| 研究課題/領域番号 |
17KT0040
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 特設分野 |
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| 研究分野 |
人工物システムの強化
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
増田 宏 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (40302757)
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| 研究期間 (年度) |
2017-07-18 – 2021-03-31
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| キーワード | 点群処理 / 設備の保全 / 形状処理 / ３次元計測 / レーザスキャナ |
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| 研究成果の概要 |
測量分野のレーザスキャナで取得された高密度・大容量・高精度点群を用いて，工業設備やインフラ設備の保全支援を行うための点群処理手法の研究を行った．大型構造物の劣化検出では，健全面の推定手法，多重解像度による差分検出手法，反射強度を用いた亀裂検出手法，鋼材平面検出手法などの点群処理手法を開発した．また，部材交換作業を支援するために，高密度の点群からに鋼材を高精度に検出する手法についても開発した．さらに，立体視デバイスを用いた目視による劣化可視化システムについても開発した．また，多頻度計測を実現するために，レーザスキャナによる点群計測を行うための自動計測ロボットの開発を行った．
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| 自由記述の分野 |
設計工学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
我が国では工業設備の老朽化が急速に進んでおり，その保全作業を効率化する計算機支援システムの実現は重要な課題である．本研究では，レーザスキャナによる３次元計測で得られた，高密度・大容量・高精度な点群から，大型構造物の劣化検出や部材形状算出を行うための点群処理手法の研究を行った．また，開発手法を大型構造物やインフラ整備に適用し，IT 支援による保全作業が可能になることを示した．また，予期せぬ劣化を見つけるには，目視作業も必要なため，大規模点群の立体視システムの開発も行った．さらに，３次元計測の労力を低減するため，移動ロボットによって自動計測システムを開発をした．
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