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저자정보
Marcos Alessandro C. Ramos (University of Taubate) Bruno Cesar C. Leme (University of Taubate) Luis Fernando de Almeida (University of Taubate) Francisco Carlos P. Bizarria (University of Taubate) Walter P. Bizarria (University of Taubate)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
4 - 8 (5page)

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This work presents the implementation of a method for classification of wear particle contaminant present in industrial oil by using image processing and neural networks. It is based on morphological data obtained from a computer vision system and employs Self-Organizing Maps to classify particles’ features intro different wear debris groups. The dataset used for training the neural network and further validation of the results was gathered using reports provided by a specialist company in wear particle analysis. The objective is to develop a system feasible for most industries to turn the process of particle classification more autonomous and faster. The results demonstrate that our proposed system could classify particles considering their shape in a reliable and autonomous way.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. THEORETICAL FOUNDATION
3. PROPOSED METHOD
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-001425856