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J-GLOBAL ID：202102290724776750   整理番号：21A1538984

点雲測定-空間特徴に基づくレジストレーションに関する不確実性計算【JST・京大機械翻訳】

Point cloud measurements-uncertainty calculation on spatial-feature based registration

著者 (3件)： Ding Lijun (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China, and Medical Devices Institute, Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai, China) ,  Dai Shuguang (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China) ,  Mu Pingan (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China)
資料名： Sensor Review  (Sensor Review)
巻： 39  号： 1  ページ： 129-136  発行年： 2019年 
JST資料番号： E0968A  ISSN： 0260-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:測定の不確実性計算はデジタル化部品検査における重要で複雑な問題である。そのような検査において,座標測定機(CMM)とレーザスキャナは,通常,異なる姿勢における部品の表面点雲を得るために使用される。次に,ポイントクラウドは,成分表面の完全に接続したポイントクラウドを構築するために登録した。しかし,ほとんどの場合,測定の不確実性は,走査点雲が登録された後,推定が困難である。本論文では,空間特徴レジストレーションに基づく点雲測定の不確実性を計算するための簡易法を提案した。設計/方法論/アプローチ:提案方法において,アルゴリズムモデルを用いて,部品および空間特徴登録の平面,線および点の非接触測定に基づく点雲測定不確実性を計算した。調査結果:空間特徴記録に基づく測定不確実性は,記録特徴の相互位置および走査プロセスにおけるセンサ整流の数に関係するが,測定特徴の空間分布には関連しない。実験の結果は,提案した方法の有効性を検証した。独創性/価値:提案方法は,部分特徴に基づく登録点雲の測定不確実性を計算するための効率的アルゴリズムを提供して,したがって,デジタル化成分検査において重要な理論的および実用的意義を有した。Copyright 2021 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *不確実性 ,  空間分布 ,  非接触測定 ,  センサ ,  整流 ,  有効性 ,  レーザスキャナ ,  座標測定機
準シソーラス用語： 測定の不確かさ ,  ディジタル化 ,  効率的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アルゴリズムモデル ,  測定の不確実性 ,  登録点雲 ,  空間特徴

分類 (5件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  計測機器一般  (AD02000X) ,  溶接技術  (WC07030G) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  電磁気的量の計測一般  (AD07010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 点雲 ,  レジストレーション ,  不確実性 ,  計算