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J-GLOBAL ID：202002298665823896   整理番号：20A2662370

複合視覚測定システムからのマルチスケール測定ノイズに対する分類雑音除去法【JST・京大機械翻訳】

A classified denoising method for multi-scale measurement noise from combined visual measurement system

著者 (7件)： Lu Yongkang (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Zhang Yang (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Li Junqing (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Tan Ziliang (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Wang Wenqi (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Zhao Haiyang (Dalian Univ. of Technology (China)) ,  Liu Wei (Dalian Univ. of Technology (China))
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 11567  ページ： 115670E-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 部品間の組立ギャップは航空機の組立品質の評価にとって極めて重要である。ギャップサイズと動作空間の限界のために,組立ギャップは,プラグゲージ試験の代わりに成分の表面の測定によって間接的に計算する必要がある。しかし,点雲から成る表面は,通常,異なる型のノイズと混合され,それは,組立ギャップの評価に,大きく影響する。これらの異なるタイプの雑音を同時に高効率で除去するために,改良バイラテラルフィルタリングとメディアンフィルタリングを組み合わせた分類雑音除去法を提案した。最初に,主成分分析に基づいて,点雲の座標の均一性を達成するために,新しい座標系を確立した。次に,領域分割(RSMF)に基づく改良メディアンフィルタリング法を用いて,大規模雑音を除去した。次に,閾値分割(TSBF)に基づく高速両側フィルタリング法を提案し,小規模雑音を除去した。最後に,航空機部品の測定実験を行い,提案した方法の有効性を検証した。実験結果は,提案方法がRMSE(二乗平均平方根誤差)を含む測定誤差を減少するだけではなく,点雲データのSNR(信号対雑音比)とPSNR(Peak信号対雑音比)も改善することを示した。COPYRIGHT SPIE. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  *雑音 ,  *視覚 ,  航空機 ,  セグメンテーション ,  測定誤差 ,  フィルタリング ,  有効性 ,  主成分分析 ,  メディアンフィルタ ,  計測システム ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 高効率 ,  マルチスケール ,  航空機部品 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  測定システム ,  マルチスケール ,  測定ノイズ ,  分類 ,  雑音除去