SVMを用いた金属加工品上異種欠陥の検出
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概要
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本稿では,円筒型の金属加工品を検査対象とし,工場ライン上でその表面に発生するキズやシミといった異種欠陥を,その表面をラインCCDセンサで撮影し得られたラインCCD画像からSVM(Support Vector Machines)を用いて検出する.そして,学習データの精製を行い,シミとキズの欠陥を別々に検出することで識別精度の向上を図る.また,特徴ベクトル成分のうち有効な成分のみを選択することで,識別精度を保ちつつ,処理時間の低減を行う.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-05-21
著者
-
藤井 健作
兵庫県立大学工学部
-
藤井 健作
兵庫県立大
-
森本 雅和
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学工学研究科
-
黒川 健太
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
森本 雅和
姫路工大 大学院工学研究科
-
森本 雅和
兵庫県立大学
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