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J-GLOBAL ID：201902288507878514   整理番号：19A1352346

マシンビジョンに基づく靴面特徴点の自動認識改善方法【JST・京大機械翻訳】

Improvement recognition method of vamp’s feature points based on machine vision

著者 (5件)： Xu Yang (東華大学 机械工程学院,上海,201620) ,  Zhu Zhichao (東華大学 机械工程学院,上海,201620) ,  Sheng Xiaowei (東華大学 机械工程学院,上海,201620) ,  Yu Zhiqi (東華大学 机械工程学院,上海,201620) ,  Sun Yize (東華大学 机械工程学院,上海,201620)
資料名： Fangzhi Xuebao  (Fangzhi Xuebao)
巻： 40  号： 3  ページ： 168-174  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2522A  ISSN： 0253-9721  CODEN： FCHPDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在,人工的認識靴面特徴点方法のリアルタイム性差,低効率,高コストの問題を目的として,マシンビジョンに基づく自動認識改善法を提案した。まず第一に,改良メディアンフィルタを採用して,画像前処理によってノイズ干渉を除去し,次に,特徴点のキー領域を,提案した適応閾値セグメンテーションによって抽出して,次に,画像モルフォロジー処理と最小外接円を計算して,特徴点の自動認識を完成した。この方法の信頼性を検証するため、強度変化と非慣行条件下で大量の靴面サンプルに対してグループ分け実験を行い、従来の一次元と二次元Otsuアルゴリズムの測定結果と対比した。結果は,この方法が多くの複雑な環境の下でより良い認識精度とロバスト性を持ち,認識成功率が93%以上であり,検出時間が0.5秒未満であり,工業生産における精度とリアルタイム需要を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  一次元 ,  *セグメンテーション ,  干渉 ,  モルフォロジー ,  メディアンフィルタ ,  二次元 ,  ロバスト性 ,  信頼性 ,  画像 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 実時間 ,  *自動認識 ,  *特徴点 ,  *マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 編組,編機  (YM05060F) ,  繊維工業一般  (YM01010A)

タイトルに関連する用語 (4件)： マシンビジョン ,  靴 ,  特徴点 ,  自動認識