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J-GLOBAL ID：201902267766372530   整理番号：19A1121952

深いCNNに基づく鋼ストリップ表面欠陥の実時間分類【JST・京大機械翻訳】

Real-Time Classification of Steel Strip Surface Defects Based on Deep CNNs

著者 (10件)： Liu Yan (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Liu Yan (Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Geng Jiahui (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Geng Jiahui (Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Su Zhenfeng (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Su Zhenfeng (Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Zhang Weicun (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Zhang Weicun (Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes, Ministry of Education, Beijing, China) ,  Li Jiangyun (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Li Jiangyun (Key Laboratory of Knowledge Automation for Industrial Processes, Ministry of Education, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 529  ページ： 257-266  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 鋼ストリップ表面欠陥認識は,鋼ストリップ生産と品質管理にとって非常に重要であり,これらの表面欠陥の正しい分類が重要である。鋼ストリップの表面欠陥は様々な特徴に従って分類されるが,これらすべての特徴を抽出し,それらを効果的に使用する従来の方法では困難である。本論文では,深い畳込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく欠陥分類の問題を扱う方法を提案した。我々のベースモデルとしてGoogLeNetを採用し,それに対するアイデンティティマッピングを追加し,ある程度改善を得た。同時に,著者らは,6つのタイプの冷間圧延鋼ストリップ表面欠陥のデータセットを確立して,過剰適合を減らすためにそれを強化した。次に,ネットワークによって6つのタイプの欠陥を検出して,98.57%の精度に達した。さらに,著者らのネットワークは,125FPSの速度を達成し,それは,実際の鋼ストリップ生産ラインのリアルタイム要求を完全に満たした。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質管理 ,  生産ライン ,  冷間圧延 ,  *帯鋼 ,  ネットワーク ,  *表面欠陥
準シソーラス用語： アイデンティティ ,  欠陥分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 表面欠陥 ,  鋼板 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  欠陥分類

分類 (2件)： 圧延技術  (WC06030Z) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： CNN ,  鋼ストリップ ,  表面欠陥 ,  実時間 ,  分類