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J-GLOBAL ID：201702216690262511   整理番号：17A1727481

機械学習に基づく反復プロセス法の画像主導,モデルフリー制御【Powered by NICT】

Image-driven, model-free control of repetitive processes based on machine learning

著者 (1件)： Rafajlowicz Ewaryst (Faculty of Electronics, Wroclaw University of Science and Technology, 50 370 Wroclaw, Wyb. Wyspianskiego 27, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： nDS  ページ： 1-6  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： 大規模工業プロセスの設計制御システムへの画像-駆動型,モデルフリーアプローチを提案した。プロセスの数学モデルをプロセスの役割を果たしているその後の画像の配列(植物)状態で置換した。この配列の長さはプロセス動力学の速度とフレーム速度に依存した。最初に,システム状態の学習配列を収集し,次に,その状態(クラスタリング)を分類するために使用されている。制御システムの決定は,状態の各クラス(クラスタ)へのエキスパートにより結合している。実装ループにおけるカメラからステージ画像はシステム状態に対応する部分系列へ収集したで,それらを分類し,手でクラスに対応する制御動作を行った。この一般的アイデアは,添加剤製造,反復プロセスであるレーザ電力制御の事例研究により例示した。ツリーに似た,階層的分類器はプロセス状態,三連続画像のそれぞれを認識するために提案した。その性能はレーザクラッディング添加剤製造プロセスからの実際の画像で試験した。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： クラスタ ,  レーザクラッディング ,  レーザ ,  制御系 ,  事例研究 ,  *画像 ,  数学モデル ,  生産工程 ,  電力制御 ,  クラスタ化 ,  *機械学習 ,  添加剤
準シソーラス用語： 画像列 ,  階層的分類 ,  フレームレート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  物理的手法を用いた吸着の研究  (CB12043P) ,  テレビジョン一般  (ND12031N) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  耳・鼻・咽頭・喉頭の診断  (GQ02000Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  反復 ,  プロセス ,  モデル