ガウス混合モデルによる織物の毛玉状欠陥検出
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概要
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本論文では織物の製品検査の自動化を目的として,織物に含まれる微少な毛玉状の欠陥を統計的画像処理によって検出する方法を提案する.一般にこのような欠陥検出問題は検査対象画像の統計的性質に関する事前知識に基づいて行われるが,本問題では欠陥についての完全な事前知識を得るのは困難である.そこで,提案法では,欠陥を含まない正規の画像についての統計モデルを用意し,この正規モデルに対するゆう度比の大きさを検出の評価量とする.正規画像の統計モデルとして広義定常ガウス混合モデルを採用し,特徴ベクトルとして画像の局所ブロックの信号に対するDCTの交流係数をそのノルムで正規化したベクトルを用いる.ガウス混合モデルの決定を検査対象画像と同じテキスチャーをもつ複数の画像を用いて行った場合のシミュレーション実験結果を示し,提案法の検出評価量は欠陥の可視性の尺度として有効であることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-12-10
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