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机械臂配合激光测振与神经渲染重建三维波场

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AI 综述

Thomas Pierson等作者提交预印本论文,提出用六自由度机械臂(UFactory xArm6)按已知姿态呈现带压电换能的被测件,配合固定激光多普勒测振仪(LDV)采集复数二维扫描,再训练复数版complex-nerfacto重建三维表面波场。作者将NeRF标准三通道RGB输出头改为两通道,分别表示波场实部与虚部速度分量,保留复数测量而不量化。 在焊接铝圆柱和焊接T型支架上,以Z标准化互相关(ZNCC)对照实测扫描评估:复数流程在留出视角下平均ZNCC为0.60,基于同一数据渲染图像训练的RGB nerfacto基线为0.28。作者称,从稀疏LDV扫描重建几何仍是实际部署的剩余障碍。该工作为预印本,尚未经同行评议。

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报道时间线

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11月3日
  1. arXiv · cs.RO
    基于3D神经渲染的自动化超声激光扫描波场重建

    研究提出将六自由度机械臂(UFactory xArm6)与固定激光多普勒测振仪(LDV)结合,由机械臂按已知姿态呈现带压电换能的被测件,得到一组复数二维扫描,姿态由机械臂运动学解析给出而非图像位姿估计。作者据此训练复数版complex-nerfacto,将NeRF标准三通道RGB输出头改为两通道,分别表示波场的实部与虚部速度分量,保留复数测量而不量化。在焊接铝圆柱和焊接T型支架上,用Z标准化互相关(ZNCC)对照实测扫描评估,复数流程在留出视角下平均ZNCC为0.60,基于同一数据渲染图像训练的RGB nerfacto基线为0.28。

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