論文の概要: Robotic surface exploration with vision and tactile sensing for cracks
detection and characterisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06784v1
- Date: Thu, 13 Jul 2023 14:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 14:18:31.994804
- Title: Robotic surface exploration with vision and tactile sensing for cracks
detection and characterisation
- Title（参考訳）: 視覚と触覚によるき裂検出・キャラクタリゼーションのためのロボット表面探査
- Authors: Francesca Palermo, Bukeikhan Omarali, Changae Oh, Kaspar Althoefer,
Ildar Farkhatdinov
- Abstract要約: 本稿では,光ファイバーを用いた視覚・触覚解析に基づくクラックの局所化と検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
ファイバー光学に基づく指型センサを用いて、データ取得を行い、分析と実験のためのデータ収集を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.627217550282436
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel algorithm for crack localisation and detection
based on visual and tactile analysis via fibre-optics. A finger-shaped sensor
based on fibre-optics is employed for the data acquisition to collect data for
the analysis and the experiments. To detect the possible locations of cracks a
camera is used to scan an environment while running an object detection
algorithm. Once the crack is detected, a fully-connected graph is created from
a skeletonised version of the crack. A minimum spanning tree is then employed
for calculating the shortest path to explore the crack which is then used to
develop the motion planner for the robotic manipulator. The motion planner
divides the crack into multiple nodes which are then explored individually.
Then, the manipulator starts the exploration and performs the tactile data
classification to confirm if there is indeed a crack in that location or just a
false positive from the vision algorithm. If a crack is detected, also the
length, width, orientation and number of branches are calculated. This is
repeated until all the nodes of the crack are explored.
In order to validate the complete algorithm, various experiments are
performed: comparison of exploration of cracks through full scan and motion
planning algorithm, implementation of frequency-based features for crack
classification and geometry analysis using a combination of vision and tactile
data. From the results of the experiments, it is shown that the proposed
algorithm is able to detect cracks and improve the results obtained from vision
to correctly classify cracks and their geometry with minimal cost thanks to the
motion planning algorithm.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ファイバーオプティクスを用いた視覚・触覚解析に基づくクラック局所化と検出のための新しいアルゴリズムを提案する。
データ取得には、繊維光学に基づく指型センサを用い、分析および実験のためのデータを収集する。
被写体検出アルゴリズムを実行中に、カメラが環境を走査するために使用するひび割れの発生箇所を検出する。
亀裂が検出されると、ひび割れの骨格化バージョンから完全に連結されたグラフが生成される。
次に、最短経路を計算してクラックを探索し、ロボットマニピュレータのモーションプランナーを開発するための最小スパンディングツリーを用いる。
運動プランナーはクラックを複数のノードに分割し、個別に探索する。
そして、マニピュレータが探索を開始し、触覚データ分類を行い、実際にその位置に亀裂があるか、あるいは単に視覚アルゴリズムから偽陽性があるかを確認する。
亀裂が検出されると、長さ、幅、向き、枝の数も計算される。
これはクラックの全てのノードが探索されるまで繰り返される。
完全なアルゴリズムを検証するために, フルスキャンと運動計画アルゴリズムによる亀裂の探索の比較, 視覚と触覚データの組み合わせによる亀裂分類と幾何解析のための周波数ベース特徴の実装など, 様々な実験を行った。
実験結果から, 提案アルゴリズムは, クラックを検知し, 視覚から得られる結果を改善し, 動作計画アルゴリズムにより, クラックとその形状を最小限のコストで正しく分類できることが示唆された。
関連論文リスト
- Segmentation tool for images of cracks [0.16492989697868887]
本稿では,画像上のひび割れを手動で分割しやすくする半自動き裂分割ツールを提案する。
また、ひび割れの形状を測定するためにも用いられる。
提案手法は完全自動手法より優れており,手動データアノテーションの適切な代替となる可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T15:23:52Z) - Model Pairing Using Embedding Translation for Backdoor Attack Detection on Open-Set Classification Tasks [63.269788236474234]
バックドア検出のためのオープンセット分類タスクにモデルペアを用いることを提案する。
このスコアは、異なるアーキテクチャのモデルがあるにもかかわらず、バックドアの存在を示す指標であることを示している。
この技術は、オープンセット分類タスク用に設計されたモデル上のバックドアの検出を可能にするが、文献ではほとんど研究されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T21:29:16Z) - Shape Matters: Detecting Vertebral Fractures Using Differentiable
Point-Based Shape Decoding [51.38395069380457]
変性性脊椎疾患は高齢者に多い。
骨粗しょう性骨折やその他の変性変形性骨折のタイムリーな診断は、重度の腰痛や障害のリスクを軽減するための前向きな処置を促進する。
本研究では,脊椎動物に対する形状自動エンコーダの使用について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T18:11:22Z) - Unsupervised crack detection on complex stone masonry surfaces [0.0]
本稿では,石造石垣のき裂検出手法について述べる。
提案手法では, RGB (Red Green Blue) 画像パッチの非教師付き異常検出問題として, き裂検出にアプローチする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T12:07:23Z) - Real-time AdaBoost cascade face tracker based on likelihood map and
optical flow [59.17685450892182]
著者らは、光学フロー情報をヴィオラ・ジョーンズ検出アルゴリズムの修正版に組み込む新しい顔追跡手法を提案する。
元のアルゴリズムでは、前のフレームからの情報が考慮されないため、検出は静的である。
提案したトラッカーは、各ウィンドウが通過する分類段階の数に関する情報を保存する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T10:15:07Z) - What's Cracking? A Review and Analysis of Deep Learning Methods for
Structural Crack Segmentation, Detection and Quantification [0.9449650062296824]
本レビューは,ディープラーニングを利用したひび割れ解析アルゴリズムの分野における論文の概要を研究者に提供することを目的としている。
コンピュータビジョンアルゴリズムを適用して、構造的な健康モニタリング環境でひび割れを表面化することで解決される様々なタスクを概説する。
レビューではまた、クラックに使用される一般的なデータセットと、それらのアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリクスを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-08T08:22:26Z) - PointCrack3D: Crack Detection in Unstructured Environments using a
3D-Point-Cloud-Based Deep Neural Network [20.330700719146215]
本稿では,非構造面に対する新しい3Dポイント・クラウド・ベースのき裂検出アルゴリズムであるPointCrack3Dを提案する。
この手法は、新しい大きな天然岩のデータセットで実験的に検証された。
その結果, ひび割れ検出率は全体の97%, ひび割れの100%であり, 最大幅は3cm以上であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-23T02:33:18Z) - Finding Facial Forgery Artifacts with Parts-Based Detectors [73.08584805913813]
顔の個々の部分に焦点を絞った一連の偽造検知システムを設計する。
これらの検出器を用いて、FaceForensics++、Celeb-DF、Facebook Deepfake Detection Challengeデータセットの詳細な実験分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-21T16:18:45Z) - Loss Function Discovery for Object Detection via Convergence-Simulation
Driven Search [101.73248560009124]
本稿では,効率的な収束シミュレーションによる進化的探索アルゴリズムCSE-Autolossを提案する。
一般的な検出器上での損失関数探索の広範囲な評価を行い、探索された損失の優れた一般化能力を検証した。
実験の結果, 2段検出器と1段検出器のmAPでは, 最適損失関数の組み合わせが1.1%と0.8%を上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T08:34:52Z) - AutoOD: Automated Outlier Detection via Curiosity-guided Search and
Self-imitation Learning [72.99415402575886]
外乱検出は重要なデータマイニングの課題であり、多くの実用的応用がある。
本稿では,最適なニューラルネットワークモデルを探すことを目的とした自動外乱検出フレームワークであるAutoODを提案する。
さまざまな実世界のベンチマークデータセットに対する実験結果から、AutoODが特定したディープモデルが最高のパフォーマンスを達成することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T18:57:51Z) - Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks for Automatic Pavement
Crack Detection and Measurement [9.34360241512198]
小さな亀裂の構造を特定するために、畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルが使用された。
き裂測定には, 亀裂の種類によって, ひび割れの長さと幅を測定できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-08T22:15:11Z)
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。