2005 Fiscal Year Annual Research Report
知識を用いた大規模構造物のメンテナンス用プロダクトモデル自動作成技術の研究
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17360414
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
増田 宏 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (40302757)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大和 裕幸 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (50220421)
稗方 和夫 東京大学, 大学院工学系研究科, 助手 (80396770)
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| Keywords | 点群計測 / 点群処理 / 曲面当てはめ / 点群クラスタリング / out-of-core / レーザスキャナ / as-built |
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| Research Abstract |
プラント計測のフィールド調査と計測実験を行い、プラント向け点群処理における問題点の同定を行うことができた。点群計測を用いたプラント計測では、計測機器の制約から、大量の異常値の存在と数億点規模の大量点群処理という二つの特徴的な技術課題があり、これらの解決が重要であることがわかった。その課題を解決することを意図して、プラント用のレーザスキャナに基づく大規模点群処理システムのフレームワークの開発を行った。本システムでは、3次元プロダクトデータを表示するためのGUIを備え、点群、メッシュ、ボクセル、ソリッドモデルのデータ管理と表示を統一的な環境で行うことができる。点群、メッシュ、ボクセルの処理モジュールは独自開発し、ソリッドモデルについては、商用カーネルのParasolidを組み込んだ。それにより、処理機能の実装を効率的に行うための開発環境が整えることができた。また、大量点群の処理においては、実メモリと仮想メモリを用いることでデータ処理ができる環境を実装した。ただし、out-of-coreの処理にはまだ十分高速化されていないため、この点については次年度に改良することを計画している。また、このフレームワーク上に、いくつかの点群処理モジュールの組み込みを行った。点群への曲面当てはめにおいては、異常値が存在するために、単純な最小二乗法では正確な当てはめが困難であったため、統計的な分布を利用した異常値除去を行い、ロバストな曲面当てはめを行う手法を開発した。ただし、現状では、実装・検証は円筒の場合のみであり、他の曲面への対応は次年度に行う予定である。点群クラスタリングにおいては、2次元平面への投影画像を用いて画像セグメンテーションを行い、その結果をステンシルとして用いることで計算を高速化させる方法を開発した。クラスタリングモジュールと曲面当てはめモジュールの結合試験は次年度に行う予定である。
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Research Products
(1 results)
