IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/009530/14052014.html
   My bibliography  Save this article

Приложение Кластерного Анализа К Автоматическому Распознаванию Дефектов

Author

Listed:
  • Васильев И. Л.

    (Институт динамики систем и теории управления СО РАН)

  • Сидоров Д. Н.

    (Институт систем энергетики СО РАН)

Abstract

Рассмотрена задача автоматического распознавания и классификации дефектов, возникающая при разработке систем машинного зрения. Предложен подход к ее решению, в соответствии с которым на первом этапе осуществляется автономный процесс обучения системы, во время которого обучающие выборки анализируемых признаков дефектов разбиваются на кластеры, в которых находятся медианы. На втором этапе в режиме реального времени реализуется процесс инспектирования, при котором входящий образец классифицируется в соответствии с типом ближайшей медианы. Отмечено, что сравнительный анализ с другими методами показал эффективность предложенного подхода.

Suggested Citation

  • Васильев И. Л. & Сидоров Д. Н., 2007. "Приложение Кластерного Анализа К Автоматическому Распознаванию Дефектов," Проблемы управления, CyberLeninka;Общество с ограниченной ответственностью "СенСиДат-Контрол", issue 4, pages 36-42.
    • Handle: RePEc:scn:009530:14052014
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/prilozhenie-klasternogo-analiza-k-avtomaticheskomu-raspoznavaniyu-defektov
    Download Restriction: no
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:009530:14052014. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.