論文の概要: Registration-Free Monitoring of Unstructured Point Cloud Data via Intrinsic Geometrical Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05623v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 23:13:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.506126
• Title: Registration-Free Monitoring of Unstructured Point Cloud Data via Intrinsic Geometrical Properties
• Title（参考訳）: 固有幾何特性による非構造点雲データの登録不要モニタリング
• Authors: Mariafrancesca Patalano, Giovanna Capizzi, Kamran Paynabar,
• Abstract要約: 複雑な形状のPCDをモニタリングするための新規な登録不要手法を提案する。 提案手法は,2つの特徴学習手法と共通監視方式から構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4651750987298772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern sensing technologies have enabled the collection of unstructured point cloud data (PCD) of varying sizes, which are used to monitor the geometric accuracy of 3D objects. PCD are widely applied in advanced manufacturing processes, including additive, subtractive, and hybrid manufacturing. To ensure the consistency of analysis and avoid false alarms, preprocessing steps such as registration and mesh reconstruction are commonly applied prior to monitoring. However, these steps are error-prone, time-consuming and may introduce artifacts, potentially affecting monitoring outcomes. In this paper, we present a novel registration-free approach for monitoring PCD of complex shapes, eliminating the need for both registration and mesh reconstruction. Our proposal consists of two alternative feature learning methods and a common monitoring scheme. Feature learning methods leverage intrinsic geometric properties of the shape, captured via the Laplacian and geodesic distances. In the monitoring scheme, thresholding techniques are used to further select intrinsic features most indicative of potential out-of-control conditions. Numerical experiments and case studies highlight the effectiveness of the proposed approach in identifying different types of defects.
• Abstract（参考訳）: 現代のセンシング技術により、様々な大きさの非構造化点クラウドデータ(PCD)の収集が可能となり、3Dオブジェクトの幾何学的精度の監視に利用されている。 PCDは、添加物、減量剤、ハイブリッド製造を含む先進的な製造プロセスに広く応用されている。 分析の整合性を確保し、誤報を避けるために、登録やメッシュ再構築といった前処理ステップが監視前に一般的に適用される。 しかしながら、これらのステップはエラーを起こしやすく、時間がかかり、アーティファクトを導入し、監視結果に影響を与える可能性がある。 本稿では,複雑な形状のPCDをモニタリングするための新しい登録不要手法を提案する。 提案手法は,2つの特徴学習手法と共通監視方式から構成される。 特徴学習法はラプラシアン距離と測地線距離を通した形状の固有幾何学的性質を利用する。 モニタリングスキームでは、制御不能状態の可能性が最も高い本質的な特徴を更に選択するためにしきい値法が用いられる。 数値実験とケーススタディは、異なるタイプの欠陥を特定するための提案手法の有効性を強調している。

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