論文の概要: Fluid Viscosity Prediction Leveraging Computer Vision and Robot
Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02715v2
- Date: Sun, 3 Dec 2023 00:28:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 22:44:45.858718
- Title: Fluid Viscosity Prediction Leveraging Computer Vision and Robot
Interaction
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンとロボットインタラクションを活用した流体粘性予測
- Authors: Jong Hoon Park, Gauri Pramod Dalwankar, Alison Bartsch, Abraham
George, Amir Barati Farimani
- Abstract要約: 本研究は,映像データから得られた流体振動を解析することにより,流体粘性予測の可能性を探るものである。
パイプラインは、自制的に事前訓練された3D畳み込みオートエンコーダを使用して、振動流体のセマンティックセグメンテーションマスクから特徴を抽出し、学習する。
事前訓練されたオートエンコーダによって生成された潜在表現を分類するために使用すると、システムは合計4140のテストデータポイントに対して97.1%の精度を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.312155153982982
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurately determining fluid viscosity is crucial for various industrial and
scientific applications. Traditional methods of viscosity measurement, though
reliable, often require manual intervention and cannot easily adapt to
real-time monitoring. With advancements in machine learning and computer
vision, this work explores the feasibility of predicting fluid viscosity by
analyzing fluid oscillations captured in video data. The pipeline employs a 3D
convolutional autoencoder pretrained in a self-supervised manner to extract and
learn features from semantic segmentation masks of oscillating fluids. Then,
the latent representations of the input data, produced from the pretrained
autoencoder, is processed with a distinct inference head to infer either the
fluid category (classification) or the fluid viscosity (regression) in a
time-resolved manner. When the latent representations generated by the
pretrained autoencoder are used for classification, the system achieves a 97.1%
accuracy across a total of 4,140 test datapoints. Similarly, for regression
tasks, employing an additional fully-connected network as a regression head
allows the pipeline to achieve a mean absolute error of 0.258 over 4,416 test
datapoints. This study represents an innovative contribution to both fluid
characterization and the evolving landscape of Artificial Intelligence,
demonstrating the potential of deep learning in achieving near real-time
viscosity estimation and addressing practical challenges in fluid dynamics
through the analysis of video data capturing oscillating fluid dynamics.
- Abstract（参考訳）: 流体粘度を正確に決定することは、様々な工業的・科学的応用に不可欠である。
従来の粘度測定法は信頼できるが、手動の介入を必要とすることが多く、リアルタイムの監視に容易に適応できない。
機械学習とコンピュータビジョンの進歩により、ビデオデータで捉えた流体振動を解析して流体粘性を予測する可能性を探る。
パイプラインは、自制的に事前訓練された3D畳み込みオートエンコーダを使用して、振動流体のセマンティックセグメンテーションマスクから特徴を抽出し、学習する。
そして、予め訓練されたオートエンコーダから生成された入力データの潜時表現を別個の推論ヘッドで処理し、流体カテゴリ(分類)または流体粘性(回帰)を時間分解的に推定する。
事前訓練されたオートエンコーダによって生成された潜在表現を分類するために使用すると、システムは合計4140のテストデータポイントに対して97.1%の精度を達成する。
同様に、回帰タスクでは、追加の完全接続ネットワークを回帰ヘッドとして使用することで、パイプラインは4,416のテストデータポイントに対して平均0.258の絶対エラーを達成できる。
本研究は,流体のキャラクタリゼーションと進化する人工知能のランドスケープの両方に革新的な貢献を示し,近時間粘性推定を実現するためのディープラーニングの可能性を示し,振動流体力学を捉えた映像データの解析を通じて流体力学の実際的な課題を解決する。
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