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小切手秤量器 - コンピュータービジョンによる品質管理の革新 - cover

小切手秤量器 - コンピュータービジョンによる品質管理の革新

Fouad Sabry

Übersetzer Kei Imano

Verlag: 10億人の知識があります [Japanese]

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Beschreibung

重量チェッカーとは
 
梱包された商品の重量は、自動または手動の重量チェッカーを使用して測定できます。生産プロセスは通常、その製品が置かれている場所にあり、その目的は、商品のパックの重量が定義された制限内にあることを保証することです。許容範囲外にあるパックは、視線から自動的に削除されます。
 
メリット
 
(i) に関する洞察と検証次のトピック:
 
第 1 章: 計量器をチェックする
 
第 2 章: コンベア ベルト
 
第 3 章: 移動中の計量
 
第 4 章: ベルト (機械式)
 
第 5 章: ベルト秤
 
第 6 章: コンベヤ システム
 
第 7 章: インモーションスケール
 
第8: マルチヘッド秤
 
第 9 章: メトラー トレド
 
第 10 章: 包装機械
 
(ii) 秤量機に関する一般のよくある質問に答えます。
 
(iii) さまざまな分野における重量チェッカーの実際の使用例。
 
本書の対象者
 
専門家、学部生、および学生大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の重量チェッカーに関する基本的な知識や情報をさらに深めたいと考えている人。
 
 
 
 
Verfügbar seit: 04.05.2024.
Drucklänge: 76 Seiten.

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    ドキュメントモザイクとは何ですか
     
    ドキュメントのモザイク処理は、ドキュメントの複数の重なり合うスナップショット画像をつなぎ合わせて、1 つの大きな高解像度の合成を作成するプロセスです。文書のすべての部分がカメラの視野でスナップショットされるまで、文書を机上の固定カメラの下に手動で滑り込ませます。文書がカメラの下を滑ると、文書のすべての動きがビジョン システムによって大まかに追跡されます。ドキュメントは、連続するスナップショットが約 50% 重複するように定期的にスナップショットが作成されます。次に、システムは重なっているペアを見つけて、すべてのペアが 1 つの文書として縫い合わされるまで、それらを繰り返し縫い合わせます。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (i) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: ドキュメントのモザイク処理
     
    第 2 章: 画像の貼り合わせ
     
    第 3 章: デモザイク
     
    第 4 章: ドキュメントのレイアウト分析
     
    第 5 章: ローリングシャッター
     
    第 6 章: カメラの自動キャリブレーション
     
    第 7 章: コンピュータ ステレオ ビジョン
     
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    第 9 章: 画像テクスチャ
     
    第 10 章: 画像修正
     
    (ii) ドキュメントのモザイク処理に関する一般のよくある質問に答える。
     
    (iii) 多くの分野で文書モザイクを使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のドキュメント モザイク処理に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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    ランダムサンプルコンセンサスとは
     
    R-A-N-S-A-C とも呼ばれるランダム サンプル コンセンサスは、外れ値を含む観察データのコレクションに基づいて数学モデルのパラメーターを推定するために使用される反復手法です。この方法は、外れ値が推定値に影響を及ぼさないことが許可される状況で使用されます。結論としては、外れ値を検出するツールとして見ることも可能です。アルゴリズムが特定の確率でのみ適切な結果を生成できる場合、アルゴリズムは非決定的であるとみなされ、メソッドで許可される反復回数が増加するにつれて、この可能性は高くなります。 1981 年に、S-R-I 国際的 で働いていた Fischler と Bolles が最初にアルゴリズムを公開しました。位置決定問題 (L-D-P) を解決するために、画像上に投影される空間内の点を見つけて、それらの点を既知の位置を持つランドマークのセットに変換することを目的とする問題である、彼らは R-A-N-S-A-C を利用しました。
     
    どのようなメリットがあるのか
     
    (I) 以下のトピックに関する洞察と検証:
     
    第 1 章: 無作為サンプルのコンセンサス
     
    第 2 章: 推定者
     
    第 3 章: 最小二乗法
     
    第 4 章: 異常値
     
    第 5 章: 相互検証 (統計)
     
    第 6 章: 誤差と残差
     
    第 7 章: 混合モデル
     
    第 8 章: 堅牢な統計
     
    第 9 章: 画像スティッチング
     
    第 10 章: リサンプリング (統計)
     
    (II) 無作為サンプルのコンセンサスに関する一般のよくある質問に答える。
     
    (III) 多くの分野でランダムサンプルのコンセンサスを使用する実際の例。
     
    この本は誰に向けたものなのか
     
    専門家、大学生、大学院生、愛好家、趣味人、そしてあらゆる種類のランダム サンプル コンセンサスについて基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
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