地上レーザースキャンとディープラーニングを用いた鋼鉄構造物の幾何学的な監視

科学分野:

• 構造工学 構造工学とは
• コンピュータビジョン コンピュータビジョン
• メトロロジー・メトロロジー

背景:

• 工業用鉄鋼の建物の品質と安定性にとって,EN 1090-2:2020規格に準拠した,幾何学的精度は極めて重要です.
• 手動の幾何学的検証は労働集約的で,誤りやすい.

研究 の 目的:

• 鋼鉄構造物の幾何学的偏差を検出するための自動化された方法論を開発する.
• 地上レーザースキャニング (TLS) とAIを用いた設計モデルと建設中の構造物を比較する.

主な方法:

• パイプラインは,TLSからの 3D ポイントクラウドを 2D イメージに投影することによって処理します.
• 鋼の横断面検出,分類,セグメンテーションのためのYOLOv8セグメンテーションモデルをトレーニングする.
• モデルの一般化を改善するために,合成データの拡張を適用する.
• オリエンテッド・ボーディング・ボックスを用いて位置と角の位移を定量化する.

主要な成果:

• データ増強によるセグメンテーションメトリックで 70.20% mAp@50-95 を達成しました.
• フィールドアプリケーションにおける構造要素の最大94%を評価しました.
• 信頼性の高い幾何学的な検証のための97%の有効なセグメンテーションを取得しました.

結論:

• 提案された方法論は,工業用鉄鋼の建物における幾何学的偏差を効果的に検出します.
• 自動検知は,組み立て基準の遵守を保証し,構造的完全性を高めます.
• このアプローチは頑丈で,不完全または遮断された幾何学を効果的に処理します.