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J-GLOBAL ID：201402224847137220   整理番号：14A0297037

工業システムにおける異常検出用基準画像モデルの選択について

On Selecting Reference Image Models for Anomaly Detection in Industrial Systems

著者 (6件)： XIAO Xinhua (Univ. Cincinnati, OH, USA) ,  QUAN Jin (Univ. Cincinnati, OH, USA) ,  FERRO Andrew (GE Aviation, OH, USA) ,  HAN Chia Y. (Univ. Cincinnati, OH, USA) ,  ZHOU Xuefu (Univ. Cincinnati, OH, USA) ,  WEE William G. (Univ. Cincinnati, OH, USA)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 8856  ページ： 88560O.1-88560O.9  発行年： 2013年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 工業部品の自動X線検査は基準を用いるので,モデル画像の選択は重要である。今回,自動欠陥認識(ADR)用基準モデル画像の自動選択手法を提案した。ADRシステムは,異常無し画像の位置合せと正規化,低レベル特徴の抽出,領域及び事前知識の統計解析によって統計モデルを構築し,試験画像に対して同様の処理後,統計モデルとの比較を行う。モデル選択は異常なし画像の特徴抽出,モデル選択意思決定によってモデル画像を与える。提案手法の認識能力はマニュアル手法に優った。

シソーラス用語： X線検査 ,  *自動検査システム ,  検出 ,  *欠陥検査 ,  規範モデル ,  統計模型 ,  パラメタリゼーション ,  特徴抽出 ,  マッチング ,  *画像認識 ,  検査 ,  画像処理 ,  部品 ,  非破壊検査
準シソーラス用語： モデルマッチング ,  モデル選択 ,  異常検出 ,  画像検査 ,  基準モデル ,  統計モデル

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 工業 ,  異常検出 ,  基準画像 ,  モデル