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J-GLOBAL ID：202202261071069521   整理番号：22A1169737

トモグラフィー画像再構成アルゴリズムの観点における木材内部欠陥検出の科学的計算視覚解析【JST・京大機械翻訳】

Scientific Computational Visual Analysis of Wood Internal Defects Detection in View of Tomography Image Reconstruction Algorithm

著者 (4件)： Ye Ruochen (Shanxi Academy of Ancient Building and Painted Sculpture & Fresco Preservation, Taiyuan, Shanxi, China030012,) ,  Pei Ying (Shanxi Museum, Taiyuan, Shanxi, China030000,) ,  Wang Weibin (Shanxi Academy of Ancient Building and Painted Sculpture & Fresco Preservation, Taiyuan, Shanxi, China030012,) ,  Zhou Haibin (Chinese Academy of Forestry, Beijing, China100000,)
資料名： Mobile Information Systems (Web)  (Mobile Information Systems (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7044A  ISSN： 1574-017X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 非破壊試験技術とコンピュータ技術の開発によって,木材非破壊試験技術は,知能と自動化に向けて発展する。開発の主要な条件は,木材自体を破壊することなく木材の種々の物理特性の試験を行うことである。木材欠陥は異常な木材構造を参照する。その存在は木材の品質に影響し,木材の通常の性能を変化させ,木材の利用率と利用価値を低下させる。本論文の目的は,木材の元の構造を損なうことなく,効果的な検出方法を見出すことである。それは,木材表面の欠陥情報を正確かつ迅速に決定することができる。本研究は,主にトモグラフィー画像再構成アルゴリズムに基づく木材内部欠陥検出の視覚解析について議論する。テストする計画の解析によって,本論文は構造特性,試験する欠陥のタイプ,および分類標準を決定した。マシンビジョンイメージングの原理を解析するために,本論文は,収集したBiyun Temple建築木材画像を観察して,画像におけるBiyun Temple建築木材欠陥,表面テクスチャ特徴,および種々の外観特徴を要約することによって,木材ボードイメージングのためのハードウェア実験システムを設計した。ディジタル画像処理技術に基づいて,本論文はリアルタイム木材分類と検出アルゴリズムの完全なセットを設計した。アルゴリズムは,Biyun Templeの建築用木材領域,テクスチャ領域抽出,およびBiyun Templeの建築用木材の総合的特徴ベクトル抽出の抽出を実現した。画像前処理段階において,カラー画像を画像のグレースケール処理を通してグレースケール画像に変換した。ヒストグラムの等化処理を通して,欠陥画像における欠陥特徴を強調した。画像平滑化と雑音除去処理を通して,画像に存在するかもしれない雑音点を除去する。3月Cubeアルゴリズムの信号対雑音比は,異なる雑音条件の下で比較的高いレベルで維持され,OPEDによるGauss法より約3~4dB高かった。本研究は古代建築の継続と継承に役立つ。Copyright 2022 Ruochen Ye et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *アルゴリズム ,  雑音 ,  *視覚 ,  自動化 ,  セグメンテーション ,  *木材 ,  グレースケール ,  *故障検出 ,  画像処理 ,  *画像 ,  平滑化 ,  ハードウェア ,  *断層画像 ,  カラー画像

分類 (2件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z) ,  非破壊試験  (HB02030F)

引用文献 (25件)：

• J. Chung, L. Nguyen, "Motion estimation and correction in photoacoustic tomographic reconstruction.," SIAM Journal on Imaging Sciences, vol. 10, no. 1, pp. 216-242, 2017.
• T. Ramos, J. S. Jrgensen, J. W. Andreasen, "Automated angular and translational tomographic alignment and application to phase-contrast imaging,," Journal of the Optical Society of America. A, Optics, Image Science, and Vision, vol. 34, no. 10, pp. 1830-1843, 2017.
• J. Li, Q. Chen, J. Zhang, Z. Zhang, Y. Zhang, C. Zuo, "Optical diffraction tomography microscopy with transport of intensity equation using a light-emitting diode array.," Optics & Lasers in Engineering, vol. 95, pp. 26-34, 2017.
• W. Lu, D. Lighter, I. B. Styles, "L1-norm based nonlinear reconstruction improves quantitative accuracy of spectral diffuse optical tomography," Biomedical Optics Express, vol. 9, no. 4, pp. 1423-1444, 2018.
• G. Gennarelli, I. Catapano, F. Soldovieri, "Reconstruction capabilities of down-looking airborne GPRs: the single frequency case," Computational Imaging, IEEE Transactions on, vol. 3, no. 4, pp. 917-927, 2017.

タイトルに関連する用語 (9件)： トモグラフィー画像再構成 ,  アルゴリズム ,  観点 ,  木材 ,  内部欠陥 ,  科学 ,  計算 ,  視覚 ,  解析