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Texture-based Classification of Workpiece Surface Images using the Support Vector Machine

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.10 (2015.10)바로가기
  • 페이지
    pp.147-160
  • 저자
    Mohammed Waleed Ashour, Alfian Abdul Halin, Fatimah Khalid, Lili Nurliyana Abdullah, Samy H. Darwish
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A255699

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원문정보

초록

영어
Identifying the specific machining processes used to produce specific workpiece surfaces is very useful in materials inspection. Machine vision can be used to semi- or fully automate this identification process by firstly extracting features from captured workpiece images, followed by analysis using machine learning algorithms. This enables inspection to be performed more reliably with minimal human intervention. In this paper, three visual texture features are investigated to classify machined workpiece surfaces into the six machining process classes of Turning, Grinding, Horizontal Milling, Vertical Milling, Lapping, and Shaping. These are the multi-directional Gabor filtered images, intensity histogram and edge features statistics. Support Vector Machines (SVM) applying different kernel functions are investigated for best classifier performance. Results indicate that the Gabor-based SVM-linear kernel provides superior performance.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Features Extraction
  2.1. Gabor Filters
  2.2. Intensity Histogram
  2.3. Edge Features Statistics
 3. Feature Dimensionality Reduction
  3.1. Gabor Filtered Image Features
  3.2. Intensity Histogram and Edge Feature Statistics
  3.3. Principal Components Analysis
 4. Supervised Learning: The Support Vector Machine
 5. The Dataset
 6. Workflow and Experimental Setup
 7. Results and Discussion
 8. Conclusion
 Acknowledgments
 References

키워드

Machined surface classification support vector machine Gabor filter machining surface inspection computer vision

저자

  • Mohammed Waleed Ashour [ Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Malaysia ]
  • Alfian Abdul Halin [ Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Malaysia ]
  • Fatimah Khalid [ Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Malaysia ]
  • Lili Nurliyana Abdullah [ Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Putra Malaysia, Serdang, Malaysia ]
  • Samy H. Darwish [ Faculty of Engineering, Pharos University, Alexandria, Egypt ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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