論文の概要: Automatic Segmentation of Aircraft Dents in Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01614v1
• Date: Tue, 3 May 2022 16:48:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 14:05:37.013274
• Title: Automatic Segmentation of Aircraft Dents in Point Clouds
• Title（参考訳）: 点雲内における航空機歯列の自動分割
• Authors: Pasquale Lafiosca and Ip-Shing Fan and Nicolas P. Avdelidis
• Abstract要約: 本報告では, 自動歯列検査に向けた2つの展開について報告する。 1つ目は、完全な畳み込みニューラルネットワークをトレーニングするために、デント面の合成データセットを生成する方法である。 2つ目は、3Dポイントのクラウドを2.5Dに変換する戦略だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dents on the aircraft skin are frequent and may easily go undetected during airworthiness checks, as their inspection process is tedious and extremely subject to human factors and environmental conditions. Nowadays, 3D scanning technologies are being proposed for more reliable, human-independent measurements, yet the process of inspection and reporting remains laborious and time consuming because data acquisition and validation are still carried out by the engineer. For full automation of dent inspection, the acquired point cloud data must be analysed via a reliable segmentation algorithm, releasing humans from the search and evaluation of damage. This paper reports on two developments towards automated dent inspection. The first is a method to generate a synthetic dataset of dented surfaces to train a fully convolutional neural network. The training of machine learning algorithms needs a substantial volume of dent data, which is not readily available. Dents are thus simulated in random positions and shapes, within criteria and definitions of a Boeing 737 structural repair manual. The noise distribution from the scanning apparatus is then added to reflect the complete process of 3D point acquisition on the training. The second proposition is a surface fitting strategy to convert 3D point clouds to 2.5D. This allows higher resolution point clouds to be processed with a small amount of memory compared with state-of-the-art methods involving 3D sampling approaches. Simulations with available ground truth data show that the proposed technique reaches an intersection-over-union of over 80%. Experiments over dent samples prove an effective detection of dents with a speed of over 500 000 points per second.
• Abstract（参考訳）: 航空機の皮膚の象牙は頻繁であり、検査プロセスは退屈で、人的要因や環境条件に非常に左右されるため、空力チェックの間は容易に検出されない可能性がある。 今日では、より信頼性が高く、人間に依存しない計測のために3Dスキャン技術が提案されているが、データ取得と検証はまだエンジニアによって行われているため、検査と報告のプロセスは残酷で時間を要する。 デント検査の完全自動化のためには、取得したポイントクラウドデータは信頼できるセグメンテーションアルゴリズムによって分析され、人間を損傷の探索と評価から解放する必要がある。 自動歯列検査における2つの進歩について報告する。 1つ目は、完全畳み込みニューラルネットワークを訓練するために、デント面の合成データセットを生成する方法である。 機械学習アルゴリズムのトレーニングには大量のデントデータが必要であるが、すぐには利用できない。 したがって、デントはボーイング737の構造修理マニュアルの基準と定義の中でランダムな位置と形状でシミュレートされる。 そして、スキャン装置からの雑音分布を加算し、トレーニングにおける3Dポイント取得の完了過程を反映する。 2つ目の提案は、3Dポイントの雲を2.5Dに変換する表面フィッティング戦略である。 これにより、3Dサンプリング手法を含む最先端の手法と比較して、高解像度の点雲を少量のメモリで処理できる。 地上真実データを用いたシミュレーションにより,提案手法が80%以上の交叉結合に達することが示された。 デント試料に対する実験は、毎秒50万ポイント以上の速度でデントを効果的に検出することを証明する。

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