Sensory Evaluation Method by Intelligent Signal Processing with Both Acoustic and Image Information and Intelligent Classification of Bills

声图像信息智能信号处理与票据智能分类的感官评价方法

基本信息

  • 批准号:
    20360178
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.9万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2008
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2008 至 2010
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This study is to develop an intelligent acoustic diagnostics systems using intelligent systems technology and extend their application fields to not only acoustic inspection but also visual inspection using images measured by industrial instruments. The originality of the research is to marge two types of information such as acoustic data and image data at the same time and to process them as a multi-dimensional data. In order to develop the intelligent systems, we have used the evolutional computational techniques such as neural networks, fuzzy technology, genetic algorithms, genetic programming, soft-computing, etc.The intelligent technology developed here has been applied to classification of bills using a banknote counter machine. The performance to the classification is to achieve 100 % with misclassification rate of 10^<-12> and the specification including both kinds of bills and truth or falsehood of bills. Furthermore, the processing speed is 30 pieces per second. Those efficiencies have been achieved by the proposed approach.The other applications such as the inspection of securities at stock markets, check at banks, and hand written letter recognition has been adopted to show the effectiveness in a real market of the proposed technology.
本研究旨在利用智能系统技术开发一种智能声学诊断系统,并将其应用领域扩展到声学检测和利用工业仪器测量的图像进行视觉检测。本研究的创新之处在于将声学数据和图像数据两类信息同时进行标记,并将其作为多维数据进行处理。为了开发智能系统,我们采用了进化计算技术,如神经网络,模糊技术,遗传算法,遗传规划,软计算等。这里开发的智能技术已被应用于纸币分类使用的纸币计数机。分类性能达到100%,错分率为10^<-12>,规格既包括票据种类,也包括票据真伪。此外,处理速度为每秒30件。在证券市场的证券检查、银行支票、手写信件识别等应用中,验证了该技术在真实的市场中的有效性。

项目成果

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专著数量(0)
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专利数量(0)
適応ディタルフィルタとニューラルネットワークを併用した環境騒音下における紙幣音響データの雑音除去
利用自适应数字滤波器和神经网络对环境噪声下的钞票声学数据进行噪声去除
嗅覚ディスプレイ : センサアレイ匂いデータに対するニューラルネットワークによる識別の定性的考察(分筆)
嗅觉显示:利用神经网络对传感器阵列气味数据进行识别的定性研究(部分论文)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    藤中 透;大松 繁
  • 通讯作者:
    大松 繁
匂い識別方法
气味鉴别方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Neuro-Control and Its Applications to Electric Vehcle Control
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  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    村田英一;山本高至;吉田進;香田徹・吉田啓二;Sigeru Omatu
  • 通讯作者:
    Sigeru Omatu
ディジタルフィルタ及びフィルタ係数更新方法
数字滤波器及滤波器系数更新方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2010
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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    $ 11.9万
  • 项目类别:
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  • 资助金额:
    $ 11.9万
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知道了