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J-GLOBAL ID：202202280083885749   整理番号：22A0702918

生産システムを改善するための統計的工程管理のための多重画像監視フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A multi-image monitoring framework for statistical process control to improve manufacturing systems

著者 (2件)： Chen Shengfeng (Department of Industrial and Entrepreneurial Engineering and Engineering Management, Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA) ,  Wells Lee (Department of Industrial and Entrepreneurial Engineering and Engineering Management, Western Michigan University, Kalamazoo, Michigan, USA)
資料名： Quality and Reliability Engineering International  (Quality and Reliability Engineering International)
巻： 38  号： 2  ページ： 679-702  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0764C  ISSN： 0748-8017  CODEN： QREIE5  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： マシンビジョンシステムは製造プロセスにおける表面欠陥の検出に広く用いられている。本論文では,様々な表面関連プロセスシフトの検出における全体性能の改善を目的とする,制御チャートによる画像監視のための新しいフレームワークを提案した。特に,同じ物体の多重画像を,異なる捕捉パラメータの下で獲得した。このフレームワークを例証するために,本論文では2つのマルチ画像制御チャートアプローチを考察した。(1)多重画像を多重線形主成分分析と単一画像制御チャートによるモニタリング,および(2)複合単一画像制御チャートを用いて融合する。実際の交差相関画像に基づく2画像シミュレーション研究を行い,従来の単一画像制御チャートに対するこれら2つのマルチ画像制御チャート手法の性能を比較した。その結果,多重シフトを考慮した場合,マルチ画像制御チャートが単一画像制御チャートより優れていることを示した。他の2画像シミュレーション研究は,マルチ画像制御チャートの性能に対する相互相関の効果を調べる。本研究は,2つのマルチ画像制御チャートは,低い相互相関で類似の性能を持つが,融合画像制御チャートは,高い相互相関で複合単一画像制御チャートより優れていることを示した。さらに,実際の画像による事例研究を行い,シフト検出における提案マルチ画像監視フレームワークの能力を実証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *生産システム ,  監視 ,  管理図 ,  *多重化 ,  表面欠陥 ,  捕獲 ,  線形性 ,  事例研究 ,  主成分分析 ,  生産工程 ,  *SPC【工程管理】
準シソーラス用語： 相互相関 ,  マシンビジョン ,  *画像監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ARL ,  MPCAによる融合画像 ,  MEWMA管理図 ,  空間相互相関

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 統計的工程管理 ,  多重 ,  画像監視 ,  フレームワーク