| 講演名 | 2005-12-09 特徴空間再構成を用いた学習型認識システム 生田 剛一, 田中 健一, 久間 和生, |
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| 抄録(和) | 工業製品の外観検査においては、検知すべき欠陥の形状や濃淡などの特徴が多岐にわたる。検査画像中に含まれる汚れやゴミなどの不定形で背景との輝度差の微小な異常領域の欠陥特徴は、特徴のモデル化が困難であり、識別パラメータを調整しても高い汎化性能を得ることが難しい。本研究では、認識性能が向上するように、特徴抽出フィルタの特性を学習により自動的に再構成する特徴空間再構成アルゴリズムを導入し、汎化性能の高い欠陥検知を行う外観検査装置の開発を行った。 |
| 抄録(英) | The visual inspection of the industrial product copes with defects that have wide variety of features in the shape, size, and strength. Most of the learning algorithms of the recognition system require specific training patterns for learning of the feature extraction filters. However, there are many cases that the recognition tasks don't have specific training patterns. In this paper, we propose a learning algorithm which reconstructs feature extraction filters on the basis of reinforcement signals. The recognition system constructed by the learning algorithm is robust against environmental variation. |
| キーワード(和) | 強化信号 / 特徴抽出 / 学習アルゴリズム |
| キーワード(英) | Reinforcement signal / Feature extraction / learning algorithm |
| 資料番号 | NC2005-88 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2005/12/2(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
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| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 特徴空間再構成を用いた学習型認識システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning algorithm by feature space reconstruction for the automatic recognition system |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 強化信号 / Reinforcement signal |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴抽出 / Feature extraction |
| キーワード(3)（和/英） | 学習アルゴリズム / learning algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 生田 剛一 / Koichi Ikuta |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 Advanced Technology R&D Center Mitsubishi Electric Corporation |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 田中 健一 / Kenichi Tanaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 Advanced Technology R&D Center Mitsubishi Electric Corporation |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 久間 和生 / Kazuo Kyuma |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社先端技術総合研究所 Advanced Technology R&D Center Mitsubishi Electric Corporation |
| 発表年月日 | 2005-12-09 |
| 資料番号 | NC2005-88 |
| 巻番号（vol） | vol.105 |
| 号番号（no） | 457 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |