การจำแนกและการตรวจหารอยบกพร่องบนเพลาขัดผิวด้วยวิธีประมวลผลภาพดิจิทัลร่วมกับการใช้คุณลักษณะ A-KAZE
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษานี้นำเสนอการจำแนกและการตรวจหารอยบกพร่องบนเพลาขัดผิว โดยมีการจำแนกประเภทรอยทั้งหมด 2 ประเภท ได้แก่ รอยขีด และ รอยจุด ด้วยการประยุกต์ใช้วิธีประมวลผลภาพดิจิทัลร่วมกับการใช้คุณลักษณะคะเซะแบบความเร่งในการเรียงต่อภาพ ในการจำแนกรอยทั้งสองแบบนี้ได้นำเสนอสัดส่วนของความเป็นวงกลมที่ใช้ในการแยกรอยทั้งสองแบบ ซึ่งในการศึกษานี้ได้กำหนดค่าสัดส่วนของความเป็นวงกลมของรอยขีดให้มีค่า <0.8 และรอยจุดมีค่า ≥0.8 ผลการทดลองพบว่า การจำแนกรอยด้วยค่าตัวแปรดังกล่าวสามารถจำแนกรอยทั้งสองแบบได้ อีกทั้งการนำเทคนิคคุณลักษณะคะเซะแบบความเร่งมาใช้ในการรวมภาพถ่ายด้วยการเลื่อนกล้องนั้น เมื่อนำกลับมาประกอบภาพใหม่ให้ผลการประกอบภาพมีสัดส่วนการซ้อนทับของภาพอยู่ที่ร้อยละ 63.32
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of TCI is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) licence, unless otherwise stated. Please read our Policies page for more information...
เอกสารอ้างอิง
Rosati, G., Boschetti, G., Biondi, A., & Rossi, A., “Real-time defect detection on highly reflective curved surfaces”, Optics and Lasers in Engineering, 47 (3-4), 2009, pp. 379-384.
Ali, M., Mailah, M., Kazi, S., & Tang, H. H., “Defects Detection of Cylindrical Object's Surface Using Vision System”, in The 10th WSEAS International Conference on Computational Intelligence, Man-Machine Systems and Cybernetics (CIMMACS'11), Jakarta, 2011, pp. 1-3.
Ali, M. A., Mailah, M., Tang, H. H., & Kazi, S., “Visual inspection of cylindrical product’s lateral surface using cameras and image processing”,
International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences, 6(2), 2012, pp. 340-348.
Manish, R., Venkatesh, A., & Ashok, S. D., “Machine vision based image processing techniques for surface finish and defect inspection in a grinding process”, Materials Today: Proceedings, 5(5), 2018, pp. 12792-12802.
Tian, H., Wang, D., Lin, J., Chen, Q., & Liu, Z., “Surface Defects Detection of Stamping and Grinding Flat Parts Based on Machine Vision”,
Sensors, 20 (16), 2020, p. 4531.
Alcantarilla, P. F., & Solutions, T., “Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces”, IEEE Trans. Patt. Anal. Mach. Intell, vol. 34 (7), 2011, pp. 1281-1298.
Andersson, O., & Reyna Marquez, S., “A comparison of object detection algorithms using unmanipulated testing images: Comparing SIFT,
KAZE, AKAZE and ORB”, KTH SKOLAN FÖR DATAVETENSKAP OCH KOMMUNIKATION, 2016.
Sharma, S. K., & Jain, K., “Image Stitching using AKAZE Features”, Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 48 (10), 2020, pp. 1389-1401.
Dissanayake, V., Herath, S., Rasnayaka, S., Seneviratne, S., Vidanaarachchi, R., & Gamage, C., “Quantitative and qualitative evaluation of
performance and robustness of image stitching algorithms”, In 2015 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and
Applications (DICTA), IEEE, 2015, pp. 1-6.
Alcantarilla, P. F., Bartoli, A., & Davison, A. J., “KAZE features”, In European Conference on Computer Vision, Springer, Berlin, Heidelberg, 2012, pp. 214-227.
