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J-GLOBAL ID：201702268586654721   整理番号：17A1705632

機械学習増強光距離センサ【Powered by NICT】

Machine learning enhanced optical distance sensor

著者 (2件)： Amin M. Junaid (School of Engineering, University College Cork, College Road, Cork, Ireland) ,  Riza N.A. (School of Engineering, University College Cork, College Road, Cork, Ireland)
資料名： Optics Communications  (Optics Communications)
巻： 407  ページ： 262-270  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0678B  ISSN： 0030-4018  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 初めて提示した増強された光距離センサを学習する機械である。距離センサは,制御された光ビームスポットを持つターゲット面を明らかにするためにレーザ源を用いた電子制御可変焦点レンズ(ECVFL)を用いた,以前に示した距離測定技術に基づいている。種々のスポットサイズを有するこのスポットは軸外カメラで捉えられ,スポットサイズデータは距離を計算するために処理した。特に,本論文で提案し,実証運転センサの精度を高めるために正則化された多項式回帰に基づく教師つき機械学習アルゴリズムを使用することである。アルゴリズムは機械学習モデルを訓練するために実際のターゲット距離値があることを得られた特徴と対応するラベルを用いた。最適化訓練モデルは1000mm(または1m)実験ターゲット距離範囲で訓練した。機械学習アルゴリズムを用いた<0.8mmと<2.2mmのトレーニングセットと試験セット距離測定誤差を生成した。試験測定誤差は,機械学習を使用しない著者らの以前のセンサ実証で4倍の改善を最小であった。ターゲット材料特異的訓練モデルは低<1%測定誤差距離測定を実現するために発生させることができる提案したセンサの応用は工業的シナリオ距離センシングを含んでいる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 距離測定 ,  レーザ ,  カメラ ,  アルゴリズム ,  *機械学習 ,  *センサ ,  最適化 ,  正則化 ,  多項式 ,  測定誤差 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： スポットサイズ ,  電子制御 ,  ビームスポット ,  *距離センサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 光距離センシング ,  電子レンズ ,  機械学習 ,  多項式回帰 ,  正則化

分類 (2件)： 光導波路,光ファイバ,繊維光学  (BD06030H) ,  光の像形成  (BD03050I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  強光 ,  距離センサ