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J-GLOBAL ID：201802272914082451   整理番号：18A0137699

L0勾配最小化モデルと改良されたCVモデルに基づく切削工具摩耗領域の抽出【Powered by NICT】

Cutting Tool Wear Region Extraction Based on L0 Gradient Minimization Model and Improved CV Model

著者 (3件)： Long Yunlin ,  Wu Yiquan ,  Zhou Yang
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMIP  ページ： 48-52  発行年： 2017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： 切削工具摩耗検出システムにおける摩耗領域抽出を達成するために,L0勾配最小化モデルと改良されたCVモデルに基づく画像セグメンテーション法を提案した。まず,原画像であるL0勾配最小化モデルにより平滑化される。大津法を用いて,切削工具表面の摩耗領域の初期位置を達成するために平滑化画像を分割することである,後1ピクセル端はエッジ追跡アルゴリズムを用いて得た。最後に,初期輪郭としてエッジをして,CVモデルは摩耗領域を正確に抽出するために元の画像のセグメンテーションに適用した。一方,低収束速度による長い実行時間を低減するために,勾配に基づく加速係数はCVモデルを最適化するために導入した。多くの実験結果は,提案した方法は,切削工具の摩耗領域抽出において良好な性能を有し,高速・高精度を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *切削工具 ,  平滑化 ,  画像 ,  高速度 ,  画素 ,  *摩耗 ,  *工具摩耗 ,  セグメンテーション ,  *切削 ,  最適化
準シソーラス用語： 高精度 ,  実行時間 ,  収束速度 ,  追跡アルゴリズム ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 勾配 ,  最小化 ,  モデル ,  CV ,  切削工具 ,  摩耗