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J-GLOBAL ID：202202292041787813   整理番号：22A1003216

穴特徴に基づく弱テクスチャ積層工作物認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Stacked Texture-Less Workpieces Based on Hole Features

著者 (6件)： Wang Shuyu (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024) ,  Tian Jianyan (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024) ,  Cai Wenzhan (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024) ,  Li Jifu (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024) ,  Wang Sugang (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024) ,  Li Lihong (太原理工大学 電气与動力工程学院,太原 030024)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 58  号： 3  ページ： 282-288  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在の工業現場における弱いテクスチャー積層工作物認識の困難さに照準を定めて,工作物表面の穴を特徴とした改良幾何学的テンプレートマッチングアルゴリズムを提案して,複合ページを事例として工作物認識を行った。まず第一に,カラー画像を加重平均法で処理し,Cannyアルゴリズムを用いてエッジ検出を行った。次に,輪郭の最小面積の外接長方形を回転カードシェルアルゴリズムによって得て,次に,幾何学的拘束の後,穴の対応する穴の輪郭を得て,次に,穴の輪郭の最小外接円を,ランダム増分法によって計算して,次に,孔特性円中心座標を得た。改良幾何テンプレートマッチングアルゴリズム,すなわち,穴特徴間の幾何学的制約に従って,工作物認識を行い,そして,穴特性の間のエッジ除去によって,誤認識工作物を除去した。実験結果は,提案したアルゴリズムが弱いテクスチャ積み重ね工作物に対して良好な認識効果を持ち,工作物認識率は98.3%であり,誤検出率は0.9%であり,穴付き弱テクスチャ工作物の識別のための方法を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  幾何学 ,  特性 ,  *認識 ,  *工作物 ,  輪郭 ,  エッジ検出 ,  カラー画像
準シソーラス用語： 加重平均 ,  認識率 ,  誤認識 ,  誤検出率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： テクスチャ ,  工作物