論文の概要: Corrosion Detection for Industrial Objects: From Multi-Sensor System to
5D Feature Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07075v1
- Date: Sat, 14 May 2022 14:45:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 17:02:12.929711
- Title: Corrosion Detection for Industrial Objects: From Multi-Sensor System to
5D Feature Space
- Title(参考訳): 産業用物体の腐食検出:マルチセンサシステムから5次元特徴空間へ
- Authors: Dennis Haitz, Boris Jutzi, Patrick Huebner, Markus Ulrich
- Abstract要約: 腐食は、産業用途に使用される金属製の物体の表面にしばしば現れる損傷の一種である。
物体を360度回転させる回転テーブルからなる試験装置を提供する。
RGBカメラとレーザー三角センサーは、我々のマルチセンサーシステムとして2Dおよび3Dデータを取得する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.0468312081378475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Corrosion is a form of damage that often appears on the surface of metal-made
objects used in industrial applications. Those damages can be critical
depending on the purpose of the used object. Optical-based testing systems
provide a form of non-contact data acquisition, where the acquired data can
then be used to analyse the surface of an object. In the field of industrial
image processing, this is called surface inspection. We provide a testing setup
consisting of a rotary table which rotates the object by 360 degrees, as well
as industrial RGB cameras and laser triangulation sensors for the acquisition
of 2D and 3D data as our multi-sensor system. These sensors acquire data while
the object to be tested takes a full rotation. Further on, data augmentation is
applied to prepare new data or enhance already acquired data. In order to
evaluate the impact of a laser triangulation sensor for corrosion detection,
one challenge is to at first fuse the data of both domains. After the data
fusion process, 5 different channels can be utilized to create a 5D feature
space. Besides the red, green and blue channels of the image (1-3), additional
range data from the laser triangulation sensor is incorporated (4). As a fifth
channel, said sensor provides additional intensity data (5). With a
multi-channel image classification, a 5D feature space will lead to slightly
superior results opposed to a 3D feature space, composed of only the RGB
channels of the image.
- Abstract(参考訳): 腐食は、産業用途に使用される金属製の物体の表面にしばしば現れる損傷の一種である。
これらの損傷は、使用済みのオブジェクトの目的によって重要である。
光ベースのテストシステムは、非接触データ取得の形式を提供し、取得したデータをオブジェクトの表面の分析に使用することができる。
産業画像処理の分野では、これを表面検査と呼ぶ。
対象物を360度回転させる回転テーブルと、産業用rgbカメラとレーザー三角測量センサとからなる試験装置を、マルチセンサーシステムとして2dおよび3dデータを取得する。
これらのセンサーはデータを取得し、テスト対象は完全な回転を取る。
さらに、データ拡張を適用して、新しいデータを作成したり、既に取得したデータを強化する。
腐食検出のためのレーザ三角センサの影響を評価するため,両領域のデータを最初に融合させることが課題である。
データ融合プロセスの後、5つの異なるチャンネルを使用して5D機能空間を作成することができる。
画像の赤、緑、青のチャネル(1-3)に加えて、レーザ三角測量センサからの追加範囲データを取り込む(4)。
第5のチャネルとして、前記センサは追加の強度データ(5)を提供する。
多チャンネル画像分類では、画像のRGBチャネルのみで構成された3D特徴空間に対して、5D特徴空間はわずかに優れた結果をもたらす。
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