Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sylvester Matrix Based Similarity Estimation Method for Automation of Defect Detection in Textile Fabrics

論文の概要: Sylvester Matrix Based Similarity Estimation Method for Automation of Defect Detection in Textile Fabrics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05800v1
Date: Wed, 9 Dec 2020 04:20:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-16 01:53:47.265774
Title: Sylvester Matrix Based Similarity Estimation Method for Automation of Defect Detection in Textile Fabrics
Title（参考訳）: 織物の欠陥検出自動化のためのSylvester Matrixを用いた類似度推定法
Authors: R.M.L.N. Kumari, and G.A.C.T. Bandara, and Maheshi B. Dissanayake
Abstract要約: 欠陥検出プロセスの自動化のために, シルベスター行列に基づく類似度法(smbsm)に基づく機械ビジョンシステムを提案する。実験の結果,提案手法は堅牢であり,精度は93.4%,精度は95.8%,計算速度は2275 msであった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Fabric defect detection is a crucial quality control step in the textile manufacturing industry. In this article, machine vision system based on the Sylvester Matrix Based Similarity Method (SMBSM) is proposed to automate the defect detection process. The algorithm involves six phases, namely resolution matching, image enhancement using Histogram Specification and Median-Mean Based Sub-Image-Clipped Histogram Equalization, image registration through alignment and hysteresis process, image subtraction, edge detection, and fault detection by means of the rank of the Sylvester matrix. The experimental results demonstrate that the proposed method is robust and yields an accuracy of 93.4%, precision of 95.8%, with 2275 ms computational speed.
Abstract（参考訳）: 布の欠陥検出は繊維製造業において重要な品質管理ステップである。本稿では,Sylvester Matrix Based similarity Method(SMBSM)に基づくマシンビジョンシステムを提案し,欠陥検出プロセスを自動化する。このアルゴリズムは6つの位相、すなわち解像度マッチング、ヒストグラム仕様とメディア平均に基づくサブ画像クラップしたヒストグラム等化を用いた画像強調、アライメントとヒステリシスプロセスによる画像登録、画像サブトラクション、エッジ検出、およびシルベスター行列のランクによる故障検出を含む。実験の結果,提案手法は頑健であり,精度93.4%,精度95.8%,計算速度2275msであることがわかった。

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