文献

J-GLOBAL ID：202102212542936774   整理番号：21A0149198

電子部品検査のための半自動マスク生成【JST・京大機械翻訳】

Semiautomatic Mask Generating for Electronics Component Inspection

著者 (4件)： Wu Hao (School of Mechanical Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China) ,  Gao Wenbin (School of Mechanical Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China) ,  Xu Xiangrong (School of Mechanical Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China) ,  Xu Sixiang (School of Mechanical Engineering, Anhui University of Technology, Ma’anshan, China)
資料名： IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology  (IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology)
巻： 10  号： 12  ページ： 2099-2105  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0590B  ISSN： 2156-3950  CODEN： ITCPC8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文では,Mask R-CNN訓練に必要な画像Maskを半自動生成する新しい方法を提案した。手動ラベリングは非常に時間がかかり,画像マスクを得るのに面倒なので,グラフカットに基づく非常に簡単で高速な方法を提案して,画像変換を通して,グラフカットベースの画像分割を用いて,画像変換を通して入力画像のMaskを得て,次に,Mask R-CNNベースの表面欠陥検出方法を実行して,それは,同時に,境界ボックス回帰と位置決めブランチ,境界ボックス分類ブランチ,および分割ブランチ,境界ボックス分類ブランチ,およびセグメンテーションブランチを,同時に,位置決定,分類,およびセグメンテーション分岐の関数を実現するために,実装し,そして,同時に,欠陥を位置決め,分類,および分割する。実験結果は,提案した方法の有効性を確認した。Mask R-CNN法の検出精度を確実にする前提の下で,Mask R-CNNを訓練するために必要なMaskは,迅速かつ簡単に得ることができる。Copyright 2021 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： セグメンテーション ,  *電子部品 ,  位置決め ,  表面欠陥 ,  検出法 ,  有効性 ,  画像変換
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  自動生成 ,  グラフカット ,  検出精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： プリント回路  (NA05040O) ,  電気・電子部品一搬  (NA05010H) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (3件)： 電子部品 ,  検査 ,  マスク