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J-GLOBAL ID：201702216078484726   整理番号：17A1648172

マシンビジョンと機械学習に基づくmobilephoneパネル工作物の表面欠陥検出【Powered by NICT】

Surface defects detection for mobilephone panel workpieces based on machine vision and machine learning

著者 (6件)： Huang Huaxi (School of Information Science and Engineering Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University Ningbo, Zhejiang Province, 315100, China) ,  Hu Chao (School of Information Science and Engineering Ningbo Institute of Technology, Zhejiang University Ningbo, Zhejiang Province, 315100, China) ,  Wang Tian (College of Control Science and Engineering, University of Zhejiang) ,  Zhang Liuyun (College of Control Science and Engineering, University of Zhejiang) ,  Li Fengwei (State Grid Zhejiang Ninghai county power supply company) ,  Guo Pengcheng (State Grid Zhejiang Ninghai county power supply company)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 370-375  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： ディジタル画像処理技術,計算資源の利用性増大及びhighdefinition分解能カメラの進歩は工業製品の欠陥検査における物体検出アルゴリズムにおける多くの関心をもたらした。本論文では,携帯電話パネル工作物の表面欠陥検出に対処するために完全なフレームワークを提案した。提案した方法は,連続処理プロセスの集合を持つ:原画像切断と標準化,画像ブロックセグメンテーションと特徴抽出,機械学習埋込まれた欠陥検出。携帯電話パネル表面の欠陥を検出するための提案した方法の能力を経験的に証明した。異なるアルゴリズムとの比較により,提案手法では検出精度と検出速度の両方における携帯電話パネル表面欠陥検出タスクのための優れた性能を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 分解能 ,  *故障検出 ,  携帯電話 ,  標準化 ,  *パネル ,  カメラ ,  画像 ,  工業製品 ,  特徴抽出 ,  *工作物 ,  *機械学習 ,  欠陥検査 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マシンビジョン ,  機械学習 ,  工作物 ,  欠陥検出