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。

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