目視検査の自動化のための数理的モデリングと同定手法に関する研究

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著者

    • 上條, 正義 カミジョウ, マサヨシ

書誌事項

タイトル

目視検査の自動化のための数理的モデリングと同定手法に関する研究

著者名

上條, 正義

著者別名

カミジョウ, マサヨシ

学位授与大学

信州大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

乙第26号

学位授与年月日

1995-09-30

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / p7 (0007.jp2)
  2. 論文要旨 / p1 (0004.jp2)
  3. 序文 / p5 (0006.jp2)
  4. 1 序論 / p1 (0013.jp2)
  5. 1.1 研究目的 / p3 (0014.jp2)
  6. 1.2 研究背景 / p6 (0016.jp2)
  7. 1.3 論文の構成 / p12 (0019.jp2)
  8. 2 フラクタル次元の算出手法 / p15 (0020.jp2)
  9. 2.1 はじめに / p17 (0021.jp2)
  10. 2.2 フラクタル理論 / p18 (0022.jp2)
  11. 2.3 フラクタル次元の算出手法 / p22 (0024.jp2)
  12. 2.4 実データによる算出 / p25 (0025.jp2)
  13. 2.5 まとめ / p26 (0026.jp2)
  14. 3 フラクタル次元による不規則形状物体の同定手法 / p29 (0027.jp2)
  15. 3.1 まえがき / p31 (0028.jp2)
  16. 3.2 フラクタル特徴変数 / p34 (0030.jp2)
  17. 3.3 分布の同定 / p35 (0030.jp2)
  18. 3.4 異物のカテゴリー分類方法 / p37 (0031.jp2)
  19. 3.5 フラクタル特徴変数の次元の特定 / p39 (0032.jp2)
  20. 3.6 分類実験 / p48 (0037.jp2)
  21. 3.7 おわりに / p51 (0038.jp2)
  22. 4 確率的フラクタル変数による不規則形状物体の同定手法 / p53 (0039.jp2)
  23. 4.1 まえがき / p55 (0040.jp2)
  24. 4.2 確率的フラクタル変数 / p57 (0041.jp2)
  25. 4.3 フラクタル次元分布の同定 / p57 (0041.jp2)
  26. 4.4 異物の同定法 / p59 (0042.jp2)
  27. 4.5 確率的フラクタル変数の推定 / p61 (0043.jp2)
  28. 4.6 尤度法による分類予備実験 / p68 (0047.jp2)
  29. 4.7 おわりに / p71 (0048.jp2)
  30. 5 確率的局所フラクタル変数による不規則形状物体の同定 / p75 (0050.jp2)
  31. 5.1 まえがき / p77 (0051.jp2)
  32. 5.2 確率的局所フラクタル変数 / p80 (0053.jp2)
  33. 5.3 フラクタル次元分布の同定 / p80 (0053.jp2)
  34. 5.4 確率的局所フラクタル変数の推定 / p82 (0054.jp2)
  35. 5.5 分類実験 / p88 (0057.jp2)
  36. 5.6 おわりに / p95 (0060.jp2)
  37. 6 確率的局所フラクタル変数の次元決定手法 / p97 (0061.jp2)
  38. 6.1 まえがき / p99 (0062.jp2)
  39. 6.2 確率的局所フラクタル変数の次元の決定 / p101 (0063.jp2)
  40. 6.3 実験 / p105 (0065.jp2)
  41. 6.4 まとめ / p110 (0068.jp2)
  42. 7 確率的局所フラクタル変数による不織布の同定 / p111 (0068.jp2)
  43. 7.1 まえがき / p113 (0069.jp2)
  44. 7.2 確率的局所フラクタル変数の算出 / p118 (0072.jp2)
  45. 7.3 同定実験 / p120 (0073.jp2)
  46. 7.4 考察 / p125 (0075.jp2)
  47. 7.5 まとめ / p127 (0076.jp2)
  48. 8 ニューラルネットワークによる不規則形状の分類手法 / p129 (0077.jp2)
  49. 8.1 まえがき / p131 (0078.jp2)
  50. 8.2 指紋の種類と特徴 / p132 (0079.jp2)
  51. 8.3 隆線追跡アルゴリズムによる特徴パターンの抽出 / p139 (0082.jp2)
  52. 8.4 ニューラルネットワークの構築 / p143 (0084.jp2)
  53. 8.5 分類実験方法 / p147 (0086.jp2)
  54. 8.6 分類実験 / p147 (0086.jp2)
  55. 8.7 ネットワークの評価 / p148 (0087.jp2)
  56. 8.8 内部状態分析 / p152 (0089.jp2)
  57. 8.9 むすび / p156 (0091.jp2)
  58. 9 結言 / p157 (0091.jp2)
  59. 9.1 研究の概要 / p159 (0092.jp2)
  60. 9.2 結論 / p161 (0093.jp2)
  61. 9.3 今後の展望 / p163 (0094.jp2)
  62. 10 付録 / p165 (0095.jp2)
  63. A 数学的補足 / p167 (0096.jp2)
  64. B プログラムリスト / p185 (0105.jp2)
  65. 参考文献 / p255 (0140.jp2)
  66. 謝辞 / p263 (0144.jp2)
4アクセス

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000134650
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000973741
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000298964
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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