| 研究概要 |
本年度は,下記の課題について研究を行った。 【課題1中立面生成】 基本手法として研究者らが開発してきた,Skeletonization手法によつて中立セルを抽出し,それに対してコンタリングを行う手法の理論的拡張を行い,またそれを実際にプログラムとして実装した。これによって,従来のアルゴリズムを理論的に整理することができ,また実験的には,拡散領域を含めても数ボクセル程度の厚みしかない薄板構造物に適用するための中立セルを計算が安定して計算できるようになった。また,中立セルの抽出には,各ボクセルにおいて物体表面からの距離を求める距離変換と,各セルから最も近い物体表面の最近接ボクセルを求める計算,さらに物体表面上の2ボクセル間の物体の表面にそった測地距離計算が必要となる。薄板の場合,前者の二つは厚みが無いので計算量は問題にならないが,測地距離の計算量は問題となる。中立セルの抽出のためには,厳密な測地距離の値は必要がないので,その性質を利用して計算量を10分の1程度に減少させることができた。
【課題2大規模データ処理】 大型の自動車部品全体を計測するとそのボリュームモデルは20003=8ギガボクセル以上の大きさとなり,単純に考えると通常のPCではメモリーが不足する。中立面計算アルゴリズムを,ボリュームモデルをクラスタと呼ばれる部分領域に分割して実行するアルゴリズムを検討した。そして,まず距離変換をクラスタベースで実施するアルゴリズムと,その実装を行った。Sparse grid distance transformという新しいアルゴリズムとデータ構造を開発し,計算時間を無視すれば,少メモリーのPCでも大規模計算ができるようなった。これにより,中立面に同様のアルゴリズムを適用できる見通しを得た。
|
