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J-GLOBAL ID：202202285878060700   整理番号：22A0979826

機械視覚検出システムにおけるワークピース欠陥のエッジ検出アルゴリズムに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on edge detection algorithm of work piece defect in machine vision detection system

著者 (5件)： Luo Shan (School of Intelligent Manufacturing, Panzhihua University,Panzhihua,Sichuan,China) ,  Hou Juntao (School of Intelligent Manufacturing, Panzhihua University,Panzhihua,Sichuan,China) ,  Zheng Bin (School of Intelligent Manufacturing, Panzhihua University,Panzhihua,Sichuan,China) ,  Zhong Xinhua (School of Intelligent Manufacturing, Panzhihua University,Panzhihua,Sichuan,China) ,  Liu Pan (School of Intelligent Manufacturing, Panzhihua University,Panzhihua,Sichuan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ITOEC  ページ： 1231-1235  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： マシンビジョンに基づく表面欠陥検出は,製造業における製品品質検出において広く使われている。表面欠陥検出の精度と効率を改善するために,改良欠陥エッジ検出アルゴリズムをSobel演算子の研究に基づいて提案した。最初に,欠陥画像を検出プラットフォームによって収集した。次に,欠陥画像を,いくつかの小さなノイズと干渉を除去するためにメディアンフィルタによって処理した。最後に,改良Sobel演算子を用いて,8方向における勾配を計算し,次に,各画素の勾配を計算し,勾配画像を得て,反復閾値法を用いて,勾配画像をセグメント化し,欠陥エッジを抽出した。実験結果は,改良Sobelアルゴリズムが,容易なエッジ損失の短所,貧弱な雑音抑制能力,および他の方向におけるエッジへの不感性を改善し,良好なエッジ連続性,良好なエッジ位置決め能力,および片側性能を持ち,アルゴリズムの有効性を改善することを示した。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 ,  雑音 ,  *視覚 ,  セグメンテーション ,  位置決め ,  故障検出 ,  製造業 ,  画素 ,  雑音発生防止 ,  連続性 ,  メディアンフィルタ ,  製品品質
準シソーラス用語： マシンビジョン ,  *検出アルゴリズム ,  Sobel演算子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 視覚 ,  検出システム ,  ワークピース ,  欠陥 ,  エッジ ,  検出アルゴリズム ,  研究