3] S. Bocian, P. Boguś, M. Kaluba, A. Kardacz. Pozyskanie obrazu przez komputerowe systemy graficzne do wizyjnej kontroli i diagnostyki hamulca tarczowego. Pojazdy Szynowe, Nr. 2/2000, pp. 37-53.
• [4] P. Boguś, A.M. Massone, F. Masulli, A. Schenone. Interactive graphical system for segmentation of multimodal medical volumes using fuzzy clustering. Machine GRAPHICS & VISION, Vol. 7, No. 4, 1998, pp. 781- 791.
• [5] P. Boguś, S. Bocian. Shape Deformation Analizys of Rail Car Brakes with Using Image Processing Techniques. Book of Abstracts of European Mechanics Society EUROMECH 406 Colloquium - Image Processing Methods in Applied Mechanics, May 6-8, 1999, Warsaw, Poland. Prace IPPT PAN, ATOS, Warszawa, 1999, pp. 47-49.
• [6] P. Boguś. Neural Representation of Fuzzy and Possibilistic Clustering Algorithms. L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz (Eds.). Proceedings of the Fourth Conference „Neural Networks and Their Applications”. Zakopane 18 V - 22 V 1999. Polish Neural Networks Society, Częstochowa 1999, pp. 172 - 176.
• [7] K.R. Castleman. Digital Images Processing. New Jersey, Prentice Hall, 1996.
• [8] R. T. Chin, C. R. Dyer. Model-Based Recognition in Robot Vision. ACM Computing Surveys, Vol. 18, No. 1, March 1986, pp. 67-108.
• [9] R. Duda, P. Hart. Pattern Classification and Scene Analysis. New York, Wiley Interscience, 1973.
• [10] E. Gose, R. Johnsonbaugh, S. Jost. Pattern Recognition and Image Analysis. New Jersey, Prentice Hall, 1996.
• [11] J. Hertz, A. Krogh, R. G. Palmer. Wstęp do teorii obliczeń neuronowych. WNT, Warszawa, 1993.
• [12] A. K. Jaint, F. Farrokhnia. Unsupervised Texture Segmentation Using Gabor Filters. Pattern Recognition, Vol. 24, No. 12, 1991, pp. 1167-1186.
• [13] E. T. Jaynes. Information Theory and Statistical Mechanics. Physical Review, Vol. 106, No. 4, May 15, 1957, pp. 620-630.
• [14] R. Krishnapuram, J. M. Keller. A Possibilistic Approach to Clustering. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 1, No. 2, May 1993, pp. 98-110.
• [15] T. Pavlidis. Grafika i przetwarzanie obrazów. WNT, Warszawa, 1987.
• [16] K. Rose, E. Gurewitz, G. C. Fox. A deterministic annealing approach to clustering. Pattern Recognition Letters 11 (1990) 589-594.
• [17] J. C. Russ. The Image Processing Handbook. Third Edition. CRC Press, Springer, IEEE Press, 1999.
• [18] R. Tadeusiewicz, M. Flasiński. Rozpoznawanie obrazów. PWN, Warszawa, 1991.
• [19] R. Tadeusiewicz. Systemy wizyjne robotów przemysłowych. WNT, Warszawa, 1992.
• [20] J. Wożnicki. Podstawowe techniki przetwarzania obrazu. WKŁ, Warszawa, 1996