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J-GLOBAL ID：202202254237124511   整理番号：22A0862762

マシンビジョンに基づく注入のための知的異物検査方法【JST・京大機械翻訳】

An Intelligent Foreign Substance Inspection Method for Injection Based on Machine Vision

著者 (3件)： Zhou Bowen (School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, China) ,  Chen Liang (School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, China) ,  Wu Lianghong (School of Information and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 813  ページ： 781-793  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 注入のためのインテリジェント視覚検出システムの方法は,注入における異物に関するオンライン高速および高精度検出を実現した。著者らは,注入の逐次画像を得るために,下およびバックライト-ギブ方法を研究し,雑音点の干渉をフィルタリングする解法の小さい移動目標を狙った適応フィルタリングアルゴリズムを提唱して,位置画像および検出領域に対するウィンドウヒストグラムの滑り限界点の統計的方法を採用して,移動目標を抽出するために,2つの差異およびエネルギー蓄積を結合した方法に関して研究し,そして,外部物質を同定するために,サポートベクターマシンの応用原理を適用した。一連の実験は,知的検出システムが医用液体中の異物を効果的に検出できることを示した。検出速度,精度および検出されない率は,医薬品生産ラインのニーズに,よく適合することができた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  検出 ,  雑音 ,  視覚 ,  フィルタリング ,  統計的方法 ,  画像処理 ,  画像 ,  移動体 ,  *コンピュータビジョン ,  ヒストグラム ,  バックライト ,  適応フィルタリング ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： オンライン ,  *マシンビジョン ,  移動目標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 注射 ,  視覚検出 ,  画像処理 ,  異物認識

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マシンビジョン ,  注入 ,  異物検査