論文の概要: NeST: Neural Stress Tensor Tomography by leveraging 3D Photoelasticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10212v2
• Date: Mon, 24 Jun 2024 13:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 00:04:06.788748
• Title: NeST: Neural Stress Tensor Tomography by leveraging 3D Photoelasticity
• Title（参考訳）: NeST:3次元光弾性を利用したニューラルストレステンソルトモグラフィ
• Authors: Akshat Dave, Tianyi Zhang, Aaron Young, Ramesh Raskar, Wolfgang Heidrich, Ashok Veeraraghavan,
• Abstract要約: 光弾性は、応力誘起複屈折による透明物体のフルフィールド応力解析を可能にする。 既存の技術は2Dスライスに限られており、オブジェクトを破壊的にスライスする必要がある。 我々は,3次元応力テンソル場を偏光測定による暗黙的表現として再構成するための解析バイシンセシス手法であるNeSTを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.84574998852334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoelasticity enables full-field stress analysis in transparent objects through stress-induced birefringence. Existing techniques are limited to 2D slices and require destructively slicing the object. Recovering the internal 3D stress distribution of the entire object is challenging as it involves solving a tensor tomography problem and handling phase wrapping ambiguities. We introduce NeST, an analysis-by-synthesis approach for reconstructing 3D stress tensor fields as neural implicit representations from polarization measurements. Our key insight is to jointly handle phase unwrapping and tensor tomography using a differentiable forward model based on Jones calculus. Our non-linear model faithfully matches real captures, unlike prior linear approximations. We develop an experimental multi-axis polariscope setup to capture 3D photoelasticity and experimentally demonstrate that NeST reconstructs the internal stress distribution for objects with varying shape and force conditions. Additionally, we showcase novel applications in stress analysis, such as visualizing photoelastic fringes by virtually slicing the object and viewing photoelastic fringes from unseen viewpoints. NeST paves the way for scalable non-destructive 3D photoelastic analysis.
• Abstract（参考訳）: 光弾性は、応力誘起複屈折による透明物体のフルフィールド応力解析を可能にする。 既存の技術は2Dスライスに限られており、オブジェクトを破壊的にスライスする必要がある。 物体の内部3次元応力分布の復元は、テンソルトモグラフィー問題の解決と位相ラップのあいまいさを扱うため困難である。 我々は,3次元応力テンソル場を偏光測定からニューラル暗黙表現として再構成するための解析バイシンセシス手法であるNeSTを紹介する。 我々の重要な洞察は、ジョーンズ計算に基づく微分可能フォワードモデルを用いて位相アンラッピングとテンソルトモグラフィを共同で扱うことである。 我々の非線形モデルは、以前の線形近似とは異なり、実捕獲と忠実に一致している。 我々は3次元光弾性を捉えるための多軸偏光顕微鏡を試作し、NeSTが形状や力条件の異なる物体の内部応力分布を再構成することを実験的に実証した。 さらに、物体を仮想的にスライスし、目に見えない視点から光弾性縁を見ることによって、光弾性縁を可視化するなど、応力解析における新しい応用を紹介した。 NeSTはスケーラブルで非破壊的な3次元光弾性解析の道を開く。

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