Fugu-MT 論文翻訳(概要): Collaborative real-time vision-based device for olive oil production monitoring

論文の概要: Collaborative real-time vision-based device for olive oil production monitoring

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13285v1
Date: Thu, 18 Jul 2024 08:37:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-19 16:12:25.904764
Title: Collaborative real-time vision-based device for olive oil production monitoring
Title（参考訳）: オリーブオイル生産モニタリングのための協調的リアルタイムビジョンベースデバイス
Authors: Matija Šuković, Igor Jovančević,
Abstract要約: 我々は,オリーブグラインダーの入力を監視し,異物が検出された場合,オペレータに即座に警告を行うコンピュータビジョンベースのシステムを開発した。本稿では,オリーブ油製造の品質管理の改善と,異物による機械の損傷防止のための革新的なアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes an innovative approach to improving quality control of olive oil manufacturing and preventing damage to the machinery caused by foreign objects. We developed a computer-vision-based system that monitors the input of an olive grinder and promptly alerts operators if a foreign object is detected, indicating it by using guided lasers, audio, and visual cues.
Abstract（参考訳）: 本稿では,オリーブ油製造の品質管理の改善と,異物による機械の損傷防止のための革新的なアプローチを提案する。我々は,オリーブグラインダーの入力を監視し,外部物体が検出された場合,オペレータに即座に警告するコンピュータビジョンベースのシステムを開発した。

関連論文リスト

Automated Quality Control System for Canned Tuna Production using Artificial Vision [0.0]
本稿では, 人工視覚を用いたマグロ金属缶の欠陥検出と分類のための自動制御システムの実装について述べる。このシステムは、コンベアベルトとカメラを使用して、光電センサによって起動される視覚認識を行う。 YOLOv5モデルは、金属缶の蓋の欠陥や簡単な開環の位置を検出するために用いられる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-08T00:11:24Z)
A Systematic Review of Available Datasets in Additive Manufacturing [56.684125592242445]
視覚およびその他のセンサー技術を組み込んだその場監視により、追加製造プロセス中に広範なデータセットの収集が可能になる。これらのデータセットは、製造された出力の品質を判断し、機械学習を使用して欠陥を検出する可能性がある。本稿では,AMプロセスから派生したオープン画像ベースデータセットの利用可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-27T16:13:32Z)
Determination of efficiency indicators of the stand for intelligent control of manual operations in industrial production [0.0]
工業生産における手動操作のインテリジェント制御システムは、近年、多くの産業で実施されている。本稿では,効率指標の計算手法を提案する。その結果,手動組立の正当性を追跡する精度が高く,組立期間に依存しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-19T15:51:34Z)
DVQI: A Multi-task, Hardware-integrated Artificial Intelligence System for Automated Visual Inspection in Electronics Manufacturing [57.33324493991657]
本稿では,DVQI(DarwinAI Visual Quality Inspection)システムを用いて,プリント基板組立欠陥の自動検査を行う。 DVQIシステムは、最小限のプログラミングと製造技術者のセットアップによるマルチタスク検査を可能にする。また、DVQIシステムの性能と、トップエレクトロニクスメーカーへの影響に関するケーススタディも提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-14T18:56:54Z)
Real-time Multi-modal Object Detection and Tracking on Edge for Regulatory Compliance Monitoring [8.990839181608505]
飛行時間とRGBカメラを用いたリアルタイムマルチモーダルセンシングシステムを提案する。これにより、継続的なオブジェクト追跡が記録保持の効率を高め、手作業による介入を最小限にすることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-05T06:31:38Z)
Optimization paper production through digitalization by developing an assistance system for machine operators including quality forecast: a concept [50.591267188664666]
廃紙からの紙の製造は、特にエネルギー消費の観点からも、依然として非常に資源集約的な課題である。我々は,その利用方法の欠如を特定し,操作支援システムと最先端の機械学習技術を用いた概念の実装を行った。我々の主な目的は、利用可能なデータを活用するマシンオペレーターに状況に応じた知識を提供することである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T09:54:35Z)
Intelligent Vision Based Wear Forecasting on Surfaces of Machine Tool Elements [0.0]
本稿では, マシンが自動で故障を検知し, 故障の重大度を推定する機能について述べる。著者の知る限りでは、金属表面およびボールスクリュードライブの欠陥検出と異常の予後を正確に検出するビジョンベースのシステムが提案されたのはこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-12T19:34:54Z)
Exploration of Spanish Olive Oil Quality with a Miniaturized Low-Cost Fluorescence Sensor and Machine Learning Techniques [0.0]
エクストラバージンオリーブオイル(EVOO)は、オリーブオイルの最高品質のものであり、非常に有益な栄養特性を特徴としています。オリーブ油質の定量は, 化学分析および有機汚染評価を通じて, 生産者によって行われる。蛍光分光法を用いてオリーブ油質の評価を行うことができる小型でポータブルで低コストなセンサを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-09T11:50:33Z)
Aurora Guard: Reliable Face Anti-Spoofing via Mobile Lighting System [103.5604680001633]
紙写真やデジタルビデオの高解像度レンダリングリプレイに対する反偽造は、未解決の問題だ。オーロラガード(Aurora Guard, AG)と呼ばれる, シンプルだが効果的な顔保護システムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-01T09:17:18Z)
Cognitive Visual Inspection Service for LCD Manufacturing Industry [80.63336968475889]
本論文では,現在FPD業界で主流となっている液晶ディスプレイ(LCD)の視覚検査システムについて述べる。システムは、堅牢/高性能欠陥認識モデルと認知視覚検査サービスアーキテクチャの2つの基礎に基づいています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-11T08:14:35Z)
Predictive Maintenance for Edge-Based Sensor Networks: A Deep Reinforcement Learning Approach [68.40429597811071]
未計画の設備停止のリスクは、収益発生資産の予測保守によって最小化することができる。機器に基づくセンサネットワークのコンテキストから予測機器のメンテナンスを行うために,モデルフリーのDeep Reinforcement Learningアルゴリズムを提案する。従来のブラックボックス回帰モデルとは異なり、提案アルゴリズムは最適なメンテナンスポリシーを自己学習し、各機器に対して実行可能なレコメンデーションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-07T10:00:32Z)

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。