عنوان المقالة:الكشف عن عيوب سطح الفولاذ وتصنيفها باستخدام حقيبة من الكلمات البصرية مع BRISK Steel Surface Defect Detection and Classification Using Bag of Visual Words with BRISK
علاءالدين محمد سليمان إبراهيم | Alaa Aldein Mohamed Suliman Ibrahim | 7112
- Publication Type
- Conference
- Arabic Authors
- علاء الدين محمد سليمان إبراهيم و جوليس رايموند تابامو
- English Authors
- Ibrahim, Alaa Aldein MS and Tapamo, Jules-Raymond
- Abstract
- في الوقت الحاضر، تلعب تصنيفات العيوب دورًا حيويًا في أجهزة قياس جودة الأسطح في العديد من الشركات. ومع ذلك، هناك تعارض بين الدقة والكفاءة والتعقيد الحسابي العالي لطرق تصنيف العيوب التقليدية. تركز هذه الورقة على دقة وكفاءة التصنيف لعيوب سطح الفولاذ. نقترح مجموعة من تقنيات الكلمات البصرية ذات التعقيد الحسابي المنخفض باستخدام كاشف BRISK وآلات الدعم المتجه. تُظهر التجارب التي أجريت أن الطريقة المقترحة تتفوق على العديد من الأساليب الحديثة.
- Abstract
- Nowadays, in many companies, defect classification plays a vital role in surface quality measuring instruments. However, there is a conflict between accuracy, efficiency, and high computational complexity for traditional defect classification methods. This paper focuses on the accuracy and efficiency of classification for steel surface defects. We propose a bag of visual words technique with low computational complexity using BRISK detector and Support Vector Machines. Experiments conducted show that the proposed method outperforms many state-of-the-art approaches.
- Publication Date
- 12/3/2022
- Publisher
- Springer Nature Singapore
- Volume No
- 18
- Issue No
- Pages
- 235--246
- File Link
- تحميل (0 مرات التحميل)
- External Link
- https://www.researchgate.net/publication/380029609
- Keywords
- Defects Detection; Defects Classification; Support Vector Machines; Bag of Visual Words