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J-GLOBAL ID：201702278115280746   整理番号：17A1724834

音響共鳴試験による連接棒に及ぼす幾何学的欠陥の自動検出【Powered by NICT】

Automated detection of geometric defects on connecting rod via acoustic resonance testing

著者 (4件)： Zheng Yun (NDT of Comopnents and Assemblies, Fraunhofer Institute for Nondestructive Testing IZFP, 66123 Saarbruecken, Germany) ,  Heinrich Matthias (NDT of Comopnents and Assemblies, Fraunhofer Institute for Nondestructive Testing IZFP, 66123 Saarbruecken, Germany) ,  Osman Ahmad (NDT of Comopnents and Assemblies, Fraunhofer Institute for Nondestructive Testing IZFP, 66123 Saarbruecken, Germany) ,  Valeske Bernd (NDT of Comopnents and Assemblies, Fraunhofer Institute for Nondestructive Testing IZFP, 66123 Saarbruecken, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EUSIPCO  ページ： 1868-1872  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： 自動車部品の完全自動化欠陥検出と分類は,自動車製造業者のための品質と効率の問題を解くための重要な上昇賃金,生産コストと保証クレームによる。しかし,形態の計測学的偏差はまだ最先端技術を用いた未解決の問題,特に複雑な形状を有する鍛造や鋳造成分を表している。本論文では,音響固有振動信号からの欠陥分類と特徴抽出を組み合わせた音響共鳴試験モデルを用いてこれらの課題を克服することを試みた。この事例研究は,亀裂のような典型的な欠陥が許容範囲外にある幾何学的配置の意味で欠損成分に焦点を当ててはいない。最適特徴抽出アルゴリズムと分類器訓練段階により,提案したアプローチは,寸法の許容できない偏差の検出速度を有意に加速し,平行して精度を高める。本論文の主な貢献は,音響信号から最適な特徴は,一方,最も適切な分類器は欠陥分類の効率と精度を大幅に改善する得られたが最も適切な幾何学的パラメータであるが判明したことである。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： 自動車工業 ,  モデル ,  アルゴリズム ,  品質 ,  事例研究 ,  *音響 ,  *連接棒 ,  亀裂 ,  製造原価 ,  故障検出 ,  音波信号 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 欠陥分類 ,  自動車部品 ,  *音響共鳴 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音響共鳴 ,  試験 ,  連接棒 ,  幾何学的欠陥 ,  自動検出