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J-GLOBAL ID：201702278292824333   整理番号：17A0794862

再構成 マルチスケール複雑な表面の測定のためのレジストレーション統合データ融合法【Powered by NICT】

A Reconstruction-Registration Integrated Data Fusion Method for Measurement of Multiscaled Complex Surfaces

著者 (5件)： Ren Ming Jun (School of Mechanical Engineering, Institute of Robotics, Shanghai, China) ,  Sun Li Jian (School of Mechanical Engineering, Institute of Robotics, Shanghai, China) ,  Liu Ming Yu (Department of Industrial and Systems Engineering, Partner State Key Laboratory of Ultra-precision Machining Technology, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Cheung Chi Fai (Department of Industrial and Systems Engineering, Partner State Key Laboratory of Ultra-precision Machining Technology, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Yin Yue Hong (School of Mechanical Engineering, Institute of Robotics, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 66  号： 3  ページ： 414-423  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重測定センサの併用は,表面計測学における有望な解決策と考えられている。このようなハイブリッド装置が,全般的に良好な測定結果を達成するために洗練されたデータ融合プロセスを必要とする。本論文では,モデリングと融合マルチスケール複雑なデータセットの困難に対処するために再構成レジストレーション統合データ融合手法を提案した。法はモデル化と融合過程も分解するように再構成と登録プロセスを介して共通面を適合することによってデータセットを分解する種々のスケールに,データセットの適合とマッチング残差間で行われただけであった。融合結果の品質は,各データセットの誤差を考慮に入れて,Gauss過程モデルの助けを借りて加重平均法に基づいて改善した。提案した方法の妥当性を計算機シミュレーションと実際の測定の両方により,既存の方法と比較して一連の試験により検証した。改善されたレジストレーション精度と融合品質が受容可能な計算コストで提案した方法により達成されることを示した。法は複雑な表面の測定におけるマルチセンサ装置の計測性能を改善するであろう。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  Gauss過程 ,  多重化 ,  マッチング ,  *再構成 ,  センサ ,  残差 ,  計算機シミュレーション ,  品質 ,  *データ融合
準シソーラス用語： マルチセンサ ,  計算コスト ,  加重平均 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再構成 ,  マルチスケール ,  レジストレーション ,  統合 ,  データ融合