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J-GLOBAL ID：201802256467746671   整理番号：18A1624506

機械学習を用いた欠陥基準マーク検出【JST・京大機械翻訳】

Defective Fiducial Mark Detection Using Machine Learning

著者 (3件)： An Do Gyu (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, 400-746, Korea) ,  Jung Jung Won (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, 400-746, Korea) ,  Jeon Jae Wook (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Suwon, 400-746, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SNPD  ページ： 200-205  発行年： 2018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： 本論文では,自動化装置における視覚センサを用いて,基準マーク検出機能の性能を改善する方法を提案した。自動化産業において,テンプレートマッチング法を用いて,基準マークを認識した。ターゲットのマークがある角度以上に回転するとき,誤差が増加するので,テンプレートマッチングを検出することができる。照明と物理的外力によりマークが損傷されると認識率の低下がある。そこで,著者らは,K-平均クラスタリング,SVM分類,および線形回帰から成る方法を提案した。提案した方法を用いて,基準マークの認識率を改善し,正確な中心座標を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  自動化 ,  クラスタ化 ,  視覚センサ
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  SVM分類 ,  認識率 ,  テンプレートマッチング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  欠陥 ,  マーク