In industrial quality inspection of

In industrial quality inspection of colour texture surfaces, such as ceramic tiles or fabrics, it is important to maintain a consistent colour shade or tonality during production. We present a multidimensional histogram method using a novelty detection scheme to inspect the surfaces. The image noise,introduced by the imaging system,is found mainly to affect the chromatic channels. For colour tonality inspection, the difference between images is very subtle and comparison in the noise dominated chromatic channels is error prone. We perform vector-ordered colour smoothing and extract a localised feature vector at each pixel. The resulting histogram represents an encapsulation of local and global information. Principal component analysis (PCA) is performed on this multidimensional feature space of an automatically selected reference image to obtain reliable colour shadefeatures,whichresultsinareferenceeigenspace.Then unseen product images are projected onto this eigenspace and compared for tonality defect detection using histogram comparison. The proposed method is compared and evaluated on a data set with groundtrut

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในอุตสาหกรรมการตรวจสอบพื้นผิวเนื้อสี เช่นกระเบื้องเซรามิกหรือผ้า มันเป็นสิ่งสำคัญเพื่อรักษาสีสม่ำเสมอสีหรือเงาระหว่างการผลิต เรานำเสนอวิธีการฮิสโตแกรมหลายมิติที่ใช้โครงร่างการตรวจหาความแปลกใหม่เพื่อตรวจสอบพื้นผิว เสียงภาพ ระบบภาพ แนะนำที่พบส่วนใหญ่จะมีผลต่อช่องสี สำหรับการตรวจสอบสีเงา ความแตกต่างระหว่างภาพละเอียดอ่อนมาก และเปรียบเทียบในช่องสัญญาณเสียงที่ครอบงำสีเป็นแนวโน้มที่จะผิดพลาด เราทำสั่งเวกเตอร์สีเรียบ และแยกเวกเตอร์ลักษณะไหนที่แต่ละพิกเซล Histogram เป็นผลลัพธ์แทนการ encapsulation ข้อมูลท้องถิ่น และระดับโลก วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) จะดำเนินการในพื้นที่นี้หลายมิติคุณลักษณะของภาพอ้างอิงที่เลือกโดยอัตโนมัติจะได้รับความน่าเชื่อถือสี shadefeatures, whichresultsinareferenceeigenspace แล้ว ภาพสินค้า unseen ฉาย eigenspace นี้ แล้วเปรียบเทียบสำหรับการตรวจจับข้อบกพร่องเงาใช้ฮิสโตแกรมการเปรียบเทียบ วิธีการนำเสนอเปรียบเทียบ และประเมินชุดข้อมูลด้วย groundtrut

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการตรวจสอบคุณภาพอุตสาหกรรมของพื้นผิวพื้นผิวสีเช่นกระเบื้องเซรามิกหรือผ้าก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะรักษาสีสีที่สม่ำเสมอหรือโทนในระหว่างการผลิต เรานำเสนอวิธีการ histogram หลายมิติโดยใช้รูปแบบการตรวจสอบความแปลกใหม่ในการตรวจสอบพื้นผิว เสียงภาพนำโดยระบบการถ่ายภาพที่พบส่วนใหญ่จะส่งผลกระทบต่อช่องสี สำหรับการตรวจสอบโทนสีแตกต่างระหว่างภาพเป็นที่ลึกซึ้งมากและการเปรียบเทียบสินค้าในเสียงครอบงำช่องสีเป็นข้อผิดพลาดง่าย เราดำเนินการสั่งซื้อเวกเตอร์เรียบสีและสารสกัดจากเวกเตอร์คุณลักษณะภาษาท้องถิ่นในแต่ละพิกเซล ส่งผลให้แสงที่แสดงให้เห็นถึงการห่อหุ้มข้อมูลท้องถิ่นและระดับโลก การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) จะดำเนินการในพื้นที่นี้หลายมิติคุณลักษณะของภาพอ้างอิงเลือกโดยอัตโนมัติเพื่อให้ได้สี shadefeatures น่าเชื่อถือและ whichresultsinareferenceeigenspace.Then ภาพสินค้าที่มองไม่เห็นจะถูกฉายบน eigenspace นี้และเมื่อเทียบกับการตรวจหาข้อบกพร่อง tonality การเปรียบเทียบการใช้ histogram วิธีที่เสนอจะถูกเปรียบเทียบและประเมินผลในชุดข้อมูลที่มี groundtrut

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการตรวจสอบคุณภาพของพื้นผิวพื้นผิวอุตสาหกรรมสี เช่น กระเบื้องเซรามิก หรือผ้า มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะรักษาสีเงาหรือสอดคล้องกัน tonality ในระหว่างการผลิต เราเสนอวิธีการกราฟหลายมิติโดยใช้นวัตกรรมการตรวจสอบโครงการเพื่อตรวจสอบพื้นผิว เสียงภาพ , แนะนำโดยระบบ Imaging พบส่วนใหญ่จะมีผลต่อช่องสี . ตรวจสอบลำดับเสียงสี ความแตกต่างระหว่างภาพที่ละเอียดมาก และการเปรียบเทียบเสียงครอบงำช่องโดยเป็นข้อผิดพลาดได้ง่าย เราแสดงเวกเตอร์สั่งสีเรียบและแยกวงเวกเตอร์คุณลักษณะในแต่ละพิกเซล กราฟแสดงผลการท้องถิ่นและข้อมูลทั่วโลก การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) จะดำเนินการในพื้นที่ลักษณะนี้หลายมิติของเลือกโดยอัตโนมัติภาพอ้างอิงเพื่อให้ได้สี shadefeatures ที่เชื่อถือได้ whichresultsinareferenceeigenspace.then ที่มองไม่เห็นภาพสินค้าจะฉาย eigenspace นี้เปรียบเทียบการตรวจหาข้อบกพร่อง tonality โดยใช้การเปรียบเทียบกราฟแสดงความถี่ วิธีการที่เสนอเปรียบเทียบและประเมินในชุดข้อมูลที่มี groundtrut