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J-GLOBAL ID：201802262367480854   整理番号：18A0482929

鋼の表面欠陥同定へのRNAMletの応用【Powered by NICT】

Application of RNAMlet to surface defect identification of steels

著者 (4件)： Xu Ke (Collaborative Innovation Center of Steel Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Xu Yang (National Engineering Research Center of Advanced Rolling Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Zhou Peng (National Engineering Research Center of Advanced Rolling Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) ,  Wang Lei (National Engineering Research Center of Advanced Rolling Technology, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China)
資料名： Optics and Lasers in Engineering  (Optics and Lasers in Engineering)
巻： 105  ページ： 110-117  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0602B  ISSN： 0143-8166  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 鋼の三つの主要な生産ラインとして,連続鋳造スラブ,熱延鋼板と冷間圧延帯鋼を異なる表面外観を持っており,その生産ラインの異なる速度で生成した。三鋼製品の表面欠陥を同定するためのアルゴリズムを実時間および抗干渉のための異なる要件を持つ。既存アルゴリズムは三鋼製品の表面欠陥同定に適用した適応できない。RNAMletと名づけた適応マルチスケール幾何学的解析の新しい方法を提案した。RNAMletのアイデアは,非対称反パッキングパターン表現モデル(NAM)に由来した。画像は,画像画素のグレー値変化に応じて非対称矩形ブロックの集合に分解した。二次元Haarウェーブレット変換はすべてのブロックに適用した。画像背景が複素数であるとき,ブロックの数が大きいと,画像のより詳細が利用されている。画像背景である簡単な場合,ブロックの数が小さく,少ない計算時間が必要である。RNAMletは三鋼材の画像サンプルを用いて試験し,マルチスケール幾何学的解析の三種の古典的方法と比較した,カンターレット,シェアレットとするテトロレットを含んでいた。複雑な背景を持つ画像サンプル,連続鋳造スラブ,熱延鋼板などのために,RNAMletによって得られた欠陥同定率は他の三方法よりも1%高かった。簡単な背景を持つ画像試料,冷間圧延帯鋼などのために,RNAMletの計算時間は他の三MGA法の十分の1が,RNAMletによって得られた欠陥同定率は他の三つの方法よりも高かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 熱延鋼板 ,  生産ライン ,  冷間圧延 ,  画像 ,  CPU時間 ,  帯鋼 ,  画素 ,  非対称性 ,  アルゴリズム ,  *鋼 ,  二次元 ,  連続鋳造 ,  *表面欠陥
準シソーラス用語： マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 表面検査 ,  機械学習 ,  欠陥の同定 ,  特徴抽出 ,  マルチスケール幾何学的解析

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  光学的測定とその装置一般  (BD07010S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鋼 ,  表面欠陥 ,  同定 ,  応用