論文の概要: An effective coaxiality error measurement for twist drill based on line structured light sensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09873v1
• Date: Sat, 18 Dec 2021 08:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 10:45:42.400455
• Title: An effective coaxiality error measurement for twist drill based on line structured light sensor
• Title（参考訳）: 線状光センサを用いたねじりドリルの有効同軸誤差測定
• Authors: Ailing Cheng, Jiaojiao Ye, Fei Yang, Shufang Lu, Fei Gao
• Abstract要約: ねじりドリルの軸方向誤差測定の機構, 枠組み, 方法を提案する。 この機構はエンコーダ、PLCコントローラ、ライン構造センサー、高精度ターンテーブルを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2894544015767435
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the structure of twist drill is complex, it is hard and challenging for its coaxiality error measurement. In this paper, a novel mechanism, framework and method of coaxiality error measurement for twist drill is proposed. The mechanism includes encoder, PLC controller, line structured sensor and high precision turntable. First, profile point cloud data of the twist drill is collected through the line structured light sensor when the drill turns around in the controlling of PLC. Second, a GMM-based point cloud segmentation algorithm based on local depth features is investigated to extract blade back data. To improve the measurement accuracy, a statistical filter is designed to remove outliers during the target region extraction. Then, according to two characteristics of coaxiality error, an axis reconstruction method based on orthogonal synthesis of axisymmetric contour differences is presented, which is facilitated to pre-position the maximum deviation cross sections of the drill axis. Finally, the coaxiality error is measured through fitting the benchmark axis and the axis at the pre-positioned maximum deviation position. At the end, a large number of experiments are carried out, and it shows that our method is accuracy and robust.
• Abstract（参考訳）: ねじりドリルの構造は複雑であるため、その同軸誤差測定には困難かつ困難である。 本稿では, ツイストドリルの同軸性誤差測定のための新しい機構, 枠組み, および方法を提案する。 この機構はエンコーダ、PLCコントローラ、ライン構造センサー、高精度ターンテーブルを含む。 まず、PLC制御時にドリルが回転するときに、線状光センサを介してツイストドリルのプロファイル点雲データを収集する。 次に,GMMに基づく局所深度特徴に基づく点雲分割アルゴリズムを用いて,ブレードバックデータを抽出する。 測定精度を向上させるために,統計フィルタは対象領域抽出中に異常値を除去するように設計されている。 そして、同軸性誤差の2つの特性に基づき、軸対称輪郭差の直交合成に基づく軸再構成法が提示され、ドリル軸の最大偏差断面を予め配置することが容易となる。 そして、予め配置された最大偏差位置にベンチマーク軸と軸を嵌合させて同軸誤差を測定する。 最後に,多数の実験を行い,本手法が正確かつ堅牢であることを示す。

関連論文リスト

• Superresolving optical ruler based on spatial mode demultiplexing for systems evolving under Brownian motion [0.0]
  任意の相対輝度を持つ2つの弱非コヒーレント源系の中心のブラウン運動が適応SPADE測定精度限界に及ぼす影響について検討した。 レイリーの呪いはそのようなシナリオに存在するが、SPADE測定は完全な直接撮像より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T17:23:14Z)
• Superresolution in separation estimation between two dynamic incoherent sources using spatial demultiplexing [0.0]
  近年、ハーマイト・ガウスモードにおける空間モード除算(SPADE)に基づく完全な測定により、2つの弱い不整合定常源の分離を推定する精度の量子限界に達した。 本稿では、ソースの定常性に関する仮定を捨てて、完璧な設定から別の逸脱を考える。 定常源シナリオにおける推定パラメータの1つを削減できる測定アルゴリズムを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T07:57:57Z)
• Vanishing Point Estimation in Uncalibrated Images with Prior Gravity Direction [82.72686460985297]
  我々はマンハッタンのフレームを推定する問題に取り組む。 2つの新しい2行解法が導出され、そのうちの1つは既存の解法に影響を与える特異点に悩まされない。 また、局所最適化の性能を高めるために、任意の行で実行される新しい最小でないメソッドを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T13:03:25Z)
• The KFIoU Loss for Rotated Object Detection [115.334070064346]
  本稿では,SkewIoU損失とトレンドレベルアライメントを両立できる近似的損失を考案する上で,有効な方法の1つとして論じる。 具体的には、対象をガウス分布としてモデル化し、SkewIoUのメカニズムを本質的に模倣するためにカルマンフィルタを採用する。 KFIoUと呼ばれる新たな損失は実装が容易で、正確なSkewIoUよりもうまく動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-29T10:54:57Z)
• Meta Learning Low Rank Covariance Factors for Energy-Based Deterministic Uncertainty [58.144520501201995]
  ニューラルネットワーク層のBi-Lipschitz正規化は、各レイヤの特徴空間におけるデータインスタンス間の相対距離を保存する。 注意セットエンコーダを用いて,タスク固有の共分散行列を効率的に構築するために,対角的,対角的,低ランクな要素のメタ学習を提案する。 また,最終的な予測分布を達成するために,スケールしたエネルギーを利用する推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-12T22:04:19Z)
• Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via Kullback-Leibler Divergence [100.6913091147422]
  既存の回転物体検出器は、主に水平検出パラダイムから受け継がれている。 本稿では,回転回帰損失の設計を帰納パラダイムから導出手法に変更することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T14:29:19Z)
• Accurate Alignment Inspection System for Low-resolution Automotive and Mobility LiDAR [125.41260574344933]
  車両やロボットなどの移動システムにおいて,センサ装着後のLiDARアライメント誤差を正確に推定する検査システムを提案する。 提案手法は, 固定位置における1つのターゲットボードのみを用いて, 水平方向(回転, 傾き, ヨー)とLiDARアタッチメントの水平位置を, 水平方向の精度で推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T17:47:59Z)
• Automatic assembly of aero engine low pressure turbine shaft based on 3D vision measurement [1.6904475483445451]
  本報告では, 航空機エンジンの主成分に対する構造光双眼鏡計測技術について述べる。 三次元点雲データ処理と組立位置マッチングアルゴリズムを組み合わせることで、シャフトホール組立姿勢の高精度測定を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-12T17:06:39Z)
• Interferometric sensing of the tilt angle of a Gaussian beam [0.0]
  我々は、光ビームの偏向角を推定するための干渉計技術を調査し、光ビームの偏向を直接検出する手法と比較する。 干渉計方式の精度限界を評価するためにフィッシャー情報を用いて、ビームの初期横変位を利用して精度を高めることができることを示す。 精度の基本的な増大に加えて、干渉計のスキームは、 (i) 精度限界がフィールド上の単独偏光測定によって飽和し、 (ii) 検出系がビームに沿った任意の長手位置に置くことができるという技術的利点を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T19:38:22Z)
• On the Arbitrary-Oriented Object Detection: Classification based Approaches Revisited [94.5455251250471]
  まず,既存の回帰型回転検出器が抱える境界問題は,角周期性や角秩序によって引き起こされることを示した。 我々は、角予測タスクを回帰問題から分類問題に変換する。 得られた円形分布角分類問題に対して、まず、角度の周期性に対処し、隣り合う角度に対する誤差耐性を高めるために、円スムースラベル法を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T03:23:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。