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J-GLOBAL ID：201702280452042862   整理番号：17A1849448

Gabor変換と限界学習器によるアルミニウム箔の密封性検出【JST・京大機械翻訳】

Aluminum Foil Sealing Seal Detection Based on Gabor Transformation and Extreme Learning Machine

著者 (3件)： Chang Jiaming (遼寧石油化工大学 机械工程学院,遼寧 撫順,113001) ,  Li Weijun (遼寧石油化工大学 机械工程学院,遼寧 撫順,113001) ,  Shi Chengjiang (遼寧石油化工大学 机械工程学院,遼寧 撫順,113001)
資料名： Liaoning Shiyou Huagong Daxue Xuebao  (Liaoning Shiyou Huagong Daxue Xuebao)
巻： 37  号： 3  ページ： 64-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3541A  ISSN： 1672-6952  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： アルミニウム箔の温度分布特性に関する研究を行い,Gabor変換と限界学習機械(ELM)に基づくシールの密封性検出法を提案した。異なる特徴を有する異なるタイプの熱画像をGabor変換により訓練し,テクスチャ特徴訓練の限界学習機械神経回路網を抽出した。次に,熱画像の分類を,訓練結果を用いて行い,そして,熱画像の分類特性によって,アルミニウム箔のシーリングの状態を,判断することができた。色特徴を抽出するBPニューラルネットワークとの比較分析により、Gabor変換と極限学習機械に基づくアルゴリズムには、汎化性が強く、応答速度が速く、精度が高いなどの優位性があることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *学習 ,  密封装置 ,  汎化 ,  *気密性 ,  学習機械 ,  熱画像 ,  温度分布 ,  神経回路網 ,  *Gabor変換 ,  検出法
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  色特徴 ,  テクスチャ特徴 ,  *アルミ箔 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Aluminum foil sealing detection ,  Thermal image ,  Gabor transformation ,  Extreme learning machine (ELM) ,  Classification recognition

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gabor変換 ,  限界 ,  学習 ,  アルミニウム箔 ,  密封性