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J-GLOBAL ID：201802236011438146   整理番号：18A0864474

テクスチャ主,サイドローブ特徴に基づく雪餅棒の亀裂欠陥検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of ice cream stick crack defects based on texture mainlobe and sidelobe features

著者 (3件)： Yuan Weiqi (沈陽工業大学視覚検測技術研究所 沈陽110870;遼寧省机器視覚重点実験室 沈陽110870) ,  Li Shaoli (沈陽工業大学視覚検測技術研究所 沈陽110870;遼寧省机器視覚重点実験室 沈陽110870) ,  Li Dejian (沈陽工業大学視覚検測技術研究所 沈陽110870;遼寧省机器視覚重点実験室 沈陽110870)
資料名： Yiqi Yibiao Xuebao  (Yiqi Yibiao Xuebao)
巻： 38  号： 11  ページ： 2779-2787  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2448A  ISSN： 0254-3087  CODEN： YYXUDY  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： 亀裂は雪餅棒の表面の深刻な欠陥であり、雪餅棒の加工と使用に対する影響は極めて大きいが、一部は細くて浅い亀裂と雪餅棒表面の木繊維紋とは類似な点があり、現在の検出アルゴリズムの抽出効果は良くない。この問題を解決するために,亀裂テクスチャと木繊維の特性を詳細に分析して,テクスチャ主ローブとサイドローブの灰色特性に基づく検出方式を提案した。最初に,テクスチャの主ローブとサイドローブの灰色の特性を抽出して,次に,すべてのエッジのエッジを,次に,次に,各々のエッジの端部と部分木繊維の端部を,次に確立したモデルに従って抽出し,次に,亀裂欠陥の検出を達成するために,端部の端部と部分木繊維の端部を,それぞれ,主ローブの特性量の数値によって,初期の端部の端部と部分木繊維の端部によって抽出した。。最後に,サイドローブの特性量の数値関係によって,端部の端部の端部と端部の端部の端部の端部を,それぞれ,最初に,次に,端部の端部の端部と部分木の端部の端部から抽出することができた。最後に,それは,亀裂の欠陥の検出のために,端部弁の特性量の数値関係によって,最初に,端部の端部と部分木繊維の端部の端部を,抽出した;。最後に,それは,端部の端部の端部と部分木の端部の端部の端部を,最初に見つけた,そして,次に,端部の端部と部分木繊維の端部は,主要部弁の特性の数値によって見つけた。自作図庫SUT-I3上でテストを行い、結果により、提案した方法が亀裂欠陥の漏れ検出率が0の前提で、その誤検知率が6.07%まで低く、その他の雪餅棒や木材表面の亀裂検出方法に対して、その誤検出率が最少で9.29%減少し、提案手法の高効率性を示した。それは実用的応用価値を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *亀裂 ,  *サイドローブ ,  木材 ,  *故障検出
準シソーラス用語： 高効率 ,  誤検出率 ,  亀裂検出 ,  誤検出 ,  検出率 ,  検出アルゴリズム ,  *雪 ,  *質感 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： texture mainlobe ,  texture side lobe ,  gray feature ,  ice cream stick ,  crack

分類 (1件)： 非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (7件)： テクスチャ ,  サイドローブ ,  雪 ,  餅 ,  棒 ,  亀裂 ,  欠陥検出