知的点群処理による大型構造物の保全支援に関する研究

• Project/Area Number: 20H02052
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 18030:Design engineering-related
• Research Institution: The University of Electro-Communications
• Principal Investigator: 増田 宏 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (40302757)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 遊佐 泰紀 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (70756395)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000); Fiscal Year 2022: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2021: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2020: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
• Keywords: 点群処理 / 深層学習 / 設備保全

Outline of Research at the Start

生産設備や大型構造物などの人工物の保全作業を計算機で支援するためには，高密度に計測された点群データが有用である．しかし，その処理には，対象物や計測環境の知識を織り込んだ点群処理手法の開発が必要である．これまで専門家が対象物ごとにカスタマイズしたシステムを開発してきたが，本研究では，この作業を機械学習によって吸収し，汎用化するための方法論について研究する．その実現のために，点群処理と深層学習を組み合わせた，知的点群処理基盤を確立することを目指す．また，その基盤をベースとして，形状再構成，知的自動計測ロボット，高精度の劣化検出手法，不完全な点群からの構造解析手法について研究を行う．