研究テーマ

統合特徴量による点群からの工業設備の部材認識

大規模な工業設備の改修などのシミュレーションを効率よく行うには、正確な部材認識が大切である。しかし、工業部材のCADモデルから作成した点群データを用いた機械学習による特徴抽出では、認識率の向上には限りがある。そのため、本研究では、外部から判別できる部材ごとの特徴量を統合し、機械学習による部材認識を行う手法について検討する。

発表歴

1. Generation of Training Data from CAD Models Suitable for Component Recognition from Point Clouds of Industrial Plants
   Kosei Otani(M2), Takuma Nagumo, Hiroshi Masuda
   The 20th International Conference on Precision Engineering (ICPE2024), Article OS19-04
   2024/10/25
2. 工業設備点群のセマンティックセグメンテーションのための CAD モデルからの学習データ生成
   大谷昂星(M2), 増田　宏
   2024年度精密工学会秋季大会講演論文集, C28
   2024/09/04
3. 点群からの工業設備の部材認識の高精度化
   大谷昂星(B4), 南雲拓真(M1), 増田　宏
   2023年度精密工学会春季大会講演論文集
   2023/03/16
4. 統合特徴量による点群からの工業設備の部材認識
   大谷昂星(B4), 南雲拓真(M1), 増田　宏
   2022年度精密工学会秋季大会講演論文集
   2022/09/09

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