論文の概要: A Stitching Algorithm for Automated Surface Inspection of Rotationally Symmetric Components

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00308v2
• Date: Tue, 27 Apr 2021 12:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-30 19:50:49.994963
• Title: A Stitching Algorithm for Automated Surface Inspection of Rotationally Symmetric Components
• Title（参考訳）: 回転対称成分の自動表面検査のためのスティッチアルゴリズム
• Authors: Tobias Schlagenhauf, Tim Brander, Juergen Fleischer
• Abstract要約: 本稿では,回転対称部分の表面画像を縫合する新しい手法を提案する。 ビデオファイルから歪みのない、真に生き生きとしたイメージを作成するために、機能ベースの縫合アプローチを使用する。 開発プロセスは、例えば、多数の個々の画像を見ることなく、条件監視を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper provides a novel approach to stitching surface images of rotationally symmetric parts. It presents a process pipeline that uses a feature-based stitching approach to create a distortion-free and true-to-life image from a video file. The developed process thus enables, for example, condition monitoring without having to view many individual images. For validation purposes, this will be demonstrated in the paper using the concrete example of a worn ball screw drive spindle. The developed algorithm aims at reproducing the functional principle of a line scan camera system, whereby the physical measuring systems are replaced by a feature-based approach. For evaluation of the stitching algorithms, metrics are used, some of which have only been developed in this work or have been supplemented by test procedures already in use. The applicability of the developed algorithm is not only limited to machine tool spindles. Instead, the developed method allows a general approach to the surface inspection of various rotationally symmetric components and can therefore be used in a variety of industrial applications. Deep-learning-based detection Algorithms can easily be implemented to generate a complete pipeline for failure detection and condition monitoring on rotationally symmetric parts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,回転対称部分の表面像を縫い合わせる新しい方法を提案する。 機能ベースの縫合アプローチを使用して、ビデオファイルから歪みのない、真から生までのイメージを生成するプロセスパイプラインを提供する。 これにより、例えば、多数の個々の画像を見ることなく、条件監視が可能になる。 検証のために, 使用済みボールねじ駆動スピンドルの具体例を用いて, 本稿で実証する。 開発したアルゴリズムはラインスキャンカメラシステムの機能原理を再現することを目的としており、物理的計測システムは特徴に基づくアプローチに置き換えられる。 縫合アルゴリズムの評価にはメトリクスが使用され、そのうちのいくつかは本研究でしか開発されていないか、既に使用されているテスト手順によって補われている。 開発したアルゴリズムの適用性は機械工具のスピンドルに限ったものではない。 代わりに、開発した手法は、様々な回転対称成分の表面検査への一般的なアプローチを可能にするため、様々な産業用途で使用できる。 深層学習に基づく検出アルゴリズムは容易に実装でき、回転対称部分の故障検出と状態監視のための完全なパイプラインを生成することができる。

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