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J-GLOBAL ID：201702289516726342   整理番号：17A0054802

ミスアラインメント2分解能計測データのマッチング【Powered by NICT】

Matching Misaligned Two-Resolution Metrology Data

著者 (3件)： Wang Yaping (Department of Industrial and System Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Moreno-Centeno Erick (Department of Industrial and System Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Ding Yu (Department of Industrial and System Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 14  号： 1  ページ： 222-237  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  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： 多重解像度計測デバイスは,今日の製造環境における共存し,互いに補完する座標測定を生成した。典型的には,高解像度(HR)デバイスは少ないが正確なデータセットを生成し,低解像度(LR)はち密であるが精度の低いデータセットを生成した。二データセットの異なる分解能を組み合わせた製造部品の幾何学的特徴のより良い予測を行うことを示した。はほぼ同じ物理的位置を測定するLR対応物と各HRデータ点を効果的に適合させかである。このマッチング問題に対する解は良好な最終予測の必要条件を示した。二次整数計画法,全ての潜在的対応の中で最大の点間距離差を最小化することを目指したものとそれを定式化することによりこの問題を解決した。最適化モデルの組合わせの性質上,最適に解くことである小さな問題サイズでも計算不能に陥る。は,妥当な時間内で現実のサイズの問題を解くことができる二段階マッチングフレームワークを提案した。この二段階フレームワークはフルサイズ問題をダウンサンプリングから構成され,最適性へのダウンサンプリング問題を解く,フルサイズ問題へのダウンサンプリング問題の解を拡張し,反復局所探索を用いた溶液を向上させた。数値実験は,提案した方法が二種の一般的な点集合レジストレーション代替案,反復最近接点とコヒーレント点ドリフト法よりも優れており,異なる性能メトリックスを用いたことを示した。数値結果はまた,筆者らのアプローチは,例えばサイズが増加するにつれてはるかに良好なスケールと,二つのデータセット間における初期の不整合の変化に対してロバストであることを示した。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： コヒーレンス ,  近傍探索法 ,  必要条件 ,  *分解能 ,  高分解能 ,  整数計画法 ,  *マッチング ,  ロバスト性 ,  *不整合
準シソーラス用語： 点集合 ,  数値実験 ,  ダウンサンプリング ,  最適化モデル ,  低分解能 ,  多重解像度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  工程管理  (KB03030P) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： ミスアラインメント ,  分解能 ,  計測データ ,  マッチング