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J-GLOBAL ID：201702278889750622   整理番号：17A0500531

鋼板の表面欠陥分類のためのクラス仕様および共有ディクショナリの学習

Learning a Class-specific and Shared Dictionary for Classifying Surface Defects of Steel Sheet

著者 (5件)： Zhou Shiyang (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology) ,  Chen Youping (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology) ,  Zhang Dailin (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology) ,  Xie Jingming (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology) ,  Zhou Yunfei (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology)
資料名： ISIJ International (Iron and Steel Institute of Japan)  (ISIJ International (Iron and Steel Institute of Japan))
巻： 57  号： 1  ページ： 123-130(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： F0100A  ISSN： 0915-1559  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スパース表現のクラス仕様および共有ディクショナリ学習(CDSDL)方法を提案し,鋼板の表面欠陥を分類した。提案したCDSDLアルゴリズムを,再構成誤差,スパースおよび識別促進拘束をカバーする統合目的関数としてモデル化した。高品質ディクショナリを用い,画像の成形,再構成,識別特徴表現を抽出した。次に,再構築誤差またはスパースベクトルから得た識別情報により分類を効率的に行った。実際の鋼生産ラインから収集した表面画像のデータセットに基づき,CDSDLアルゴリズムを実行し,その有効性を実証した。実験の結果,CDSDLアルゴリズムは他のアルゴリズムより鋼板の表面欠陥をより効率的に分類することが示唆された。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 鋼板 ,  *表面欠陥 ,  分類 ,  画像分析 ,  辞書 ,  *学習アルゴリズム ,  画像再構成 ,  画像認識 ,  表現 ,  表示 ,  データベース
準シソーラス用語： 欠陥分類 ,  *画像分類 ,  ディクショナリ ,  スパース再建 ,  画像識別 ,  特徴表現

著者キーワード (4件)： surface defects of steel sheet ,  image classification ,  sparse representation ,  discriminative dictionary learning

分類 (1件)： 圧延技術  (WC06030Z)

引用文献 (45件)：

• 1) T. S. Newman and A. K. Jain: Comput. Vis. Image Underst., 61 (1995), 231.
• 2) D. Brzakovic and N. Vujovic: Pattern Recogn., 29 (1996), 1401.
• 3) D. M. Tsai and T. Y. Huang: Image Vis. Comput., 21 (2003), 307.
• 4) E. N. Malamas, E. G. M. Petrakis, M. Zervakis, L. Petit and J. D. Legat: Image Vis. Comput., 21 (2003), 171.
• 5) X. H. Xie: ELCVIA, 7 (2008), 1.

タイトルに関連する用語 (8件)： 鋼板 ,  表面欠陥 ,  分類 ,  クラス ,  仕様 ,  共有 ,  ディクショナリ ,  学習