1994 Fiscal Year Annual Research Report
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05452295
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
井上 勝敬 大阪大学, 溶接工学研究所, 教授 (90029067)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大久保 雅史 大阪大学, 溶接工学研究所, 助手 (10233074)
高橋 康夫 大阪大学, 溶接工学研究所, 助教授 (80144434)
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| Keywords | 高機能画像処理システム / 特徴点抽出法 / トップダウン的アプローチ / 拡張ラグランジェ関数 / 接合部開先形状 / 光スライス法 / ノイズ除去 / ニューラルネット |
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| Research Abstract |
溶接・接合部の自動検査システム確立のため、前年度に高機能の画像処理・計測システムを構築したが、前年度に引き続いてこのシステムを用いた物体認識のための基礎的アルゴリズムの開発、さらにその成果をより有効にするための画像ノイズの除去に関する新方式の提唱などを実施した。これらの概要は以下のようである。
*対象物体の特徴点抽出アルゴリズムの開発--動的輪郭抽出法により抽出した検査対象物体の輪郭形状の特徴を表す点群を抽出する特徴点抽出法として、トップダウンアプローチ的方法を提唱した。この方法は特徴点数nを先験的知識により予め与えて、原図形を構成する点群のうちから、原図形に最も近い形状のn多角形を与える点群を選んで特徴点と規定する方法である。このようなn点を拡張ラグランジェ関数を最小にすることで選び出すアルゴリズムを創設した。このアルゴリズムによる特徴点抽出を、従来にり提唱されている3種類の方法と数種類の図形について比較実験し、その優位性を示した。
*接合部画像からのノイズ除去の新方式の提唱--光スライス法より得た溶接接合部開先形状を表す画像に重畳するアーク光などのノイズを除去するために、ニューラル・ネットを利用する方式を提唱した。この方式を適用する際の適切な学習方式を検討し、それにより重畳ノイズは完全に除去するこができることを示すと共に、原画像との重ね合わせフィルタリング法により、開先の位置精度を損なうことがない形状検出が可能であることを示した。
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