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J-GLOBAL ID：202002263135829830   整理番号：20A2585334

画像分割とGaborフィルタリングに基づく織物欠陥検出方法【JST・京大機械翻訳】

Fabric defect detection method based on primitive segmentation and Gabor filtering

著者 (4件)： Di Lan (江南大学 人工智能与計算机学院,江蘇 无錫 214122;道路交通安全公安部重点実験室,江蘇 无錫 214151) ,  Yang Da (江南大学 人工智能与計算机学院,江蘇 无錫 214122) ,  Liang Jiuzhen (常州大学 信息科学与工程学院,江蘇 常州 213164) ,  Ma Mingyin (江南大学 人工智能与計算机学院,江蘇 无錫 214122)
資料名： Fangzhi Xuebao  (Fangzhi Xuebao)
巻： 41  号： 9  ページ： 59-66  発行年： 2020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： 複雑なパターンを有する織物の自動化検出を実現するために,複雑な周期変化パターンを有する織物を,グラフ要素分割とGaborフィルタに基づく織物欠陥検出のために提案した。パターン単位テンプレートのサイズ,すなわち周期パターンを含む格子を,画像テクスチャの周期変化規則に従って決定した。画像を適応的に分割し,セル画像要素をグラフ要素分割によって得た。Gaborフィルタにより特徴の応答分布を生成し、理想的なテンプレート格子を獲得し、提案した投票プログラムにより、その特徴ベクトルのManhattanの距離図元格子差異の分布を分析することによって、欠陥図元格子を識別した。実験結果は,検出方法が星型と箱形模様の織物サンプルデータセットに対してより良い検出効果を持ち,サンプルの再現率を著しく改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  周期変化 ,  *故障検出 ,  *検出法 ,  投票 ,  要素分割
準シソーラス用語： *Gaborフィルタ ,  特徴ベクトル ,  *画像セグメンテーション ,  画像テクスチャ ,  再現率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 織布  (YM05040J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 画像分割 ,  Gaborフィルタ ,  織物 ,  欠陥検出