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J-GLOBAL ID:201802274409974273   整理番号:18A0391107

Hopfield連想記憶ニューラルネットワークと電極変位信号特徴のChernoff顔記述に基づくスポット溶接のための自動溶接品質分類【Powered by NICT】

Automatic welding quality classification for the spot welding based on the Hopfield associative memory neural network and Chernoff face description of the electrode displacement signal features
著者 (6件):
資料名:
巻: 85  ページ: 1035-1043  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0514A  ISSN: 0888-3270  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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電極変位信号特徴によって作られたChernoff顔画像に基づくスポット溶接のための自動溶接品質分類法を開発するために,効果的なパターン特徴抽出法は,Chernoff顔画像は二値に変換した提案した,各二値画像は2値行列によって特性化された。Chernoff顔画像の発現カテゴリーによれば,溶接品質を五段階に分類し,各レベルは種発現に対応した。Hopfield連想記憶ニューラルネットワークを用いて,種々の溶接品質レベルを持ついくつかの溶接試料のパターン特徴行列は安定状態として記憶した溶接品質分類器を構築した。試験溶接部のパターン特徴行列を分類器に入力し,連想メモリを介して最も類似した安定状態に収束させることができる場合,この最終的にロックされた安定状態に対応する溶接品質は試験溶接の溶接品質を表すことができる。分類性能試験結果は,提案した方法がスポット溶接品質評価のためのChernoff顔法の適用性と効率を顕著に改善し,それが実現可能で,効果的で信頼できることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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軸受  ,  電動機 

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