2012 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 | Meiji University |
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Principal Investigator |
篠田 淳一 明治大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (60266880)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ディアゴ ルイス・アリエル 明治大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (20467020)
サブチェンコ マリア 明治大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (40599304)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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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 / 四面体メッシュ / Tスプライン / セグメンテーション |
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| Research Abstract |
NURBS曲面の生成の精度をよくするためには、その前段階であるセグメンテーションの工程を精度をよく行う必要がある。そのため、本年度は、まず、前年度までに行っていた、シャープエッジの検出を基調として、平面，円筒面，球面，押し出し面，線識面，回転面，トーラス面，フィレット曲面などの曲面型を同定するセグメンテーション手法と、正四面体、正六面体、正八面体、正十二面体、正二十面体の五つの正多面体（プラトン立体）を基にセグメンテーションを行う手法に加えて、平均値シフト法を基盤とする新しい手法の研究開発を行った。新手法は、各三角形要素の法線ベクトルを算出し、その法線ベクトルの単位球面へ射影し、その座標（点）を三角形に対応させ、次に、法線ベクトルの近さによって点群のクラスタリングを行い、さらに平均値シフト法により点群クラスターの密度中心を求め、これにWardの最小残差法と経路密度法を用いて点群クラスターをマージしてセグメンテーションを行うものである。これらの手法の得失を検討した結果、形状の特性を考慮したセグメンテーションを行うためには、領域成長法による手法、特にラインベースの手法が有効であるという結論に至った。また、リバースエンジニアリングに現れるような莫大な数の点を有するモデルに対してセグメンテーション技術を適用するためには、アルゴリズムの高速化を図る必要も生じてくる。そのため、今回は、上記に加えて、各点に対して，それに接続する全ての三角形要素を考え，各法線ベクトルの平均を考えることにより高速化を実現した。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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