文献

J-GLOBAL ID：201702259800906383   整理番号：17A1251284

タイヤX線画像における欠陥の自動検出【Powered by NICT】

Automatic Detection of Defects in Tire Radiographic Images

著者 (3件)： Zhang Yan (College of Electromechanical Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Lefebvre Dimitri (Normandie Universite ́, Le Havre, France) ,  Li Qingling (College of Electromechanical Engineering, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 14  号： 3  ページ： 1378-1386  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： マルチテクスチャX線画像におけるタイヤ欠陥の検出に関するものである。局所規則性解析とスケール特性の方法でタイヤ欠陥特性化問題を考察した。最適スケールとしきい値パラメータは,フレーム欠陥エッジ検出への欠陥端測定モデルを用いて選択した。このフレームワークは,背景テクスチャからの欠陥を識別した。最後に,タイヤ欠陥の検出のための新しい方法は,ウェーブレットマルチスケール解析に基づいて提案した。最先端を越えた大幅な改善を示す得られた結果を説明し,検証するために,3700台の産業用画像上で選択された400画像の一貫したデータセットを用いた例を提供した。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： 規則度 ,  *タイヤ ,  *画像 ,  キャラクタリゼーション ,  波束 ,  *X線画像 ,  エッジ検出
準シソーラス用語： マルチスケール解析 ,  テクスチャ ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  野菜  (FC03043X) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  技術教育  (QA01050A) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： タイヤ ,  X線画像 ,  欠陥 ,  自動検出