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J-GLOBAL ID：202002284031734053   整理番号：20A0814799

生成的敵対ネットワークに基づく熱間圧延ストリップ鋼の表面欠陥検出法の研究【JST・京大機械翻訳】

Research of Surface Defect Detection Method of Hot Rolled Strip Steel Based on Generative Adversarial Network

著者 (4件)： Xu Lin (Northeastern University,College of Information Science and Engineering,Shenyang,China,110006) ,  Tian Ge (Northeastern University,College of Information Science and Engineering,Shenyang,China,110006) ,  Zhang Lipeng (Northeastern University,College of Information Science and Engineering,Shenyang,China,110006) ,  Zheng Xiaotong (Northeastern University,College of Information Science and Engineering,Shenyang,China,110006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 401-404  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： 熱間圧延ストリップ鋼の表面欠陥認識のプロセスにおける様々なタイプの欠陥と少数の画像サンプルの問題を解決するために,欠陥認識と分類の精度を改善するために,ストリップ鋼の表面欠陥認識のための一般的加算ネットワーク(GAN)に基づく新しい方法を本論文で提案した。さらに,本論文は,モデルの不安定な訓練と単純な構造を目指して,GANの構造を改良した。条件付きラベルベクトルを発電機と識別器の入力に導入し,多重分類ブランチを追加して表面欠陥を分類した。改良されたGANは,工業分野で収集された熱間圧延ストリップ鋼の表面欠陥画像によって検証される。シミュレーション結果は,本方法が効果的に,パッチ,クレージング,およびピitted表面のような6種類の表面欠陥を同定し,分類することができ,平均分類精度が88%であることを示した。Copyright 2020 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： 表面欠陥 ,  *熱間圧延 ,  クレーズ ,  多重化 ,  加算 ,  *鋼 ,  帯板 ,  *ネットワーク ,  弁別器 ,  シミュレーション ,  *検出法
準シソーラス用語： 分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対 ,  熱間圧延 ,  ストリップ ,  表面欠陥 ,  検出法 ,  研究