深層学習を用いた昇華転写プリントの色補正システムの精度改善
深層学習を用いた昇華転写プリントの色補正システムの精度改善
カテゴリ: 部門大会
論文No: TC11-2
グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会
発行日: 2021/09/08
タイトル(英語): Improving the Accuracy of Color Correction System for Sublimation Transfer Printing using Deep Learning
著者名: 佐藤 宏樹(関東学院大学),?置 渉(ミマキエンジニアリング),勝澤 祐太(ミマキエンジニアリング),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)
著者名(英語): Koki Sato (Kanto Gakuin University),Wataru Hioki (MIMAKI ENGINEERING CO., LTD.),Yuta Katsuzawa (MIMAKI ENGINEERING CO., LTD.),Shogo Hara (Kanto Gakuin University),Makoto Motoki (Kanto Gakuin University)
キーワード: 深層学習|昇華転写プリント|色補正色補正|DeepLearning|Sublimation Transfer Printing|Color Correction
要約(日本語): 昇華転写プリントは原画像の文字,図柄を転写紙にプリント後,転写紙と布を重ねて高温の転写機に通すことで布を染色し,印刷する。その際,インクの化学反応により発色させるため,処理や環境により発色が変化してしまい,所望の色を得るための調整にコストがかかる。著者らは,深層学習を用いて転写後の布が理想的な発色となるように原画像の色を補正するシステムを提案しているが,色の補正に失敗するなど,改善点が多い。そこで,本稿では色補正システムの精度向上のために,色の補正に失敗しやすいデータを事前に予測し,それらのデータに対しては別途,色補正システムを構築し,予測精度向上を図る。実験の結果,色の補正に失敗しやすいデータに色補正を行うことで,精度が向上する場合と向上しない場合があることがわかった。
PDFファイルサイズ: 1,083 Kバイト
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