特徴空間再構成を用いた学習型認識システム

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概要

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工業製品の外観検査においては、検知すべき欠陥の形状や濃淡などの特徴が多岐にわたる。本論文では、検査画像中に含まれる汚れやゴミなどの不定形で背景との輝度差の微小な異常領域の検知をウェーブレット・フィルタにより高速に行うアルゴリズムを提案する。また、提案アルゴリズムは、認識に用いる特徴量を強化信号(正常・異常などユーザが望む判定結果)に基づいて適応させることで、認識性能を向上させる機能を持つ。この学習では、フィルタにより抽出された特徴の識別境界の学習だけでなくウェーブレット・フィルタの形状自体も学習を行うモデルとなっている。このため、少数のフィルタでも広いバリエーションの不定形異常に対する検知が可能であり、また、背景にノイズや薄いテクスチャが存在しても影響を受けにくい検知が可能となっている。
社団法人電子情報通信学会の論文
2004-11-20

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