Core Concepts
産業環境における腐食の自動識別と3D地図作成のための完全なシステムを提案する。
Abstract
この論文では、産業環境における腐食の自動識別と3D地図作成のための完全なシステムを提案している。LiDARベースの位置推定と地図作成、ビジョンベースの意味論的セグメンテーション深層学習手法を組み合わせることで、産業環境の意味論地理マップを構築する。
従来の腐食識別システムとは異なり、提案するマルチモーダルシステムは低コスト、ポータブル、半自律的であり、訓練されていない人員でも大規模なデータセットを収集できる。
屋内実験では、LiDARベースの3D地図作成とローカリゼーションシステムの高精度を定量的に実証し、平均絶対位置誤差0.05m、平均相対位置誤差0.02mを達成した。また、手動でピクセルごとにアノテーションされたデータセットを使って学習したセマンティックセグメンテーションモデルは、約70%の精度を達成した。
Stats
LiDARベースの3D地図作成とローカリゼーションシステムの平均絶対位置誤差は0.05mである。
LiDARベースの3D地図作成とローカリゼーションシステムの平均相対位置誤差は0.02mである。
セマンティックセグメンテーションモデルの精度は約70%である。
Quotes
腐食は金属表面の劣化を引き起こす重大な問題である。
早期かつ正確な腐食の特定は、適時の介入と保守を可能にし、コストのかかる修理や交換を防ぐことができる。
提案するマルチモーダルシステムは低コスト、ポータブル、半自律的であり、訓練されていない人員でも大規模なデータセットを収集できる。