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J-GLOBAL ID：201802239014637146   整理番号：18A1755419

BPニューラルネットワークに基づく紙欠陥検出と認識研究【JST・京大機械翻訳】

Research on paper defect detection and recognition based on BP neural network

著者 (4件)： Duan Yin (西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院,陜西 西安,710048) ,  Chen Kaixuan (西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院,陜西 西安,710048) ,  Liu Xin (西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院,陜西 西安,710048) ,  Zhang Jinfeng (西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院,陜西 西安,710048)
資料名： Xi’An Ligong Daxue Xuebao  (Xi'An Ligong Daxue Xuebao)
巻： 34  号： 2  ページ： 235-239  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3235A  ISSN： 1006-4710  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： 紙表面欠陥は印刷製品の品質に直接影響する。紙の欠陥を迅速かつ正確に検出するために,BPニューラルネットワークに基づく紙欠陥検出と認識の方法を提案した。紙欠陥を形態学的に処理し,次に形状解析を行い,次に,距離,面積,延長因子,および真円度因子をニューラルネットワークに入力して訓練し,最後に訓練したニューラルネットワークを用いて紙欠陥の型を識別した。実験により、BPニューラルネットワークを紙欠陥の検出に用いると、欠陥のタイプを有効に検出でき、よく見られる塵埃、穴、裂け目としわの四種類の紙欠陥を正確に識別できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障検出 ,  印刷 ,  断裂 ,  モルフォロジー ,  塵埃 ,  真円度
準シソーラス用語： 形状解析 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  紙 ,  欠陥検出 ,  研究