論文の概要: A Coupling Enhancement Algorithm for ZrO2 Ceramic Bearing Ball Surface Defect Detection Based on Cartoon-texture Decomposition Model and Multi-Scale Filtering Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11145v1
• Date: Mon, 23 May 2022 09:11:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 19:14:55.251641
• Title: A Coupling Enhancement Algorithm for ZrO2 Ceramic Bearing Ball Surface Defect Detection Based on Cartoon-texture Decomposition Model and Multi-Scale Filtering Method
• Title（参考訳）: マンガテキスト分解モデルとマルチスケールフィルタリング法によるzro2セラミックス軸受ボール表面欠陥検出のための結合強化アルゴリズム
• Authors: Wei Wang, Xin Zhang, Jiaqi Yi, Xianqi Liao, Wenjie Li, Zhenhong Li
• Abstract要約: マンガ・テクスチュア分解モデルに基づくボール表面欠陥を有するZrO2セラミックの撮像方法は、画像の詳細を保持しつつ、デノイズ化することができる。 画像のPSNRは34.1dB、SSIMは0.9476、検出精度は95.8%、単一欠陥画像の検出速度は191ms/imgである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.31815856042395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study aimed to improve the surface defect detection accuracy of ZrO2 ceramic bearing balls. Combined with the noise damage of the image samples, a surface defect detection method for ZrO2 ceramic bearing balls based on cartoon-texture decomposition model was proposed. Building a ZrO2 ceramic bearing ball surface defect detection system. The ZrO2 ceramic bearing ball surface defect image was decomposed by using the Gaussian curvature model and the decomposed image layer was filtered by using Winner filter and wavelet value domain filter. Then they were fused into a clear and undamaged ZrO2 ceramic bearing ball surface defect image and detected. The experimental results show that the image denoising method of ZrO2 ceramic bearing ball surface defect based on cartoon-texture decomposition model can denoise while retaining the image details. The PSNR of image is 34.1 dB, the SSIM is 0.9476, the detection accuracy is 95.8%, and the detection speed of a single defect image is 191ms / img. This method can effectively improve the efficiency and accuracy of ZrO2 ceramic bearing ball surface defect detection.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,zro2セラミックス軸受ボールの表面欠陥検出精度の向上を目的とした。 画像試料のノイズ損傷と組み合わせて, マンガ・テクスチャ分解モデルに基づくZrO2セラミック軸受球の表面欠陥検出法を提案した。 球面欠陥検出システムを用いたZrO2セラミックスの製作 ガウス曲率モデルを用いてzro2セラミック軸受ボール表面欠陥像を分解し、ウィナーフィルタとウェーブレット値領域フィルタを用いて分解像層を濾過した。 その後、透明で損傷のないzro2セラミックベアリングボール表面欠陥画像に融合して検出した。 実験結果から,zro2セラミックス軸受ボール表面欠陥の画像デノイジング法において,画像詳細を保ちながらデノイジングできることがわかった。 画像のPSNRは34.1dB、SSIMは0.9476、検出精度は95.8%、単一欠陥画像の検出速度は191ms/imgである。 この方法は、ZrO2セラミックのボール表面欠陥検出の効率と精度を効果的に向上させることができる。

関連論文リスト

• PISR: Polarimetric Neural Implicit Surface Reconstruction for Textureless and Specular Objects [8.065364590207958]
  本稿では,幾何学的に正確な偏光損失を利用して形状を洗練させる新しい手法であるPISRを提案する。 PISRは、0.5mmのL1チャンファー距離と1mmのFスコアが99.5%であり、従来の偏光面再構成法よりも430倍高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T06:31:11Z)
• Toward Efficient Visual Gyroscopes: Spherical Moments, Harmonics Filtering, and Masking Techniques for Spherical Camera Applications [83.8743080143778]
  視覚ジャイロスコープは、画像を通してカメラの回転を推定する。 従来のRGBカメラに比べて視野が広い全方位カメラの統合は、より正確で堅牢な結果をもたらすことが証明されている。 本稿では,効率的なマルチマスク・フィルタ回転エステータと学習に基づく最適化を組み合わせた,新しい視覚ジャイロスコープを導入することで,これらの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T13:19:06Z)
• Rotational Augmented Noise2Inverse for Low-dose Computed Tomography Reconstruction [83.73429628413773]
  改良された深層学習手法は、画像のノイズを除去する能力を示しているが、正確な地上の真実を必要とする。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のトレーニングに基礎的真理を必要としないLDCTのための新しい自己教師型フレームワークを提案する。 数値および実験結果から,Sparse View を用いた N2I の再構成精度は低下しており,提案手法は異なる範囲のサンプリング角度で画像品質を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T22:40:51Z)
• SAR Despeckling using a Denoising Diffusion Probabilistic Model [52.25981472415249]
  スペックルの存在は画像品質を劣化させ、SAR画像理解アプリケーションの性能に悪影響を及ぼす。 本稿では,SAR脱種のための拡散確率モデルであるSAR-DDPMを紹介する。 提案手法は, 最先端の切り離し法と比較して, 定量化と定性化の両面で有意な改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T14:00:26Z)
• Tracking perovskite crystallization via deep learning-based feature detection on 2D X-ray scattering data [137.47124933818066]
  本稿では,より高速なR-CNN深層学習アーキテクチャに基づくX線回折画像の自動解析パイプラインを提案する。 有機-無機ペロブスカイト構造の結晶化をリアルタイムに追跡し, 2つの応用で検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-22T15:39:00Z)
• Machine Learning Guided 3D Image Recognition for Carbonate Pore and Mineral Volumes Determination [1.565870461096057]
  我々は3D uCTとMRI画像からポロシティを決定する2つの方法を提案する。 IROGAとMLDGRFは、トレーニングセットで96.2%と97.1%の精度でポロシティの結果を生み出している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T16:34:08Z)
• Impact of Surface and Pore Characteristics on Fatigue Life of Laser Powder Bed Fusion Ti-6Al-4V Alloy Described by Neural Network Models [0.18961324344454256]
  レーザ粉末層融合部の疲労寿命に及ぼす表面粗さと細孔特性の影響について検討した。 表面粗さと細孔の統計について, 疲労挙動を解析した。 ドロップアウトニューラルネットワーク(DONN)を用いた機械学習モデルを用いて、表面特徴と細孔特徴のリンクを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T02:51:04Z)
• Optical Inspection of the Silicon Micro-strip Sensors for the CBM Experiment employing Artificial Intelligence [0.0]
  本論文では, 各種センサ表面欠陥の解析について述べる。 畳み込みディープニューラルネットワーク(CDNN)の応用による欠陥検出 センサ表面の欠陥の総数に基づいて,センサの全体的な品質評価と品質スコアを推定する手法を提案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-16T05:48:22Z)
• Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution [134.9023380383406]
  単一画像スーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく動作しない。 本稿では, ランダムにシャッフルされたブラー, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:40:53Z)
• Leveraging Spatial and Photometric Context for Calibrated Non-Lambertian Photometric Stereo [61.6260594326246]
  空間と測光の両方を同時に活用できる効率的な完全畳み込みアーキテクチャを提案する。 分離可能な4D畳み込みと2D熱マップを使うことで、サイズが小さくなり、効率が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-22T18:06:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。