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J-GLOBAL ID：202202216134272669   整理番号：22A0737481

鉄鋼製品における欠陥検出のための視覚技術:比較研究【JST・京大機械翻訳】

Visual techniques for defects detection in steel products: A comparative study

著者 (2件)： Mordia Ravikant (Department of Mechanical Engineering, M.B.M. Engineering College, Faculty of Engineering & Architecture, Jai Narain Vyas University, Jodhpur, Rajasthan 342001, India) ,  Kumar Verma Arvind (Department of Production & Industrial Engineering, M.B.M. Engineering College, Faculty of Engineering & Architecture, Jai Narain Vyas University, Jodhpur, Rajasthan 342001, India)
資料名： Engineering Failure Analysis  (Engineering Failure Analysis)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0684A  ISSN： 1350-6307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 鋼表面検出のための非破壊試験方法は,鋼と鉄産業における表面仕上げの品質をチェックするために,非常に一般的になった。画像処理を使用する視覚ベースのアプローチは,表面検査と分類のために良い正確さによって進歩した。本論文は,検出表面欠陥のための視覚システムに基づくいくつかの技術のレビューを提示する。この論文の目的は,視覚検査システムの分野における研究進展の状態をチェックすることである。この点に関して,ハードウェアシステム,ソフトウェアシステム,照明方法およびその選択,画像処理および制御システムについて論じた。欠陥の分類のための視覚ベースの欠陥検出技術と分類器の開発をこの論文で示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *視覚 ,  *鉄鋼 ,  欠陥 ,  照明 ,  *鉄 ,  *鋼 ,  特徴抽出 ,  *故障検出 ,  画像処理 ,  表面欠陥 ,  非破壊検査 ,  視覚検査 ,  表面仕上
準シソーラス用語： 視覚システム ,  欠陥分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像処理 ,  欠陥検出 ,  特徴抽出 ,  欠陥分類

分類 (1件)： パイプライン輸送  (UA11020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄鋼 ,  欠陥検出 ,  視覚 ,  研究