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J-GLOBAL ID：202002224525894984   整理番号：20A1202206

畳込みニューラルネットワークを用いた旋削および粉砕表面粗さの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of turned and milled surfaces roughness using convolutional neural network

著者 (6件)： Rifai Achmad P. (School of Integrated Design Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Rifai Achmad P. (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University, Yogyakarta, Indonesia) ,  Aoyama Hideki (School of Integrated Design Engineering, Faculty of Science and Technology, Keio University, Yokohama, Japan) ,  Tho Nguyen Huu (Ho Chi Minh City University of Food Industry, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Md Dawal Siti Zawiah (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Masruroh Nur Aini (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Gadjah Mada University, Yogyakarta, Indonesia)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 161  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  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： 表面粗さを測定する既存のコンピュータビジョン法は,表面形態を定量化し,予測モデルを構築するために特徴抽出に依存する。しかしながら,特徴抽出は高度な画像フィルタリングとセグメンテーションステップを必要とする複雑なプロセスであり,長い予測時間と複雑なセットアップをもたらす。本研究は,表面テクスチャのディジタル画像から直接表面粗さを評価するために畳込みニューラルネットワークの使用を提案した。この方法は,このステップがコンボリューション過程の間にネットワーク内部に統合されるので,特徴抽出を避ける。予測モデルに対する5つの損失関数を選択し,それらの適合性と精度に基づいて解析した。得られた予測値を,スタイルベースのプロフィルメータを用いて測定された実際の表面粗さ値と比較した。提案したモデルの性能を,種々の切削条件において,外径旋削,スロットフライス加工,および側面フライス加工のような典型的な加工操作の表面粗さの予測のために評価した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  表面構造 ,  セグメンテーション ,  損失関数 ,  *ネットワーク ,  *旋削 ,  フライス加工 ,  特徴抽出 ,  プロフィルメータ ,  ディジタル画像 ,  コンピュータビジョン ,  予測モデル ,  表面形態 ,  切削条件 ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  構造 ,  モデル

著者キーワード (5件)： 表面粗さ評価 ,  旋削および粉砕表面 ,  マシンビジョン ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  損失関数

分類 (5件)： 質量,密度,比重の計測法・機器  (AD05030Z) ,  作物栽培施設  (FB03040V) ,  工業的培養法,装置  (FK02020T) ,  循環系モデル  (EL02020V) ,  雑音一般  (ND04010J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  旋削 ,  粉砕 ,  表面粗さ ,  評価