2018 Fiscal Year Research-status Report
高密度・高精度点群処理による工業設備の保全支援システムの研究
| Project/Area Number |
17KT0040
|
|---|
| 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-07-18 – 2020-03-31
|
| Keywords | 点群処理 / 設備の保全 / 形状処理 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，測量分野のレーザスキャナを用いて取得された高密度・高精度点群を用いて，保全支援システムの実現することである．
これまでに，構造物の部材の高密度点群計測を行い，そのデータに基づいて，(1) 部材のたわみを算出する手法の開発と，(2) 磨耗や付着物による劣化を検出する手法の開発を行った．本年度は，手法(1) に関して，交換部材をモデリングするための形状データを点群データから自動抽出する手法を開発した．また，交換部材の作成で重要なボルト穴位置についても，高精度で検出できる手法を開発した．手法(2) については，微小な劣化が検出できるための条件について実験的な検討を行った．十分小さい劣化の検出が可能であることを示せたが，限界についても明らかになった．
保全作業を支援するためには，劣化の自動検出に加えて，目視検査も必要となる．これまでに，VR 環境において，検査箇所の解像度を選択的に操作することで，検査したい箇所の点群を詳細化する手法を開発した．一方で，点群では，ハード的な解像度の制約から，微細な劣化の再現が難しいことも明らかになった．そこで，本年度は，点群と画像を補完的に組み合わせることで，この問題を解決することとし，点群から３次元的な投影面を構築し，画像と対応づける手法を開発した．
自動計測ロボットについては，これまでに，レーザスキャナを搭載できる移動ロボットのプロトタイプを開発し，ロボットが動作することを確認した．本年度は，広域計測を行うレーザスキャナと障害物検知を行うセンサを移動ロボットに搭載し，自律的に点群取得ができる環境の構築を行った．さらに，広域計測で得られた点群から，経路探索と最適計測位置の検出を行う手法について開発を行った．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の主な研究課題は， (1) 高密度計測で得られた大容量の点群から，微小な劣化を検出するための手法の確立，(2) 高密度大容量の点群を用いて，仮想現実環境で目視検査を行うシステムの開発，(3)レーザスキャナによる計測作業そのものを，移動ロボットを利用した自動計測システムによって効率化するための研究である．これらの課題については，概ね順調に推移していると判断している．
劣化検出については，基礎的な検討が予定通り実施され，大型構造物の劣化検出が可能であることが実証できた．さらに，検出可能な劣化の条件についても検討を加え，適用限界を明らかにした．また，保守作業を支援するための鋼材モデリング手法についても開発することができた．
仮想現実環境での目視検査システムでは，点群ベースの手法については，基本的な手法の開発が行えた．一方で，実利用においては，点群の解像度が制約になるとの見通しから，点群と画像との連携を行う方法について検討した．静的な環境においては，この方法が有効であることが確認できたので，仮想現実環境でも有効であるとの見通しを得ることができた．
移動ロボットにおいては，ハードウェアの初号機が実装され，動作することを確認した．また，自律的に３次元計測を行うためのプラニングについても順調に開発が進んでいる．
|
| Strategy for Future Research Activity |
部材のたわみを算出する手法に関しては，大型構造物を構成する部材を自動検出し，たわみのある部材を自動的に抽出する手法を構築する．また，部材の端部検出の精度に関して十分な研究がなされていないため，限界精度に関する理論的な検討と，高精度端部検出法について開発をおこなう．磨耗や付着物による劣化を検出する手法については，劣化検出の信頼性を向上させるために，劣化箇所の反射強度画像やデプス画像を用いて，機械学習のクラス分類を応用した手法について検討し，これまでの手法と比較する予定である．
保全作業を支援するためのVR システムについては，点群と画像を補完的に組み合わせた手法を構築する．点群から構築した３次元的な投影面に画像を投影することで，複数の解像度での検討を行う環境を構築する．また，複数の利用者と情報共有する仕組みについても検討する．
自動計測ロボットについては，これまでに開発したシステムを統合し，計測ロボットが自律的に移動し，３次元計測が行えるシステムの構築を行っていく．また，システム機能強化のために，構成部品の見直しを行っていく．
|
| Causes of Carryover |
自律移動ロボットに関して，次年度に機能強化を行うことを計画している．そのため，一部の機械部品および電子部品の購入を次年度に回すこととした．次年度使用額は，ロボット部品の購入に用いる予定である．
|
Research Products
(18 results)
