2010 Fiscal Year Annual Research Report
リバースエンジニアリングにおける特徴線抽出技術に基づいたNURBS曲面の生成
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22560135
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
篠田 淳一 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 東工大特別研究員 (60266880)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
OLGA Egorova 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 東工大特別研究員 (40420301)
胡 亜波 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 東工大特別研究員 (30531305)
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| Keywords | リバースエンジニアリング / 特徴線 / NURBS曲面 / CAD / CAE |
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| Research Abstract |
実測データからCADを生成しそれをもとに更に性能向上を目指すリバースエンジニアリングでは開発期間の短縮が図られている。ただし、大規模のSTL(STereo Lithography)モデルとなると、最終ゴールのCAD面生成にたどり着くまで多くの時間を費やしているのが現状である。計測散乱点はノイズも多く、その構造再構成にはドローネの手法が使用されるのが一般であるが、代表者のグループでは、それよりも遥かに効率の優れたMOA法(最大角度法)を開発している。代表者のグループも特徴線抽出に関してそれぞれに独自の手法を編み出しており、これらの手法それぞれの高度化を図るとともに得失を見極め、形状に即した効率的な組み合わせ法を検討している。最終ゴールのCAD面はNURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)が標準である。これを構成するためには、まずは四角形パッチを求めるためいくつかの四角形に分けるステップが必要でこのステップはセグメンテーションと称されている。大規模モデルに対するセグメンテーションは、手作業なしでは未だどこも成功していない。これに対して、当該年度では、まず、曲率を用いて特徴線の抽出アルゴリズムの研究を行った。さらに、これと領域成長を用いた対象物表面の形状の分類に関する研究、すなわち、平面、円筒面、円錐面.トーラス面、球面、フィレット面、押し出し面、線織面の分類に関する研究を行った。特徴線の抽出には、法線ベクトルや平均曲率を利用し、形状の分類には、メッシュの局所的な性質を調べるためにガウス写像の次元とその形状特性を利用した。ここで得られた結果により、各セグメントの境界部分の抽出が高精度に行うことができ、加えてそのセグメントの境界が滑らかなものとして得ることができる。これは、NURBS曲面などの曲面生成を行うための一つの重要な要素となる。
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