目的
対象物の表面を撮像した画像について画像処理を行うことにより、対象物の表面状態を精度よく識別し、経験、知識あるいは特殊な装置を要することなく対象物の表面状態を検査できるようにする。
効果
本発明は、対象物の表面を撮像して得られた画像についてウェーブレット解析を行い、サポートベクトルマシンを用いた学習により識別モデルを構築することにより、画像に対応する特徴ベクトルから対象物の表面状態が簡易に、精度よく識別できるものである。
技術概要
対象物の表面を撮像して得られ評点が付与されている画像について水平方向及び鉛直方向にウェーブレット変換を行い、最大解像度をｋとして全解像度の周波数エネルギー和に対する解像度ｍにおける画像全体の周波数エネルギーＥｍの比Ｅｎｍと全解像度の周波数エネルギー和に対する解像度ｍにおける斜め方向の周波数エネルギーの比Ｅｌｍとの解像度ｍごとの値を成分とする２ｋ次元の特徴ベクトルＥを複数の画像の各々に対し て求める。求められた特徴ベクトルをサポートベクトルマシンにより評点にしたがって分類して時別モデルを構築する。構築された識別モデルを用いて評点が未知の画像の評点をその特徴ベクトルＥにより識別する。
基本情報
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