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J-GLOBAL ID：202102212343589213   整理番号：21A0114048

遺伝的アルゴリズムによるGaborフィルタの機械織物欠陥検出の最適化【JST・京大機械翻訳】

Woven Fabric Defect Detection Using Gabor Filter Optimized by Genetic Algorithm

著者 (3件)： Zhou Wenming (江南大学紡織服装学院,江蘇无錫214122) ,  Zhou Jian (江南大学紡織服装学院,江蘇无錫214122) ,  Pan Ruru (江南大学紡織服装学院,江蘇无錫214122)
資料名： Donghua Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Donghua Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 46  号： 4  ページ： 535-541  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2603A  ISSN： 1671-0444  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： 従来の人工検査機織物欠陥の正確性が低い問題に対して、遺伝的アルゴリズムによるGaborフィルタの最適化方法を提案し、織物欠陥検出に用いた。この方法を2つの段階に分けた。学習段階において,遺伝的アルゴリズムを用いて,Gaborフィルタパラメータ(f0,B,λ)を最適化し,最適化パラメータを得た。検出段階において,最適パラメータ構造のGaborフィルタを用いて,検出織物画像をフィルタリングして,特徴画像を得た。特徴画像を融合し,融合画像の閾値を分割し,画像に欠陥が存在するかどうかを検出した。提案方法の有効性を検証するため、収集した60枚の切断、太い横糸とホップなどの数種類の一般的な欠陥点画像に対して検出を行い、他のアルゴリズムによる検出効果と比較した。結果は,欠陥検出精度が96.67%に達し,織物欠陥をより正確に検出でき,この方法の有効性を実証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  学習 ,  最適化手法 ,  フィルタリング ,  *故障検出 ,  有効性 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *Gaborフィルタ ,  融合画像 ,  正確性 ,  最適パラメータ ,  基音 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  Gaborフィルタ ,  織物 ,  欠陥検出 ,  最適化