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J-GLOBAL ID：201802285015222247   整理番号：18A0258891

サポートベクトル回帰を用いた光学的微細構造の粒径測定【Powered by NICT】

Grain size measurement in optical microstructure using support vector regression

著者 (5件)： K. Gajalakshmi (Department of Computer Science and Engineering, Annamalai University, Annamalainagar, Tamilnadu 608002, India) ,  S. Palanivel (Department of Computer Science and Engineering, Annamalai University, Annamalainagar, Tamilnadu 608002, India) ,  N.J. Nalini (Department of Computer Science and Engineering, Annamalai University, Annamalainagar, Tamilnadu 608002, India) ,  S. Saravanan (Department of Mechanical Engineering, Annamalai University, Annamalainagar, India) ,  K. Raghukandan (Department of Manufacturing Engineering, Annamalai University, Annamalainagar, India)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 138  ページ： 320-327  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,サポートベクトル回帰(SVR)を用いた結晶粒の数を計数することにより金属微細構造の平均粒径を決定するために画像処理アルゴリズムを開発することである。手動法よりも精度で種々の金属の結晶粒界はOtsuやCannyエッジ検出技術を用いて決定したに沿った自動粒径測定アルゴリズムは,高速を達成するために微細構造分析で実行した。辺検出画像をブロックに分割し,各ブロックにおける白にブラック遷移の数は,特徴として使用されている。抽出された特徴を用いて,回帰モードにおけるサポートベクトルマシンを訓練した。テスト画像中の結晶粒の数はサポートベクトル回帰を用いて決定した。開発したアルゴリズムの精度は,手動切断法を用いて検証した。実験結果は,粒数を検出するためのOtsu法と比較した場合,Cannyエッジ検出に基づく特徴抽出は,低根平均二乗誤差(RMSE)を達成することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  エッジ検出 ,  結晶粒 ,  検出法 ,  高速度 ,  画像 ,  *粒径 ,  アルゴリズム ,  結晶粒界 ,  *粒度分析 ,  *微細構造 ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  画像処理アルゴリズム ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Microstructure ,  粒数 ,  粒径 ,  大津法 ,  Cannyエッジ ,  SVR ,  RMSE

分類 (1件)： 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)： サポートベクトル回帰 ,  光学 ,  微細構造 ,  粒径測定