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J-GLOBAL ID:201702249470610589   整理番号:17A1579209

マシンビジョンに基づく扁平ばね分類手法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on classification method of fiat springs based on machine vision
著者 (4件):
資料名:
号:ページ: 126-129  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3027A  ISSN: 1671-3133  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:
抄録/ポイント
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自動ばねの自動分類を実現するために,マシンビジョンに基づく新しい分類法を提案した。まず第一に,異なるサイズの画像を前処理し,前処理画像に対して黒色画素の分布ベクトルを抽出し,特徴パラメータベクトルとして用いた。次に,DDAG SVMs法を用いて,異なるサイズのばねを分類し,最終的に,異なるサイズのサンプルを試験し,そして,異なるタイプの試験サンプルを,分類した試験によって,試験を行ったことを,示した。そして,最後に,異なるサイズをもつサンプルの分類を,行った。結果により、この分類方法は効率が高く、正確率が高く、自動ばねの自動化分類の各要求を満たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
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パターン認識  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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