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J-GLOBAL ID：202202260286852877   整理番号：22A0099332

遺伝的アルゴリズム最適化によるGaborフィルタに基づく織物欠陥検出のための改良高速R-CNN【JST・京大機械翻訳】

Improved faster R-CNN for fabric defect detection based on Gabor filter with Genetic Algorithm optimization

著者 (17件)： Chen Mengqi (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Chen Mengqi (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Yu Lingjie (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Yu Lingjie (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhi Chao (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhi Chao (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Sun Runjun (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Sun Runjun (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhu Shuangwu (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhu Shuangwu (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Gao Zhongyuan (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Gao Zhongyuan (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Ke Zhenxia (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Ke Zhenxia (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhu Mengqiu (School of Textile Science and Engineering, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhu Mengqiu (State Key Laboratory of Intelligent Textile Material and Products, Xi’an Polytechnic University, Xi’an, Shaanxi 710048, China) ,  Zhang Yuming (Shaoxing University Yuanpei College, Shaoxing, Zhejiang 312000, China)
資料名： Computers in Industry  (Computers in Industry)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0575B  ISSN： 0166-3615  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Fabric欠陥検出は,織物検査と品質管理において重要な役割を果たす。畳み込みニューラルネットワーク(CNNs)ベースのモデルは,様々な欠陥検査アプリケーションで成功していることが証明されている。しかし,洗練された背景テクスチャは,依然として,織物欠陥検出のための挑戦的な課題である。テクスチャ干渉問題に取り組むために,周波数解析におけるGaborフィルタを利用して,遺伝的アルゴリズムGabor Faster R-CNN(Faster GG R-CNN)と呼ばれる高速R-CNNにGaborカーネルを埋め込むことにより,高速領域ベース畳込みニューラルネットワーク(Faster R-CNN)モデルを改善した。さらに,遺伝的アルゴリズム(GA)とバックプロパゲーションに基づく2段階訓練法を設計して,新しいFaster GG R-CNNモデルを訓練した。最後に,提案モデルを評価するために広範な実験的検証を行った。実験結果は,提案したFaster GG R-CNNモデルが,精度に関して典型的なFaster R-CNNモデルより優れていることを示した。提案方法の平均精度(mAP)は,Faster R-CNNによる78.98%と比較して,94.57%であった。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： 干渉 ,  *最適化 ,  品質管理 ,  欠陥検査 ,  *故障検出 ,  周波数解析 ,  応用プログラム ,  逆伝搬法 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *Gaborフィルタ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 布欠陥検出 ,  高速R-CNN ,  Gaborフィルタ ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  Gaborフィルタ ,  織物 ,  欠陥検出 ,  CNN