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J-GLOBAL ID：201702235652095860   整理番号：17A1576781

ガウス混合モデルに基づく磁気瓦分類の分類に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the qualified classification of magnetic tile based on gauss mixture model

著者 (3件)： Liu Hongsheng (昆明理工大学机電工程学院,昆明,650500) ,  Jiang Honghai (昆明理工大学机電工程学院,昆明,650500) ,  Hu Zhengxi (昆明理工大学机電工程学院,昆明,650500)
資料名： Zhizaoye Zidonghua  (Zhizaoye Zidonghua)
巻： 39  号： 1  ページ： 113-115,126  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2179A  ISSN： 1009-0134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の磁気瓦の分類に対する人工的認識の効率は低い。Gauss混合モデルに基づく新しい方法を提案し,Halconソフトウェアを用いて,工業用カメラによって収集された磁気画像サンプルを画像化し,ノイズ除去,フィルタリング,閾値セグメンテーション,モルフォロジー処理,および処理後に主成分分析によって処理した。面積,長さ,中心の幾何学的距離などの特徴パラメータを抽出し,次に,特徴パラメータの違いに従って,このモデルを分類し,Gauss混合モデルを用いて,サンプルの適格性と不合格品を識別した。実験結果により、Halconプログラミングにより、四十枚の磁気消耗の時間が約7sで、平均時間が0.2sであり、検出効率が向上し、検出時間が短縮されたことが明らかになった。このアルゴリズムは,より良い認識精度とより高い認識精度を有し,人工的検出と比較して,効率と信頼性を向上させたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示されたことが示された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *瓦 ,  画像処理 ,  *モデル ,  モルフォロジー ,  雑音低減 ,  主成分分析 ,  カメラ ,  フィルタリング ,  *磁気 ,  信頼性 ,  画像 ,  検出効率 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 認識精度 ,  特徴パラメータ ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  フィルタ一般  (NC04021I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： ガウス ,  混合モデル ,  磁気 ,  瓦 ,  分類 ,  研究