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J-GLOBAL ID：202102282779967709   整理番号：21A2805527

機械視覚に基づく機械部品の表面欠陥の非破壊試験法【JST・京大機械翻訳】

Nondestructive testing method for surface defects of mechanical parts based on machine vision

著者 (3件)： Xu LianJiang (Yunnan Open University,College of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming,China,650500) ,  Sun HaiYan (Yunnan Open University,College of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming,China,650500) ,  Ye XuanLin (Yunnan Open University,College of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming,China,650500)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICRIS  ページ： 92-95  発行年： 2020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： 機械部品の従来の表面欠陥検出法における低い検出精度と効率の問題を解決するために,機械視覚に基づく機械部品の表面欠陥のための非破壊試験方法を提案した。この方法は,マシンビジョンに基づく画像取得アーキテクチャを設計し,カメラパラメータと光源をセットし,選択する。上記のフレームワークに従って,歪み補正モデルを,機械的部品画像の歪み補正処理を完全にするために,逆行列法を用いて構築した。最後に,機械部品画像の視覚知覚特徴抽出を行い,機械部品表面欠陥の非破壊試験を完了した。実験結果は,従来の検出法と比較して,提案した検出方法がより高い検出精度と効率を持ち,より実用的であることを示した。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： 光源 ,  *視覚 ,  *機械要素 ,  特徴抽出 ,  機構部品 ,  表面欠陥 ,  検出法 ,  歪補正 ,  逆行列 ,  非破壊検査 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： カメラパラメータ ,  画像入力 ,  マシンビジョン ,  検出精度 , 【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 (4件)： 視覚 ,  機械部品 ,  表面欠陥 ,  非破壊試験