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J-GLOBAL ID：201702279791129621   整理番号：17A1786473

位相スペクトルと加重マハラノビス距離に基づくストリップ表面欠陥の顕著な検出【JST・京大機械翻訳】

Saliency-based defect detection in strip steel by using phase spectrum and weighted Mahalanobis distance

著者 (4件)： Xu Sen (河北工業大学控制科学与工程学院,天津,300130) ,  Chen Haiyong (河北工業大学控制科学与工程学院,天津,300130) ,  Liu Kun (河北工業大学控制科学与工程学院,天津,300130) ,  Sun Hexu (河北工業大学控制科学与工程学院,天津300130;河北科技大学,石家庄050000)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： z1  ページ： 190-193,205  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： ストリップ表面欠陥検出のリアルタイム要求が高いため、外部環境、欠陥特徴が弱いなどの視覚検査の難題を受けやすいため、位相スペクトルと加重マハラノビス距離に基づくストリップ表面欠陥の顕著性検出方法を提案した。まず第一に,欠陥サンプル画像のFourier変換を行い,振幅情報を正規化し,位相情報のみを検出するための検出モデルを得た。さらに,モデルの有効性を証明して,このモデルは,多くの位相情報を含む不均一なテクスチャ信号を保存することができた。次に,重み付きMahalanobis距離法を提案し,顕著な画像の閾値化セグメンテーションを行い,欠陥検出を完成した。実験結果は,提案したアルゴリズムの検出速度が速く,単一画像の平均検出時間がわずか15.1msであり,オンライン検出の要求を満たすことができることを示した。同じ欠陥データベースにおける比較実験を行い、異なるストリップの欠陥タイプに対して、平均検出率は94.7%に達し、漏れ率と誤検出率が低く、アルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Fourier変換 ,  *表面欠陥 ,  画像 ,  視覚検査 ,  故障検出 ,  データベース ,  検出法 ,  セグメンテーション ,  比較試験 ,  *帯板 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出率 ,  位相情報 ,  *Mahalanobis距離 ,  *位相スペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： strip steel defect ,  phase spectrum ,  detection model ,  theoretical proof ,  weighted Mahalanobis distance

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 位相スペクトル ,  加重 ,  マハラノビス距離 ,  ストリップ ,  表面欠陥