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J-GLOBAL ID：201702236306658576   整理番号：17A1256399

画像セグメンテーションを用いた鋳造欠陥検出のための検査法【Powered by NICT】

An inspection approach for casting defects detection using image segmentation

著者 (4件)： Riaz Faisal (Dept. of Mechatronics Engineering, College of E&ME, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Kamal Khurram (Dept. of Mechatronics Engineering, College of E&ME, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Zafar Tayyab (Dept. of Mechatronics Engineering, College of E&ME, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Qayyum Rizwan (Dept. of Mechatronics Engineering, College of E&ME, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMSC  ページ： 101-105  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： 鋳造欠陥は鋳物製造の全体的な品質に重要な因子である。これらの欠陥の検出と認識は,生産の最適化と効率的な製品ライフサイクル支援のための有効な情報を提供することができる。将来自動光学検査のためのそれらの分類を用いた鋳造欠陥検出のための革新的な方法を提案した。本研究では,鋳造表面欠陥を検出するための画像分割を利用する新しい技術を提案した。精査下での欠陥は,最初は雑音とクラッタを除去するためのフィルタされた亀裂,気孔とピンホールを含み,続いてターゲット画像であるK-平均分配を用いて分割した。,提案した技術は,前述の画像セグメンテーション技法を用いた鋳造欠陥を分類するための有望な結果を示した。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： フィルタ ,  品質 ,  表面欠陥 ,  亀裂 ,  最適化 ,  雑音 ,  *鋳造欠陥 ,  気孔 ,  クラッタ ,  鋳物 ,  *画像 ,  *鋳造
準シソーラス用語： 製品寿命 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 鋳造欠陥  (WC01060X) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (3件)： 画像セグメンテーション ,  鋳造欠陥 ,  検査