2022 Fiscal Year Research-status Report
| Project/Area Number |
21K03828
|
|---|
| Research Institution | Iwate University |
|---|
Principal Investigator |
内舘 道正 岩手大学, 理工学部, 教授 (30422067)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 表面性状 / フィルタ / 表面粗さ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に引き続き，ロバストガウシャンフィルタの実装方法について検討を行った．具体的には，刈り込み型，フーバー型，バイスクエア型の3つの重み因子について，計算の繰り返し数とフィルタ出力波形の関係を検討し，刈り込み型が収束までの繰り返し数が少ないうえ，バイスクエア型と出力波形に大差が無いことがわかった．フーバー型については，他の2つと出力が若干異なることがわかった．これは，フーバー型では外れ値の値を完全に無視する訳ではないことが原因である．
さらに，それらの重み関数のチューニングパラメータが表面性状パラメータに与える影響を検討した．表面性状パラメータとして，算術平均粗さRa, 最大高さ粗さRz, 二乗平均平方根粗さRq，突出山部高さRpk，コア部のレベル差Rk，突出谷部深さRvkを検討した．フィルタとしてはロバストガウシャンフィルタの他に一般的に用いられているガウシャンフィルタも適用した．結果として，チューニングパラメータやフィルタの種類の影響が明瞭に表れるのはいわゆるプラトー構造表面の突出山部高さRpkのみであり，ロバストガウシャンフィルタを用いた場合，Rpkの値がガウシャンフィルタの場合よりも50％程度小さくなった．重み因子の種類としては，刈り込み型とバイスクエア型が外れ値に対するロバスト生が高いという結果が得られた．また，刈り込み型とバイスクエア型ではフィルタ出力波形の差異が小さかった．
これらの結果より，重み因子として刈り込み型を用いることが望ましいと考えられる．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
重み因子の種類の影響や，それらの表面性状パラメータへの影響を明らかにすることができた．今後の課題としては，プログラムの改良による処理時間の短縮及び三次元への拡張が挙げられる．
|
| Strategy for Future Research Activity |
処理のアルゴリズムにおける無駄を明確にして無駄のない処理を実装するとともに，高速処理が可能なプログラミング言語での実装を行う．
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍で学会発表のための旅費経常が少なかったため．
|
