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J-GLOBAL ID：201702257723198949   整理番号：17A1730209

マシンビジョンに塩基検出のアルゴリズムの研究【Powered by NICT】

The Algorithm Research of Detection Base on Machine Vision

著者 (4件)： Youyu Wu ,  Guangxiong Zhao ,  Chengjun Li ,  Xingze Kuang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICTA  ページ： 123-127  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： 太陽電池の表面特性の解析に基づいて,マシンビジョンに基づく太陽電池表面欠陥検出方式を提案した。は完全な太陽電池と電池間で比較検出すべきであり,表面欠陥を解析した。最初の,輪郭追跡が実現されると,細胞,ホール,断片および切断のような欠陥を決定した。第二に,エッジ破壊を同定するために,アフィン変換法を用いて,次に細胞シートの端部破壊の有無が標準テンプレートの二値画像を用いた微分比較により決定した。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： *アルゴリズム ,  太陽電池 ,  二値画像 ,  電池 ,  故障検出 ,  表面欠陥 ,  微分 ,  細胞シート ,  アフィン変換 ,  表面性状
準シソーラス用語： 輪郭追跡 ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  太陽電池  (NC03084O)

タイトルに関連する用語 (4件)： マシンビジョン ,  塩基 ,  アルゴリズム ,  研究