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J-GLOBAL ID：201702243739552586   整理番号：17A1593670

ロジスティック回帰に基づく部品画像領域抽出【JST・京大機械翻訳】

Extraction of parts region based on Logistic regression

著者 (3件)： Zhao Peng (北京航空航天大学机械工程及自動化学院,北京,100191) ,  Li Dazhai (北京航空航天大学机械工程及自動化学院,北京,100191) ,  Wang Tao (北京航空航天大学机械工程及自動化学院,北京,100191)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 4  ページ： 1265-1268  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： ロボット自動化生産ラインにおける視覚定位部品の問題に対して研究を行い、複雑な背景において部品画像領域を迅速に抽出できるため、Logistic回帰に基づく部品画像領域抽出のマシンビジョンアルゴリズムを提案した。最初に,いくつかの正のクラスと負のサンプルポイントを,作業シーン画像から収集した。次に,サンプル点のBGR値を形式的に整理し,保存した。第二に,勾配上昇法によって導き出された式の中で整理されたデータを,ロジスティック回帰の係数を計算するために用いた。最後に,処理画像を処理し,ロジスティック回帰分類器を用いて,各画素を分類し,部品領域を抽出した。実験結果は,提案したアルゴリズムが,明確なエッジを持ち,高いリアルタイム性を持ち,ピクセルのBGR値を入力するので,部品の形状に対する要求がなく,追加のクランプを必要としないことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  クランプ ,  視覚 ,  画素 ,  ロボット ,  定位 ,  アルゴリズム ,  自動化 ,  *画像 ,  生産ライン
準シソーラス用語： 実時間 ,  山登り法 ,  *ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： parts image ,  region extraction ,  machine vision ,  Logistic regression ,  gradient ascent method

分類 (2件)： 収穫・調製用機械  (FB03030K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： ロジスティック回帰 ,  画像領域