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J-GLOBAL ID：201702286340703390   整理番号：17A1670184

マシンビジョンに基づくオンライン硬度測定技術に関する研究【JST・京大機械翻訳】

On Line Detection Technology of the Hardness of Cast Iron Parts Based on Machine Vision

著者 (5件)： Dan Zhongde (机械科学研究総院先進成形技術与装備国家重点実験室 北京 100083) ,  Zhang Fei (机械科学研究総院先進成形技術与装備国家重点実験室 北京 100083) ,  Ren Yongxin (机械科学研究総院先進成形技術与装備国家重点実験室 北京 100083) ,  Zhang Jing (机械科学研究総院先進成形技術与装備国家重点実験室 北京 100083) ,  Nie Jungang (机械科学研究総院先進成形技術与装備国家重点実験室 北京 100083)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 53  号： 1  ページ： 157-164  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 鋳物の硬度をオンラインで検出するために,機械的視覚に基づくブリネル硬度自動計測システムを用いて,圧痕画像を収集し,圧痕画像のフィルタリング,圧痕画像の輪郭直径の抽出,直径キャリブレーション係数などのアルゴリズムを研究した。押込み画像の特性に従って,粒子群に基づくSnakeモデルの輪郭抽出アルゴリズムを提案した。圧痕直径の較正係数を導入して,視覚測定における圧痕直径と画素の物理的直径の間の関係を解決し,最小二乗法による直径キャリブレーション係数のフィッティングを行い,測定精度を改善した。180~210HBW標準硬さ試験片を,硬度試験装置を用いて,試験した。 . . . . . . . . 1の硬度を測定するために実験を行った。実験結果を示した。測定の平均誤差は0.72%で,測定精度は±2HBWで,測定標準偏差は125HBWであり,装置の再現性は良く,精度は高く,鋳造品の硬度のオンライン検査要求を満たすことができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計測システム ,  再現性 ,  画素 ,  鋳物 ,  測定精度 ,  *硬度 ,  曲線あてはめ ,  最小二乗法 ,  フィルタリング ,  圧痕 ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  標準偏差
準シソーラス用語： 輪郭抽出 ,  *オンライン ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Brinell hardness ,  machine vision ,  image processing ,  error analysis

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： マシンビジョン ,  オンライン ,  硬度測定 ,  研究