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J-GLOBAL ID：201702222003597292   整理番号：17A0887164

ナノ繊維材料のSEM画像における欠陥検出【Powered by NICT】

Defect Detection in SEM Images of Nanofibrous Materials

著者 (4件)： Carrera Diego (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Manganini Fabio (Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Milan, Italy) ,  Boracchi Giacomo (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy) ,  Lanzarone Ettore (Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche, Consiglio Nazionale delle Ricerche, Milan, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 2  ページ： 551-561  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Nanoproductsは潜在的成長分野であり,ナノ繊維材料は,工業,医療,環境用途で要求されている。残念なことに,ナノスケールでの生産プロセスの制御は困難であるとナノ製品は,しばしばそれらの機能的性質を阻害する局部的欠陥を示した。欠陥検出は,欠陥が与えられた許容レベルを超えるとすぐに警報を高め,物理的特性を最適化し,製造された材料の欠陥を制御する製造プロセスを設計するためのスマート製造システムにおいて特に重要な特徴である。ここでは,走査型電子顕微鏡画像を解析することによりナノ繊維材料における欠陥を検出するための新しい解を提示した。,訓練フェーズ中に,学習正しく生成したnanofiborus材料を特性化する構造のスパース表現をモデルするアルゴリズムを採用した。欠陥は,入力画像の各パッチを分析し,学習されたモデルのパッチは一致か否かを定量的に評価するという特徴を抽出することにより検出した。提案した解決策は,プロトタイプ電気紡糸機により製造した試料から得られた四十五の画像で検証することに成功した。低計算時間は提案した解決策は,工業生産のためのモニタリングシステムで採用されている効果的にできることを示した。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： アルゴリズム ,  工業生産 ,  *画像 ,  プロトタイプ ,  生産工程 ,  *ナノファイバ ,  監視装置 ,  キャラクタリゼーション ,  エレクトロスピニング ,  生産システム ,  許容量 ,  走査電子顕微鏡 ,  *故障検出
準シソーラス用語： スパース表現 ,  *SEM画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  品質検査  (KB04020L) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 繊維材料 ,  SEM画像 ,  欠陥検出