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。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欠陥特徴は、特徴のモデル化が困難であり、識別パラメータを調整しても高い汎化性能を得ることが難しい。本研究では、認識性能が向上するように、特徴抽出フィルタの特性を学習により自動的に再構成する特徴空間再構成アルゴリズムを導入し、汎化性能の高い欠陥検知を行う外観検査装置の開発を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-12-02
著者
-
田中 健一
三菱電機株式会社先端技術総合研究所
-
久間 和生
三菱電機株式会社先端技術総合研究所
-
久間 和生
三菱電機株式会社 先端技術総合研究所
-
久間 和生
三菱電機株式会社 システムlsi事業統括部
-
生田 剛一
三菱電機株式会社先端技術総合研究所
-
久間 和生
三菱電機株式会社開発本部
-
田中 健一
三菱電機株式会社
-
田中 健一
三菱電機
-
久間 和生
三菱電機株式会社
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