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J-GLOBAL ID：202202275002370275   整理番号：22A0067501

粒子群最適化による3Dスキャナの最適パラメータの探索【JST・京大機械翻訳】

Searching the Optimal Parameters of a 3D Scanner Through Particle Swarm Optimization

著者 (8件)： Braun Joao (Faculty of Engineering, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Braun Joao (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics, Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal) ,  Lima Jose (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics, Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal) ,  Lima Jose (INESC-TEC - INESC Technology and Science, Porto, Portugal) ,  Pereira Ana I. (Research Centre in Digitalization and Intelligent Robotics, Instituto Politecnico de Braganca, Braganca, Portugal) ,  Rocha Claudia (INESC-TEC - INESC Technology and Science, Porto, Portugal) ,  Costa Paulo (Faculty of Engineering, University of Porto, Porto, Portugal) ,  Costa Paulo (INESC-TEC - INESC Technology and Science, Porto, Portugal)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1488  ページ： 138-152  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 独立ユーザによる3Dプリンタの使用における最近の成長は,3Dスキャナにおける関心の増加に寄与した。現在の3D走査解法は,プロセスの固有の複雑性のため,一般に高価である。以前に提案した低コストスキャナは,角度やオフセットのような測定に関連したシステム固有の不確実性を無視した。本研究では,取得時の誤差を最小化するこれらの最適値を推定する手法を考察した。パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムを用いて,表面に対する最終点雲に最適に適合するパラメータを得た。粒子スウォーム最適化がゼロにうまく収束し,最適パラメータを生成し,提案した方法を検証する3つの試験を行った。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 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 ,  *最適化 ,  不確実性 ,  *走査装置 ,  *三次元 ,  3Dプリンタ
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  複雑性 ,  最適値 ,  非線形最適化 ,  *最適パラメータ ,  粒子スウォーム ,  3Dスキャン ,  *3Dスキャナ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形最適化 ,  粒子スワムの最適化 ,  3Dスキャン ,  IRセンサ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化 ,  3Dスキャナ ,  最適パラメータ ,  探索