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J-GLOBAL ID：201902221488250951   整理番号：19A2270665

機械視覚に基づく鋼板の表面欠陥検出と研削経路計画に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on surface defect detection and grinding path planning of steel plate based on machine vision

著者 (6件)： Chen Naijian (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Sun Jianbo (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Wang Xu (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Huang Yulin (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Li Yingjun (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China) ,  Guo Chao (School of mechanical engineering, University of Jinan, Jinan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICIEA  ページ： 1748-1753  発行年： 2019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： 鋼板の表面欠陥検出と研削のプロセスにおいて,それは低効率だけでなく,高い検出精度ではなく,多くのマンパワーを必要とする。マシンビジョンに基づく鋼板の表面欠陥検出を適用して,ますます多くの注意を払った。本論文では,鋼板の表面欠陥を同定し,鋼上の欠陥の位置情報を得るために,画像処理アルゴリズムを研究した。欠陥分類と併合と研磨経路計画を統合する方法を提案して,経路に関する各々のポイントの座標情報を得た。Windowsシステムの下で,鋼プレートの表面を検出するために表面欠陥検出ソフトウェアを設計し,検出された欠陥位置情報をロボットに送り,次にロボットは鋼板を研削する。実験結果は,アルゴリズムが効果的であることを示した。Copyright 2019 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： *故障検出 ,  *鋼板 ,  位置情報 ,  Windows ,  *表面欠陥 ,  *視覚 ,  *研削 ,  *鋼 ,  ロボット ,  ソフトウェア ,  研磨 ,  アルゴリズム ,  労働力 ,  *経路探索
準シソーラス用語： マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  鋼板 ,  欠陥検出 ,  研削 ,  経路計画 ,  研究