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J-GLOBAL ID：201702250907982544   整理番号：17A1743371

顕著性アルゴリズムを用いた糸の幹の均一性の検出【JST・京大機械翻訳】

Yarn evenness detection based on saliency algorithm

著者 (3件)： Jing Junfeng (西安工程大学 電子信息学院,陜西 西安,710048) ,  Zhang Wanwan (西安工程大学 電子信息学院,陜西 西安,710048) ,  Li Pengfei (西安工程大学 電子信息学院,陜西 西安,710048)
資料名： Fangzhi Xuebao  (Fangzhi Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 130-135  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2522A  ISSN： 0253-9721  CODEN： FCHPDI  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： 画像の方法を用いて糸の均一性を検出する際に、背景黒板、糸の毛羽及び画像ノイズなどの検査結果に対する影響が大きい問題に対して、人の視覚感知メカニズムを参考し、顕著性アルゴリズムを用いて糸条の均一度を測定する方法を提案した。収集した糸画像の色と輝度の特徴を抽出し、顕著性分析を行い、糸条の乾燥領域を突出させ、その後、反復閾値分割アルゴリズムと領域フィルタリングを用いて、正確で明確な糸条二値画像を得て、直径計算、均一度分析と糸欠陥判定を行った。エッジの正確さ評価により,提案した方法により得られた糸の二値画像のセグメンテーション精度が高いことを示した。Uster Classimat 5の均一度測定結果との比較により、この方法が正確な結果を得られ、Uster Classimat 5の測定結果とよく一致することが証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 輝度 ,  毛羽 ,  二値画像 ,  フィルタリング ,  画像 ,  視覚 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 感知機構 ,  画像雑音 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： yarn evenness ,  saliency analysis ,  iterative threshold segmentation ,  area filtering

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： アルゴリズム ,  糸 ,  幹 ,  均一性