Inom tillverkningsindustrin är visionsbaserade inspektioner effektiva, icke-förstörande metoder för att genomföra objektdiskriminering. För att minimera inspektionstiderna måste diskriminering av flera föremål genomföras för en inspektionsbild. Flera föremålsinspektioner är dock svåra att utföra i tillverkningen på grund av bristen på distinkta föremål i inspektionsbilder. Dessutom kan inspektörer misslyckas med att använda flera avkänningsanordningar vid samtidig upptäckt av föremål. I denna artikel föreslås ett nytt system för flerobjektsanalys som innehåller en lokaladaptiv-region-växande-baserad inlärningsmetod för adaptiv segmentering av flerkamerabilder för flerobjektsdiskriminering. Den föreslagna lokala adaptiv-region-växande metoden och stöd vektor maskin-baserade diskret våget transform kan effektivt klassificera flera objekt i de lokala subregionerna av inspektionsbilder. Det föreslagna systemet överbryggar klyftan mellan avkänningsanordningar och inspektörer för att lösa problem som uppstår vid samtidig användning av flera avkänningsanordningar. Inlärningsmetoden gav mer gynnsamma resultat än befintliga inspektionsmetoder har. Dessutom utvecklades en standardtestserie för kvantitativ jämförelse av inspektionsmetoder.
En inlärningsmetod baserad på lokal anpassning och regional tillväxt föreslogs för att utsätta flerkamerabilder för adaptiva segmenteringsprocesser för flerobjektsdetektering REF.
Adaptive learning method for multiple-object detection in manufacturing
{'venue': None, 'journal': 'Advances in Mechanical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}