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J-GLOBAL ID：201702291137543245   整理番号：17A0213556

低照射された鋼構造環境における鋼リベット検出への新しいアプローチ【Powered by NICT】

A novel approach to steel rivet detection in poorly illuminated steel structural environments

著者 (3件)： Paul Gavin (Centre for Autonomous Systems, University of Technology, Sydney) ,  Liu LiYang (Centre for Autonomous Systems, University of Technology, Sydney) ,  Liu Dikai (Centre for Autonomous Systems, University of Technology, Sydney)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICARCV  ページ： 1-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： はヒトの通常到達し難いと有害な,自律ロボットによる検査と維持される鋼橋構造の達成可能になってきている。鋼橋は,リベットと板部材を確保によって構築されたtradditionallyされてきた。しかし,リベットは洗浄と表面横断の両方に関してロボットのための課題を提示する。本論文では,低コスト,ロボットに貼付できる非接触センシング素子を用いた位置する急速かつロバストであることをリベット可能にするRGB-D画像と点群解析への新しいアプローチを提案した。アプローチに基づく分類を行う:(a)カラー画像における高強度塊,(b)深さ画像における非線形摂動,および(c)3D点群における表面法線クラスタ。三つの分類器から予測されたリベット位置は確率的占有率マッピング法を用いて結合した。実験はいくつかの異なる実験室および実世界鋼橋環境は,外部照明インフラストラクチャであるないで行われていると,センサは移動プラットフォーム,すなわちクライミング検査ロボットに取り付けられている。ロボットから2m以内のリベットの位置はそれらの正確な位置の10mm内に位置するロバストにすることができた。ボクセルの状態は95%以上の精度で予測され,約1フレーム当たり二であることができる。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： 検査ロボット ,  ロバスト性 ,  ヒト ,  *鋼構造 ,  自律ロボット ,  インフラストラクチャー ,  *鋼 ,  ボクセル ,  点群 ,  鋼橋 ,  三次元 ,  高速度 ,  *リベット ,  カラー画像 ,  ロボット

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鋼構造 ,  環境 ,  鋼 ,  リベット