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J-GLOBAL ID：201702268575147166   整理番号：17A1672791

光切断法によるブドウ硬枝グラフト化切削面粗さ画像検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Image detection algorithm for cutting surface roughness of grape hard branch grafting based on light-section method

著者 (7件)： Li Shijun (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Yuan Quanchun (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Xu Liming (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Xing Jiejie (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Liu Wen (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Gao Zhenming (中国農業大学工学院,北京,100083) ,  Shi Lina (中国農業大学工学院,北京,100083)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 4  ページ： 234-241  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 本論文では,切断面の粗さを検出するために,光切断法の原理に基づいて,切断面粗さの画像検出システムを構築し,特徴抽出のための画像検出アルゴリズムを研究した。長いサンプリング長を得るために,画像モザイク技術を採用して,自動的にマッチングテンプレートを作り出す方法を提案して,モザイクアルゴリズムの試験結果を示した。1つの粗さ特徴画像を1つのモザイクによって,平均的に,10104秒の平均的増加時間と,1.77μmのサンプリング長さによって,それぞれ,増加することができた。ファジィ集合理論を用いて,粗度特徴画像の灰色変換を行い,画像セグメンテーション後の片側エッジの完全性を効果的に保証することができた。人間-コンピュータ相互作用の方法を用いて,粗度特徴の二値画像画素を領域操作することにより,切断面自身に含まれる導管の空洞,管空洞による欠陥輪郭を除去し,粗度計算の精度を向上させることができる。本論文において,単一エッジ検出法を提案し,片側エッジを計算することにより,粗度パラメータRaとRzの値を得ることができた。粗度画像検出アルゴリズムと基本的なVK-X200形状測定レーザ顕微鏡システムの粗さの比較実験を行い、その結果、提案した粗度画像検出アルゴリズムによるRaの相対誤差は6.73%であり、測定誤差の許容範囲内であることが分かった。本論文では,光切断法に基づく画像検出アルゴリズムを用いて,硬さを測定し,高い精度と良好な実現可能性を示し,切断面の粗さに及ぼす切削パラメータの影響を研究するための技術支援を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像 ,  相互作用 ,  エッジ検出 ,  硬度 ,  ファジィ集合 ,  比較試験 ,  粗度 ,  形状測定 ,  画素 ,  モザイク性 ,  測定誤差 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： *画像センシング ,  *検出アルゴリズム ,  *光切断法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： grafting ,  algorithms ,  image processing ,  grape ,  cutting surface roughness ,  light-section method ,  image mosaic ,  fuzzy set theory

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  特殊加工  (QC04000Y) ,  その他の切削  (QC02040C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 光切断法 ,  ブドウ ,  枝 ,  グラフト ,  切削 ,  面粗さ ,  画像検出 ,  アルゴリズム