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J-GLOBAL ID：202202236474469622   整理番号：22A0977075

深層学習アルゴリズムを用いた機械視覚に基づく密封容器のタイトネスのための測定システム【JST・京大機械翻訳】

A Measurement System for the Tightness of Sealed Vessels Based on Machine Vision Using Deep Learning Algorithm

著者 (3件)： Ding Zhenglong (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Song Wan (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China) ,  Zhan Shu (School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology, Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.5007115.1-15  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  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： フィルタのような密封容器上の欠陥は重大な環境汚染と潜在的安全危険を引き起こし,密封容器の気密性測定は無視できないことを意味する。微小漏洩の測定のために,従来の方法は周囲温度によって大きく影響され,不安定な結果をもたらす。本論文では,密封容器の気密性検出と定量化のための深層学習に基づく新しい機構と方法を提案した。最初に,バックボーンネットワークにおける非対称畳込みブロック(Ac.Bs)を有する1回(YOLO)v5ネットワークを,小型ターゲットの特徴抽出能力を改善する気密性測定に適用した。第二に,亀裂(FEC)を除去するための充填アルゴリズムを報告した。本アルゴリズムにおいて,新規水平および垂直マーキングオペレータを定義して,それは気泡の幾何学的および運動パラメータを正確に得ることができた。第3に,計算モデルを確立して,既知の気泡面積と運動パラメータの前提の下で急速に気泡の体積を計算した。第4に,漏れを測定するための自動乾燥型測定装置を開発し,測定フレームワークの実験プラットフォームを提供した。最後に,独立データセット上で性能試験を行った。提案した気泡検出方法の平均交差(mIoU)は98.74%であり,単一画像のための処理時間は6msであり,システムの測定精度は0.03mLであった。実験結果は,提案した気密性検出機構と方法が密封容器の気密性検出の精度と安定性を大いに改良することができ,良好な総合的性能を有することを示した。Copyright 2022 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： *アルゴリズム ,  気泡 ,  亀裂 ,  *視覚 ,  畳込み ,  加工時間 ,  環境汚染 ,  ネットワーク ,  特徴抽出 ,  非対称性 ,  基幹回線 ,  検出法 ,  計算モデル ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  サーボ機構  (IC03030Q) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  流体の実験・試験・測定方法及び装置  (BC01020K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  密封容器 ,  測定システム