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J-GLOBAL ID:202102213064989327   整理番号:21A2092982

深層学習アーキテクチャを用いたロバストな布欠陥検査システム【JST・京大機械翻訳】

Robust Fabric Defects Inspection System Using Deep Learning Architecture
著者 (9件):
資料名:
巻: 50  号:ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: B0721B  ISSN: 0090-3973  CODEN: JTEVAB  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:
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クローニングは生活の基本的要求の1つである。織物ビジネスは,ドレスへの関心が決して減少しないので,着実に発展している産業である。衣類産業の開発を支援するために,衣服産業は,製造する織物の部品の品質を維持するための堅固な対策を取る必要がある。産業は,手動ファブリックレビューフレームワークを用いて,織物の品質をスクリーニングする作業者を必要とする。この論文の目的は,コンピュータビジョンを用いて織物タイプを認識するための深い深層学習アルゴリズムを計画することである。本論文は,適切なプール層,ソフトマックス層,および修正線形活性化層の使用による畳み込みニューラルネットワークを用いて,織物欠陥の同定に焦点を当て,精度の豊富な精度を得た。織物破壊したピック欠陥,パターンを有する布,土壌織物,織物横糸欠陥,および平布のような種々の織物欠陥を有する衣服の写真を,構造の評価のために考慮した。アーキテクチャの性能を,感度,特異性,および精度のような様々な性能尺度で測定した。アルゴリズムは,土壌織物タイプに対して,訓練と試験サンプルに対して,それぞれ97.5と100%の最高精度を生成した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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その他の材料の試験  ,  織布  ,  舗装一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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