論文の概要: PREVIS -- A Combined Machine Learning and Visual Interpolation Approach for Interactive Reverse Engineering in Assembly Quality Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10257v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 11:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 23:44:27.584929
• Title: PREVIS -- A Combined Machine Learning and Visual Interpolation Approach for Interactive Reverse Engineering in Assembly Quality Control
• Title（参考訳）: PreVIS -- アセンブリ品質制御におけるインタラクティブリバースエンジニアリングのための機械学習と視覚補間を組み合わせたアプローチ
• Authors: Patrick Ruediger, Felix Claus, Viktor Leonhardt, Hans Hagen, Jan C. Aurich, Christoph Garth
• Abstract要約: 本稿では、エンジニアリングアプリケーションにおける機械学習性能分析の強化を目的とした視覚分析ツールであるPreviSを提案する。 提案手法は, 回帰誤差が関心領域, 部分幾何学に与える影響を, 標準手法を用いて可視化する手法である。 ユーザ主導型パラメータ変更のリアルタイムプレビューを視覚的に行うことで,高速かつ説明可能なオンライン変更管理が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.629104550615219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present PREVIS, a visual analytics tool, enhancing machine learning performance analysis in engineering applications. The presented toolchain allows for a direct comparison of regression models. In addition, we provide a methodology to visualize the impact of regression errors on the underlying field of interest in the original domain, the part geometry, via exploiting standard interpolation methods. Further, we allow a real-time preview of user-driven parameter changes in the displacement field via visual interpolation. This allows for fast and accountable online change management. We demonstrate the effectiveness with an ex-ante optimization of an automotive engine hood.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,工学アプリケーションにおける機械学習の性能解析能力を向上させるビジュアルアナリティクスツールprevisを提案する。 提示されたツールチェーンは回帰モデルの直接比較を可能にする。 さらに,従来の補間手法を利用して,回帰誤差が元の領域,部分幾何学の関心領域に与える影響を可視化する手法を提案する。 さらに,視覚補間による変位場のユーザ駆動パラメータ変化のリアルタイムプレビューを可能にする。 これにより、迅速かつ説明可能なオンライン変更管理が可能になる。 自動車エンジンボンネットのアンティー最適化による性能評価を行った。

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