Spatial data analysis for laser scanning based shape error inspection
Notice bibliographique
Résumé
Laser scanning, a widely used technology, has been highly developed and adopted in various industrial applications. The methodologies used for scanner date processing are mostly point based. In this thesis, a new approach is presented to analyze spatial data obtained from a 3-D laser scanner for shape error inspection. Different from traditional methodologies, the method proposed in this research is frequency based. The method utilizes the Fourier transform to decompose a 2-D curve or 3-D shape into its spatial components by applying two 1-D FFT (Fast Fourier Transform) on 2-D curves or two 2-D FFT on 3-D shapes. The spatial components including frequency, amplitude, and phase are defined as shape characteristics to represent the shape under inspection. By relating spatial components with GD&T (Geometric Dimensioning and Tolerancing) standards using proper analysis techniques, such as frequency spectrum and cross correlation, shape errors can be detected and characterized. One of the applications of this method is automated inspection. In this research, the spatial data method is applied to MIG (Metal Inert Gas) weld inspection. Experiments are carried out to analyze the 2-D curve of a projection weld data, and the 3-D scanning data directly. A MIG weld inspection system is also developed for production use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».