基于神经辐射场的不规则性检测
计算机视觉与模式识别
2024-08-22 v1
摘要
随着工业化的不断发展，越来越多的行业依赖机器自动化进行生产。然而，大规模生产设备中的缺陷检测正变得越来越重要。由于这些设备体积庞大且高度较高，专业人员对其进行缺陷检测往往面临诸多挑战。例如，对塔架等高大机械设备上组件的老化和错位进行检测，需要企业安排专人。员工需要攀爬塔架，通过目视检查或拍照来发现这些大型机器中的安全隐患。直接目视检查受限于其自动化水平低、精度不足以及人员攀爬塔架带来的安全问题。因此，本文提出了一种基于神经网络建模（NeRF）的三维数字孪生模型系统。通过比较两个数字模型，该系统能够在物体三维界面处实现缺陷检测。
引用
@article{arxiv.2408.11251,
title = {Irregularity Inspection using Neural Radiance Field},
author = {Tianqi Ding and Dawei Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11251},
year = {2024}
}