研究課題
今年度における本研究の成果は、大きく分けて以下の2点である。1、大規模CTデータ処理の枠組みの構築前年度に引き続き、大規模CTデータを処理するためのフレームワーク(API)の開発を行った。特に、ボリュームデータを小さな領域に分割する問題について、ボリュームデータを考慮した非一様な分割方法を提案した、これによって規則的に分割した場合と比較して、ボリューム処理を高速に計算できることを示した。2、大規模CTデータ処理に対する幾何処理(中立面抽出)クラスタ連成データ構造のAPIを用いて中立面抽出(MAT)を行った。本年度は、非多様体を含む複雑な薄板構造を持つ機械部品のCT画像から、非多様体特徴を保持したポリゴンを生成する手法を提案した。提案手法は、中立ボクセルのサブサンプリングによって生成される。本研究では、ボリュームデータ上で位相を推定する手法を導入することで、ポリゴン生成時に発生する不正な位相の生成を抑える手法を考案した。ポリゴン化されたデータはリバースエンジニアリングソフトを用いて簡単にCADデータ化できる。以上の結果、実際の機械部品をCTデータからCADデータ化できるようになった。
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Lecture Notes in Computer Science 6130(掲載確定(印刷中))
精密工学会誌 (掲載確定(印刷中))
日本機械学会論文集C編 Vol.75
ページ: 2165-2170
Journal of Computer Science and Software Technology Vol.2
Proceedings of The 17th International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision'2009
ページ: 189-196
