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J-GLOBAL ID：201702286834428119   整理番号：17A1648248

SVM分類器を用いた小表面下欠陥の赤外非破壊認識【Powered by NICT】

Infrared nondestructive recognition of small subsurface defects using a SVM classifier

著者 (4件)： Qian Ronghui (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518000, China) ,  Liu Ze (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518000, China) ,  Hu Hong (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518000, China) ,  Zuo Dan (Harbin Institute of Technology Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518000, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIA  ページ： 793-803  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： いくつかの小さな表面下欠陥は認められず,赤外非破壊試験を用いた場合サイズ推定は正確でないという問題を目的として,本論文では,遺伝的アルゴリズム最適化に基づくSVM(サポートベクトルマシン)分類器を用いた画像列処理アルゴリズムの組合せによる新しい方法を提案した。画像列処理アルゴリズムは,最初に赤外線熱画像装置により収集された赤外画像配列後,欠陥の大まかな位置を決定したを処理するのに使用され,欠陥領域の時間-温度と画素損失情報を分類器を訓練するための特性パラメータとして使用されている。結果は,訓練された分類器を成功裏に小さな欠陥を認識し,それらのサイズを正確に推定できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  赤外線 ,  熱画像 ,  最適化 ,  非破壊検査 ,  赤外線画像 ,  画素
準シソーラス用語： 特性パラメータ ,  画像列 ,  *SVM分類 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： SVM分類 ,  欠陥 ,  赤外