# Detecting Welding Defects in Steel Plates using Computer Vision Algorithms
In practice, it is practically impossible to obtain a perfect weld and, in most circumstances, it is not necessary to provide the adequate service functions required. However early detection and segregation is always preferred to mishaps.
Using our algorithms, we can easily detect faults in welding by the images and also measure the severity of each fault precisely. This will further help in faster image recognition and avoid adverse situations from arising. It was found, using Convolutional Neural Networks algorithm and U-Net architecture making the process much more efficient. Resulting in an accuracy of 98.3% by the end of the work.
The following is one such sample:
### Raw Input:
![img](Code/dataset/images/W0001_0007.png)
### Ground Truth:
![img](Code/dataset/labels/W0002_0007.png)
### Sample Output:
![img](Resources/0007.png)
To better understand the project click *[here](https://medium.com/@malakar_soham/detecting-welding-defects-in-steel-plates-using-computer-vision-algorithms-98b1fb0da5e9)*
## Co-Authors
Soham Malakar:
[GitHub](https://github.com/malakar-soham/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/malakar-soham/)
Swastik Malakar:
[Github](https://github.com/malakar-swastik/) | [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/malakar-swastik/)
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使用射线照相图像检测焊接中的故障和测量严重性_Python_代码_相关文件_下载
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2022-07-12
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在实践中,几乎不可能获得完美的焊接,并且在大多数情况下,没有必要提供所需的足够服务功能。然而,早期发现和隔离总是比意外事件更受欢迎。 使用我们的算法,我们可以通过图像轻松检测焊接故障,并精确测量每个故障的严重程度。这将进一步有助于更快的图像识别并避免出现不利情况。人们发现,使用卷积神经网络算法和 U-Net 架构使该过程更加高效。到工作结束时,准确率达到 98.3%。 以下是一个这样的示例: 更多详情、使用方法,请下载后阅读README.md文件
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