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J-GLOBAL ID：201402227335167674   整理番号：14A1158649

板ガラス製品のマシンビジョン利用品質検査

Machine vision based quality inspection of flat glass products

著者 (2件)： ZAUNER G. (Univ. Applied Sci. Upper Austria, Wels, AUT) ,  SCHAGERL M. (Univ. Applied Sci. Upper Austria, Wels, AUT)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 9024  ページ： 902402.1-902402.9  発行年： 2014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： 接触型イメージセンサを用いてガラス表面のディジタル画像を用いるマシンビジョン利用板ガラス製品品質検査法を提案した。この手法は機械学習を用いて板ガラスの表面欠陥を分類する。生産ラインは高速処理が求めるので,分類には標準偏差,重心,境界ボックスのような単純な特徴を用いた。約2300の欠陥画像に対して7つの分類手法を適用し,性能を比較した。この中で,ランダムフォレスト,サポートベクトルマシン,及び多層パーセプトロンの誤分類率は5%未満であった。

シソーラス用語： *板ガラス ,  製品 ,  品質検査 ,  コンピュータビジョン ,  ディジタル画像 ,  画像処理 ,  欠陥検査 ,  特徴抽出 ,  *パターン分類 ,  *画像認識 ,  計算機アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  多層パーセプトロン ,  機械学習 ,  *表面欠陥 ,  ガラス製品
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  ランダムフォレスト

分類 (2件)： ガラスの性質・分析・試験  (YC02030Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 板ガラス ,  マシンビジョン ,  品質検査