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J-GLOBAL ID：201502208668158820   整理番号：15A0865256

マシンビジョンに基づいたガラス薬ビンのオンライン欠陥検出

An online glass medicine bottle defect inspection method based on machine vision

著者 (2件)： PENG Xiangqian (Central South Univ., Changsha, CHN) ,  LI Xianghua (Central South Univ., Changsha, CHN)
資料名： Glass Technology: European Journal of Glass Science and Technology Part A  (Glass Technology: European Journal of Glass Science and Technology Part A)
巻： 56  号： 3  ページ： 88-94  発行年： 2015年06月 
JST資料番号： C0168A  ISSN： 1753-3546  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医薬品用のガラスビンの安全性は特に重要である。本研究では,ガラスビン像の解析に,一連のイメージ処理アルゴリズムを設定した。360°の視野を保証するため,4個のカメラを設置した。まず,ビンを正確な位置に置き,つぎに干渉領域を除き,像のフィルタリングを行い,最後に欠陥を識別する。このオンライン検査法はガラスビンの欠点(泡,筋,指紋など)を迅速かつ正確に検出できたが,低コントラストの欠陥および場所(ビンのネック,口)による欠陥の検出が困難で,底は検出できないなどの問題が残っている。

シソーラス用語： 薬物 ,  *ガラス瓶 ,  *欠陥検査 ,  *コンピュータビジョン ,  計算機診断 ,  画像分析 ,  アルゴリズム ,  位置決め ,  気泡 ,  指紋
準シソーラス用語： オンライン診断 ,  *マシンビジョン

分類 (2件)： ガラスの性質・分析・試験  (YC02030Z) ,  医薬品の外装・包装  (GU01052G)

タイトルに関連する用語 (5件)： マシンビジョン ,  ガラス ,  ビン ,  オンライン ,  欠陥検出