報告書番号

R05004

タイトル（和文）

画像中の錆位置に依存しない腕金再利用判定方法

タイトル（英文）

Crossarm Reuse Judgement Methods Based on Rust Color Only

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

本報告では、錆の発生位置による影響を受けにくい画像データ表現方法と、サンプリング方法として、ヒストグラムによる色表現と、計算機上で回転させた仮想的な画像データを学習させる仮想サンプリングの２種類を紹介し、比較を行った。ヒストグラムによる色表現では、通常のRGBによるものと、人間の感覚に近い表現方法であるHSVについても評価を行った。その結果、HSVヒストグラムと仮想サンプリングが高い判定精度が得られるが、仮想サンプリングは計算時間のかかることがわかった。また、仮想サンプリングでは完全に位置情報を排除するのは難しい。一般に、取得画像を容易に任意の角度に整形できるかはわからないし、任意の角度に整形できたとしても、仮想サンプリングでそれらを学習するためには多くの計算時間を必要とする。どのような画像データに対しても、錆位置に全く依存しないデータ表現方法として、有効的なのはHSVヒストグラムであると言える。

概要 （英文）

We have developed an automatic judgment system, which consists of a digital camera and a standard note book personal computer (PC), for crossarm reuse based on the rust color. This system is able to reduce the effect of rust positions on judgment accuracy. However, judgment accuracy is low for a rust image which has completely different rust position from collected rust images. This report presents two data expression methods and a sampling method independent of rust position, and judgment accuracy of these methods. We test two data expression methods and a sampling method independent of rust position, (1) RGB histogram, (2) HSV histogram, (3) virtual sampling. We compare judgment accuracy with these methods. HSV histgram and virtual sampling indicate high accuracies in these methods. However, it is difficult for virtual sampling to perfectly eliminate informations of rust positions. Therefore, HSV histgram is a most useful method for a crossarm reuse judgment based on only a rust color.

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