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J-GLOBAL ID：201702220927738160   整理番号：17A0394711

強化された効率と精度のレール表面の欠陥検出のための改良型Sobelアルゴリズム【Powered by NICT】

Improved Sobel algorithm for defect detection of rail surfaces with enhanced efficiency and accuracy

著者 (5件)： Shi Tian (School of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology) ,  Kong Jianyi (School of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology) ,  Wang Xingdong (School of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology) ,  Liu Zhao (School of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology) ,  Zheng Guo (School of Machinery and Automation, Wuhan University of Science and Technology)
資料名： Journal of Central South University  (Journal of Central South University)
巻： 23  号： 11  ページ： 2867-2875  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1117A  ISSN： 2095-2899  CODEN： JCSUBS  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より効果的で正確な改良Sobelアルゴリズムは重レールの表面欠陥を検出するために開発した。提案した方法は異なった方向の六つのテンプレートを添加することによりSobelアルゴリズムのXおよびY方向に単なる感度を補うことができる。層治具からなる表面欠陥,CCDカメラと光源を用いた像形成システム,並列計算機システムとケーブルシステムを検出するための実験プラットフォームを構築した。backfin欠陥の検出結果は,改良されたSobelアルゴリズムは欠陥端に干渉雑音の減少と共に正確で効率的な位置決めを達成できることを示した。もより正確な特徴とbackfin欠陥の特性パラメータを抽出することができる。さらに改善されたSobelアルゴリズムの入力特徴パラメータと欠陥分類のために採用されたBP神経回路網は146段階と5sとSobelアルゴリズムよりも106と0.0095827反復ステップの最適訓練精度と3秒の時間を得ることができる最後に,Sobelアルゴリズム改善後の欠陥の10%の増強された同定率も確認した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： CCDカメラ ,  干渉雑音 ,  *故障検出 ,  神経回路網 ,  光源 ,  *アルゴリズム ,  像形成 ,  表面欠陥 ,  並列計算機 ,  *レール ,  欠陥分類
準シソーラス用語： 特徴パラメータ ,  特性パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Sobelアルゴリズム ,  表面欠陥 ,  重レール ,  実験プラットフォーム ,  同定

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  非破壊試験  (HB02030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化 ,  レール ,  欠陥検出 ,  アルゴリズム