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J-GLOBAL ID：202102211075878526   整理番号：21A1474031

カラーミキサを用いた画像取得のための微分最適化手法のロバストパラメータ設計【JST・京大機械翻訳】

Robust Parameter Design of Derivative Optimization Methods for Image Acquisition Using a Color Mixer

著者 (5件)： Kim HyungTae (Smart Manufacturing Technology Group, KITECH, 89 Yangdae-Giro RD., CheonAn 31056, ChungNam, Korea) ,  Cho KyeongYong (UTRC, KAIST, 23, GuSung, YouSung, DaeJeon 305-701, Korea) ,  Kim Jongseok (Smart Manufacturing Technology Group, KITECH, 89 Yangdae-Giro RD., CheonAn 31056, ChungNam, Korea) ,  Jin KyungChan (Smart Manufacturing Technology Group, KITECH, 89 Yangdae-Giro RD., CheonAn 31056, ChungNam, Korea) ,  Kim SeungTaek (Smart Manufacturing Technology Group, KITECH, 89 Yangdae-Giro RD., CheonAn 31056, ChungNam, Korea)
資料名： Journal of Imaging (Web)  (Journal of Imaging (Web))
巻： 3  号： 3  ページ： 31  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7220A  ISSN： 2313-433X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最急降下と共役勾配法から導いた自動照明(自動照明)アルゴリズムのための同調法を提案した。自動照明アルゴリズムは,カラーミキサと呼ばれる多色発光ダイオード(LED)を調整することによって,工業用マシンビジョンの画質を最大化する。最大鮮鋭度を達成するための駆動条件の探索は画像品質に影響する。ほとんどの検査システムにおいて,単一カラー光源を用いて,等しいステップ探索(ESS)を用いて,最大画像品質を決定した。しかし,多重カラーLEDの場合,反復回数は大きくなり,時間がかかる。したがって,最急降下(STD)と共役勾配法(CJG)を適用して,最大画像品質を達成するための探索時間を減らした。照明と画像品質の間の関係は多次元で非線形であり,数学的方程式を用いて記述することが困難である。従って,Taguchi法は,実際には自己光アルゴリズムのパラメータを決定する唯一の方法である。直交アレイを用いてアルゴリズムパラメータを決定し,候補パラメータを,探索時間に依存するアルゴリズムのシャープネスの増加と反復の減少によって選択した。パラメータの寄与をANOVAを用いて調べた。選択したパラメータを用いた再試験の後,画像品質は,より少ない数の反復で最良ケースパラメータのそれとほとんど同じであった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  発光ダイオード ,  光源 ,  *最適化 ,  分散分析 ,  鮮鋭度 ,  同調 ,  *微分 ,  画質 ,  多重化 ,  高次元 ,  直交性 ,  *ロバスト性 ,  最急降下法
準シソーラス用語： マシンビジョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 微分最適化 ,  光制御 ,  多色光源 ,  RGBミキサ ,  ロバストパラメータ設計 ,  Taguchi法

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (32件)：

• Gruber, F.; Wollmann, P.; Schumm, B.; Grahlert, W.; Kaskel, S. Quality Control of Slot-Die Coated Aluminum Oxide Layers for Battery Applications Using Hyperspectral Imaging. J. Imaging 2016, 2, 12.
• Neogi, N.; Mohanta, D.K.; Dutta, P.K. Review of vision-based steel surface inspection systems. EURASIP J. Image Video Process. 2014, 50, 1-19.
• Arecchi, A.V.; Messadi, T.; Koshel, R.J. Field Guide to Illimination; SPIE Press: Bellingham, WA, USA, 2007; pp. 110-115.
• Pfeifer, T.; Wiegers, L. Reliable tool wear monitoring by optimized image and illumination control in machine vision. Measurement 2010, 28, 209-218.
• Jani, U.; Reijo, T. Setting up task-optimal illumination automatically for inspection purposes. Proc. SPIE 2007, 6503, 65030K.

タイトルに関連する用語 (7件)： カラー ,  ミキサ ,  画像取得 ,  微分 ,  最適化手法 ,  ロバスト ,  パラメータ設計