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J-GLOBAL ID：201702217984219672   整理番号：17A0351181

機械視覚に基づく表面文字欠陥検出システムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the curved surface character detection system based on machine vision

著者 (5件)： Guo Kang (College of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science & Engineering) ,  Huang Danping (College of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science & Engineering, Artificial Intelligence Key Laboratory of Sichuan Province, Sichuan Provincial Key Lab of Process Equipment and Control) ,  Wang Lei (College of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science & Engineering) ,  Wang Junqi (College of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science & Engineering) ,  Xu Tongxu (College of Mechanical Engineering,Sichuan University of Science & Engineering)
資料名： Xiandai Zhizao Gongcheng  (Xiandai Zhizao Gongcheng)
号： 12  ページ： 122-127  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3027A  ISSN： 1671-3133  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,従来のキャップ文字検出器の高い検出率と低い検出効率の問題を解決するために,機械視覚に基づくキャップの表面欠陥検出システムを開発した。最初に,検出システムの構造と視覚情報収集の原理を紹介した。これに基づき,視覚情報を雑音除去することによって,視覚情報のバックグラウンド雑音を低減した。次に,文字列を垂直投影法と連結成分分析法を用いて再構築し,特徴点抽出法とテンプレートマッチング法を用いて表面文字を認識した。最終的に,高周波識別(RFID)リーダによってデジタルデジタルを読み取り,欠陥検出を除去して,現在の人工検出法を置換する。実験結果は,このシステムが効果的にキャップ文字を検出することができ,認識精度は99.97%であり,画像処理時間は200MSであり,産業現場の実際の要求を満たすことができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出効率 ,  雑音除去 ,  *故障検出 ,  再構成 ,  表面欠陥 ,  RFID ,  雑音 ,  文字列 ,  *視覚
準シソーラス用語： 認識精度 ,  テンプレートマッチング ,  特徴点 ,  視覚情報 ,  *検知システム ,  検出率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： machine vision ,  curved surface character ,  defect detection ,  vertical projection ,  template matching

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 視覚 ,  文字 ,  欠陥検出システム ,  研究