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J-GLOBAL ID：201802252779177244   整理番号：18A1442281

深さ畳込みニューラルネットワークのX線溶接欠陥研究【JST・京大機械翻訳】

Research on X-ray weld defects detection by deep CNN

著者 (5件)： Liu Mengxi (長安大学電子与控制工程学院,陜西西安710064;西安石油大学電子工程学院,陜西西安710065) ,  Ju Yongfeng (長安大学電子与控制工程学院,陜西西安,710064) ,  Gao Weixin (西安石油大学電子工程学院,陜西西安,710065) ,  Wang Zheng (西安石油大学電子工程学院,陜西西安,710065) ,  Wu Xiaomeng (西安石油大学電子工程学院,陜西西安,710065)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 37  号： 5  ページ： 37-39,43  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： X線溶接シームの欠陥認識の困難性が高く,分類が難しいという問題に照準を定め,典型的なCUDA-CONVNET畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく。深さCNN構造を改良した。画像前処理に基づいて,CNNの階層構造とパラメータ設定の研究を,オリジナル画像の溶接特性の最大化の前提の下で,実行した。サポートベクトルマシン(SVM)認識アルゴリズムとの比較により,提案した深さ学習方式をさらに評価した。改良した深さCNN構造とそのアルゴリズムは大サンプルの画像特徴の表現と識別能力に対して一定の優位性があり、演算サンプルと誤り率は逆比例し、ネットワーク構造は比較的高い画像分類識別の正確率を持つ。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  画像特性 ,  アルゴリズム ,  ネットワーク構造 ,  誤り率 ,  *溶接欠陥 ,  階層構造 ,  学習 ,  演算 ,  *X線
準シソーラス用語： 画像分類 ,  認識アルゴリズム ,  画像前処理 ,  溶接シーム ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： weld defects ,  deep learning ,  feature recognition ,  convolutional neural network(CNN)

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)： 畳込みニューラルネットワーク ,  X線 ,  溶接欠陥 ,  研究