論文の概要: 3D Reconstruction Techniques in the Manufacturing Domain: Applications, Research Opportunities and Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28064v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 16:11:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.193285
• Title: 3D Reconstruction Techniques in the Manufacturing Domain: Applications, Research Opportunities and Use Cases
• Title（参考訳）: 製造領域における3次元再構築技術:応用・研究機会・利用事例
• Authors: Chialoon Cheng, Kaijun liu, Zhiyang Liu, Marcelo H Ang,
• Abstract要約: 本稿では,3次元再構築技術における技術の発展と現状について概説する。 非接触法、特に構造的光走査と立体視は製造において重要な採用例である。 ディープラーニングの統合により、特に特徴抽出とマッチングにおいて、再構成精度と処理速度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.501305546365941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This comprehensive review examines the evolution and the current state of the art in three-dimensional (3D) reconstruction techniques in manufacturing applications. The analysis covers both traditional approaches and emerging deep learning methods, showing a critical research gap in unified 3d reconstruction frameworks. Through systematic review of 106 recent publications, we classify reconstruction techniques into three primary categories: data acquisition, point cloud generation, post-processing and applications. Non-contact methods, particularly structured light scanning and stereo vision, have shown significant adoption in manufacturing, with 47% of surveyed applications focusing on quality inspection. The integration of deep learning has enhanced reconstruction accuracy and processing speed, particularly in feature extraction and matching. Key applications span design and development (13%), machining (8%), process (17%), assembly (22%), and quality inspection (40%). While current technologies achieve sub-millimeter accuracy in controlled environments, challenges persist in handling reflective surfaces and dynamic environments. Our findings indicate a trend toward hybrid systems combining multiple sensor types and processing methods to overcome individual limitations. This survey provides a structured framework for understanding current capabilities and future directions in manufacturing-focused 3D reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本総説では, 製造分野における3次元再構築技術の発展と現状を概観する。 この分析は従来のアプローチと深層学習の手法の両方をカバーし、統合された3D再構築フレームワークにおける重要な研究ギャップを示している。 最近の106の出版物の体系的なレビューを通じて、再構築手法をデータ取得、ポイントクラウド生成、後処理、アプリケーションという3つの主要なカテゴリに分類する。 非接触法、特に構造的光走査とステレオビジョンは製造において顕著な採用率を示し、調査対象の47%は品質検査に重点を置いている。 ディープラーニングの統合により、特に特徴抽出とマッチングにおいて、再構成精度と処理速度が向上した。 主な用途は設計と開発(13%)、加工(8%)、プロセス(17%)、組み立て(22%)、品質検査(40%)である。 現在の技術は制御された環境ではサブミリ秒の精度を達成するが、反射面や動的環境を扱う際の課題は続く。 以上の結果から,複数のセンサタイプと処理手法を組み合わせたハイブリッドシステムへの移行が,個々の制約を克服する傾向が示唆された。 本調査は,製造中心の3次元再構築における現在の能力と今後の方向性を理解するための構造化された枠組みを提供する。

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