STUDY ON IMAGE PROCESSING ANALYSIS SYSTEM OF COMPOSITES MATERIALS FOR PRACTICAL APPLICATION OF RELIABILITY DESIGN

可靠性设计实际应用的复合材料图像处理分析系统研究

• 批准号: 11650109
• 负责人: NAKAYASU Hidetoshi
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: KONAN UNIVERSITY
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11650109/
• 关键词: Visual inspection; Intelligent image processing; Rule-based decision table; Human oriented design; 感能検査; 視覚情報処理; 恒常刺激法; 外観検査; 信頼性; 画像処理; ニューラルネットワーク; ルールテーブル; FRPパネル; 欠陥分類; 表面検査画像; 目視検査

Recently, several kinds of image processing method has been applying to the automated visual inspection system for defects on the product surface. One of the aims of this research is also in the development of a heuristic and emergence algorithm which is used in the judgement process in the automated visual inspection system instead of expert inspector. A sort capacity by human vision is extremely high-performance, therefore such a soft information processing to retrieve defects from inspection image has been regarded unfit on the computer which is good at digital information processing.On the other hand, a visual inspection process has been holding the problem in productivity, since the performance of a precision and a speed will be degraded by fatigue of the inspector. In order to meet these problems, some research works were tried for the standardization of an operation time of visual inspection, though it is not reached to the place which fixes a good evaluation measure. On the other hand, the development of productivity and performance for computerized inspection system which have a feature of recognition like human being has been left with a lots of problems unsolved.This paper deals with the automated visual inspection method for advanced manufacturing in order to enhance human skill with machine performance for improved management of product flexibility and product quality. The defective picture sampling process based on the proposed algorithm is performed for original picture image for a check of the industrial product. In the proposed algorithm, three kinds of inspection information such as location, size and level of defects are treated for clustering image data.

近年来，已有几种图像处理方法应用于产品表面缺陷的自动视觉检测系统中。本研究的目的之一是开发一种启发式和涌现算法，用于自动视觉检测系统的判断过程中，代替专家检查员。人类视觉的分类能力是非常高性能的，因此这种从检测图像中检索缺陷的软信息处理方法在擅长数字信息处理的计算机上是不适合的。另一方面，目视检查过程一直在生产力方面存在问题，因为检查人员的疲劳会降低精度和速度的性能。为了解决这些问题，对目测作业时间的标准化进行了一些研究工作，但尚未达到确定一个较好的评价指标的程度。另一方面，对于像人一样具有识别特征的计算机检测系统，其生产力和性能的发展还存在着许多问题。本文研究先进制造中的自动化视觉检测方法，以提高人的技能和机器的性能，从而改善产品柔性和产品质量的管理。在此基础上，对工业产品的原始图像进行了缺陷图像采样处理。该算法对缺陷的位置、大小和等级等三种检测信息进行聚类处理。

项目成果

山中仁寛, 中易秀敏, 前田多章: "自動車運転作業環境の仮想実現および生体情報計測実験システムの開発"甲南大学紀要. Vol.49,No.1. 33-51 (2002)

Hitoshi Yamanaka、Hidetoshi Nakayoshi、Taaki Maeda：“汽车驾驶工作环境的虚拟实现和生物信息测量实验系统的开发” 甲南大学通报第 49 卷，第 33-51 期（2002 年）。

Nakagawa, M., Ohnishi, K., Nakayasu, H.: "Quality Judgement System by Human-oriented Knowledge Management from Visual Inspection of FRP Products"Proc.9th Int.Conf.on Human Computer Interaction, New Orleans, USA. 389-393 (2001)

Nakakawa, M.、Ohnishi, K.、Nakayasu, H.：“基于玻璃钢产品视觉检测的以人为本的知识管理的质量判断系统”Proc.9th Int.Conf.on Human Computer Interaction，美国新奥尔良。

西川出, 中易秀俊他: "金属材料の疲労試験データに対する標準的S-N曲線回帰法の提案"材料. 第51巻,1号. 54-60 (2001)

Izuru Nishikawa、Hidetoshi Nakayoshi 等：“金属材料疲劳试验数据的标准 S-N 曲线回归方法的提议”Materials. Vol. 51，No. 1. 54-60 (2001)。

中川雅央,中易秀敏: "創発的アルゴリズムを用いた外観検査のための画像分類システム"甲南大学紀要理学編. Vol.46,No.2. 117-136 (1999)

Masao Nakakawa、Hidetoshi Nakayoshi：“使用紧急算法进行视觉检查的图像分类系统”，Konan University Bulletin of Science，第 46 卷，第 117-136 期（1999 年）。

西川出, 中易秀敏, 菅田淳, 横幕俊典, 吉岡純夫, 首藤俊夫, 新谷奉史, 酒井孝, 酒井達雄: "金属材料の疲労試験データに対する標準的S-N曲線回帰法の提案"材料. 第51巻,第1号. 54-60 (2002)

Izuru Nishikawa、Hidetoshi Nakayoshi、Jun Suda、Toshinori Yokomaku、Sumio Yoshioka、Toshio Shuto、Takashi Shintani、Takashi Sakai、Tatsuo Sakai：“金属材料疲劳试验数据的标准 S-N 曲线回归方法的提案”材料第 51 卷，第 1 期。 1. 54-60 (2002)