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Prendre la mesure du procédé d'injection / David Garcia in PLASTIQUES & CAOUTCHOUCS MAGAZINE, N° 897 (10/2012)
[article]
Titre : Prendre la mesure du procédé d'injection Type de document : texte imprimé Auteurs : David Garcia, Auteur Année de publication : 2012 Article en page(s) : p. 60-65 Langues : Français (fre) Catégories : Détection de défauts (Ingénierie)
Matières plastiques -- Moulage par injection
Matières plastiques -- Moulage par injection -- Appareils et matériel
Mesure -- Instruments
Moulage par injection -- DéfautsIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Le PEP (Centre technique de la plasturgie) détaille les méthodes de mesures appliquées au processus d'injection. Une observation qui permet d'éviter de nombreux défaut sur les produits finaux. Note de contenu : - La mesure : préambule à la maîtrise des procédés
- Conduite du changement
- Problématiques et solutions industriellesPermalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=16067
in PLASTIQUES & CAOUTCHOUCS MAGAZINE > N° 897 (10/2012) . - p. 60-65[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 14210 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Progressive mask-oriented unsupervised fabric defect detection under background repair / Shancheng Tang in COLORATION TECHNOLOGY, Vol. 140, N° 3 (06/2024)
[article]
Titre : Progressive mask-oriented unsupervised fabric defect detection under background repair Type de document : texte imprimé Auteurs : Shancheng Tang, Auteur ; Zicheng Jin, Auteur ; Fenghua Dai, Auteur ; Yin Zhang, Auteur ; Shaojun Liang, Auteur ; Jianhui Lu, Auteur Année de publication : 2024 Article en page(s) : p. 422-439 Note générale : Bibliogr. Langues : Anglais (eng) Catégories : Détection de défauts (Ingénierie)
Evaluation
Surfaces -- défauts
Textiles et tissus -- DéfautsTags : 'Progressive Mask Repair Model' (PMRM) Index. décimale : 677 Textiles Résumé : Detection of defects is an essential quality control method in fabric production. Unsupervised deep learning-based reconstruction algorithms have recently been deeply concerned owing to scarce fabric defect samples, high annotation cost, and deficient prior knowledge. Most unsupervised reconstruction models are prone to overfitting and poor generalisation performance, resulting in blurred images, residual defects, and uneven textures in the reconstruction results. On this account, an unsupervised fabric surface defect detection method using the Progressive Mask Repair Model (PMRM) has been developed. Specifically, PMRM with transformer architecture gathers detailed feature information. In order to pay closer attention to the textural properties of fabrics, the model incorporates structural similarity as a constraint in the training stage. In the detection stage, we designate the non-defective area of the fabric image as the background and the defective area as the foreground. Next, a progressive mask is applied to repair the background of the defective area, which avoids defect false detection resulting from the poor reconstruction effect of the traditional reconstruction model in the non-defective area. Finally, image processing methods such as image difference, frequency-tuned salient detection, and threshold binarisation are used to segment the defects. Relative to the other six unsupervised defect detection methods, the proposed scheme increases the F1 score and intersection over union (IoU) by at least 9.34% and 8.49%, respectively. According to the earlier results, PMRM is effective and exhibits superiority. Note de contenu : - RELATED WORKS : Deep learning detection methods - Masking reconstruction for defect detection
- METHODOLOGY : Feature extraction of good fabric surface - Acquisition of defective area mask - Defect segmentation
- EXPERIMENTS : The experimental environment - Datasets - Evaluation metricsDOI : https://doi.org/10.1111/cote.12719 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Ydfhv7bXVZVVwI7_kGNcZ9pszSuq4eUY/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=40960
in COLORATION TECHNOLOGY > Vol. 140, N° 3 (06/2024) . - p. 422-439[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24657 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Region wise surface level defect detection and ranking of crust leather images based on image processing techniques / S. Nithiyanantha Vasagam in JOURNAL OF THE AMERICAN LEATHER CHEMISTS ASSOCIATION (JALCA), Vol. CXVIII, N° 7 (07/2023)
[article]
Titre : Region wise surface level defect detection and ranking of crust leather images based on image processing techniques Type de document : texte imprimé Auteurs : S. Nithiyanantha Vasagam, Auteur ; M. Sornam, Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : p. 282-292 Note générale : Bibliogr. Langues : Américain (ame) Catégories : Analyse d'image L'analyse d'image est la reconnaissance des éléments contenus dans l'image. Il ne faut pas confondre analyse (décomposition en éléments) et traitement (action sur les composantes) de l'image.
Croûte (cuir)On entend par "cuir en croûte" des cuirs ayant subi les opérations jusqu'au tannage, à l'exclusion de toute opération de corroyage ou de finissage, mais qui, par opposition aux wet-blue ont été séchés.
Cuirs et peaux -- Défauts
Détection de défauts (Ingénierie)
Surfaces -- défautsIndex. décimale : 675 Technologie du cuir et de la fourrure Résumé : Sorting and aligning of crust leather for grading on position wise defect distribution is one of the methods adopted in the tanning industry. This method is generally carried out manually by a veteran on official sampling position and their input is critical because it is directly linked to sales of the crust leather. The opinion of the experts is believed to be stable and consumes a good amount of time too. Hence, in the current research a robust defect detection method and ranking of crust leather images based on image processing techniques is proposed to give a stable solution in a short span of time. A custom-made dataset of crust leather images consisting of 5640 images were used in this study. The pixel intensity has been extracted on demarcated position of various regions including neck, belly left, belly right, center and butt instead of official sampling position through horizontal and vertical mapping of coordinates with a new method Grading Score on Image Position wise (GSIP) on the actual images. The image processing techniques using Canny Edge Detection and filters such as Laplacian, Median, Prewitt, Roberts, Sobel and Scharr were implemented to get the pixel intensity grouped and classified based on parameters within acceptable range using a Naïve Bayes Classifier. The classifier confirms that the accuracy of Set I - Actual Images and Set II - Defects with implementation of canny edge detection over other image processing techniques at 99.50%. Therefore, the current research confirms that the proposed GSIP method would give an additional tool to inspectors while ranking the crust leather based on region wise surface level defect detection of crust leather images based on image processing techniques. Note de contenu : - Dataset of crust leather images
- Regions wise horizontal and vertical mapping
- Feature extraction
- Generation of ranking matrix
- Classification with naive bayes
- Table 1 : Summary of Authors, Techniques and Area
- Table 1 : Sample 6×6 Matrix representation of pixel points where i is row, j is column and n represent the size = 6
- Table 2 : Representation of three region mapping of pixel point as Row Size (RS) = n/3
- Table 3 : Cutting area and corresponding Grading
- Table 4 : Intermittent Leather grading based on area of usefulness based on demerit count
- Table 5 : Ranking based on Pixel intensity value associated with the co-ordinates of horizontal (Row i) and vertical (Column j)
- Table 6 : Coordinates for an image of 250 × 250
- Table 7 : Demarcated position of various regions within the hide for surface defect detection
- Table 8 : Ranking of Dataset I and II
- Table 9 : Naïve Bayes Classifier Comparison of various image filesDOI : https://doi.org/10.34314/jalca.v118i7.7856 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1KlGnwGbGA8ZA6a6wO5y74ab-LV-tcsz4/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=39662
in JOURNAL OF THE AMERICAN LEATHER CHEMISTS ASSOCIATION (JALCA) > Vol. CXVIII, N° 7 (07/2023) . - p. 282-292[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 24133 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Smart defect control / Peter Vojcena in JEC COMPOSITES MAGAZINE, N° 120 (04/2018)
[article]
Titre : Smart defect control : the next level of carbon NCF quality Type de document : texte imprimé Auteurs : Peter Vojcena, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : p. 19-20 Langues : Anglais (eng) Catégories : Composites à fibres de carbone
Contrôle non destructif
Détection de défauts (Ingénierie)
Renforts on-crimp fabric
Structure multiaxiale
Textiles et tissus à usages techniquesIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Saertex presented a breakthrough at JEC World 2018: a never reached quality level for carbon non-crimp fabrics in aerospace, medical engineering and other high-end applications through the use of Saertex Smart Defect Control (SDC). This continuous, automated, non-destructive inline quality control system makes it possible to inspect the inner layers of a carbon non-crimp fabric (NCF). Note de contenu : - Reaching a new level of quality
- Positive feedback from aerospace customers
- Key benefits
- Fig. 1 : Non-crimp fabric (NCF)
- Fig. 2 : GUI of the software showing the artificial gaps created within the inner layer
- Fig. 3 : Saertex SDC sample conatining artificial gaps created underneath the 45° plyPermalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=30421
in JEC COMPOSITES MAGAZINE > N° 120 (04/2018) . - p. 19-20[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 19778 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible 19779 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Standard search for specks / Hendrik Steen in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 100, N° 10 (11/2010)
[article]
Titre : Standard search for specks Type de document : texte imprimé Auteurs : Hendrik Steen, Auteur ; Oliver Hissmann, Auteur Année de publication : 2010 Article en page(s) : p. 138-140 Langues : Anglais (eng) Catégories : Détection de défauts (Ingénierie)
Films plastiquesIndex. décimale : 668.4 Plastiques, vinyles Résumé : Film inspection - Applications markets expect 100 % quality control on the one hand while producers of films would like to avoid scrap and optimize the production process on the other. One problem is the huge uncertainty over the necessary degree of resolution in error detection. Permalink : https://e-campus.itech.fr/pmb/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=10205
in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL > Vol. 100, N° 10 (11/2010) . - p. 138-140[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 012580 - Périodique Bibliothèque principale Documentaires Disponible Structured light exposes surface defects / Wolfram Schmidt in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 101, N° 11 (11/2011)
PermalinkThe design of optimal real gabor filters and their applications in fabric defect detection / Zehong Chen in COLORATION TECHNOLOGY, Vol. 131, N° 4 (08/2015)
PermalinkThe health monitoring of composite materials : new approaches / P. F. Gobin in MATERIAUX & TECHNIQUES, N° Hors série (2002)
PermalinkThe hollow space formation in the light of ultrasound / Christian Hopmann in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 102, N° 3 (03/2012)
PermalinkThe TPE is gone ! / Christian Deubel in KUNSTSTOFFE INTERNATIONAL, Vol. 102, N° 1 (01/2012)
PermalinkVision artificielle / Nicolas Giraud in L'INDUSTRIE TEXTILE, N° 1319 (04/2000)
PermalinkVisual intelligence for optical inspection systems - interaction of hardware and software / Johannes Höhne in TECHNICAL TEXTILES, Vol. 66, N° 3 (2023)
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