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J-GLOBAL ID：201702285010159881   整理番号：17A0473014

格子分割とGaborフィルタリングに基づく布欠陥の検査【Powered by NICT】

Fabric defect inspection based on lattice segmentation and Gabor filtering

著者 (4件)： Jia Liang (School of Information Science & Engineering, Changzhou University, China) ,  Chen Chen (Center for Research in Computer Vision at University of Central Florida, Orlando, FL, USA) ,  Liang Jiuzhen (School of Information Science & Engineering, Changzhou University, China) ,  Hou Zhenjie (School of Information Science & Engineering, Changzhou University, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 238  ページ： 84-102  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 布欠陥検査は,高品質を達成するためにパターン化された布表面に存在する欠陥を検出することを目的とした。しかし,目視検査はファブリックパターンと欠陥の多様性のために困難である。格子と呼ばれる結晶群に適合した意味的部分画像の類似性を比較する自動欠陥検査法を提案した。格子は形態学的成分分析(MCA)に基づいて自動的に分割した。欠陥検査は,Gaborフィルタを用いた畳込み格子により与えられた応答の分布を調べることにより生成された人工的に理想的な格子に依存して新しい投票手続きとして定式化した。提案法LSG(Gaborフィルタにより支援された格子分割)の性能を,星とボックスパターン画像のデータベース上で評価した。得られたおよびグラウンドトルース画像を比較することにより,0.975の全検出率が達成され,これは,最新の方法と同等であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 肉眼検査 ,  モルフォロジー ,  *欠陥検査 ,  定式化 ,  データベース ,  画像 ,  畳込み ,  パターン形成 ,  類似性 ,  投票
準シソーラス用語： 検出率 ,  成分分析 ,  高品質 ,  *Gaborフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 布検査 ,  格子分割 ,  画像分解 ,  Gaborフィルタ ,  パターン形成した集合組織

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 格子 ,  Gaborフィルタ ,  布 ,  欠陥 ,  検査