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J-GLOBAL ID：201802222083149883   整理番号：18A1079777

マシンビジョンに基づく円筒欠陥オンライン検出システム【JST・京大機械翻訳】

On-line yarn cone defects detection system based on machine vision

著者 (4件)： Mou Xingang (武漢理工大学 机電工程学院,湖北 武漢,430070) ,  Cai Yichao (武漢理工大学 机電工程学院,湖北 武漢,430070) ,  Zhou Xiao (武漢理工大学 机電工程学院,湖北 武漢,430070) ,  Chen Guoliang (武漢理工大学 机電工程学院,湖北 武漢,430070)
資料名： Fangzhi Xuebao  (Fangzhi Xuebao)
巻： 39  号： 1  ページ： 139-145  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2522A  ISSN： 0253-9721  CODEN： FCHPDI  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： 円筒検出プロセスの自動化の程度を改善するために,機械視覚に基づく円筒欠陥のオンライン検出システムを設計した。このシステムは2つの産業カメラ、バーコードLED光源、対照式光電スイッチとコンピュータからなり、まず、カメラと同期光源の時、筒の糸の頂面と側面の過露出モード及び正常モードの画像を採集する。次に,トップ面の過露出画像の適応分割によって,円筒の中心を位置決めし,次に,極座標変換を通して,トップの正常画像を展開した。最後に,頂点展開図において,垂直エッジ分布の投影特徴,テクスチャ,強度一貫性,および局所方向ヒストグラムテクスチャを用いて,菊花芯,多源糸,および網糸欠陥を識別した。その結果,このシステムは,多層台,網糸,菊花芯,多源糸などの円筒欠陥を実時間で識別でき,良好な検出効果をもつことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コンピュータ ,  カメラ ,  自動化 ,  視覚 ,  多層 ,  バーコード ,  基準モード ,  露光 ,  *円筒 ,  光源 ,  画像
準シソーラス用語： 質感 ,  正常画像 ,  *オンライン ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： yarn cone defect ,  machine vision ,  on-line detection ,  digital image processing

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マシンビジョン ,  欠陥 ,  オンライン ,  検出システム