중앙값 필터링은 신발 밑창 포인트 클라우드 데이터 전처리에서 중요한 노이즈 감소 단계 역할을 합니다. 주로 주변광 간섭 및 센서 오류로 인한 이상치를 제거하는 데 사용되며, 신발 가장자리의 구조적 무결성을 엄격하게 유지합니다.
중앙값 필터링의 핵심 가치는 노이즈와 실제 기하학적 특징을 구별하는 능력에 있습니다. 경계를 흐리게 하는 평활화 알고리즘과 달리, 중앙값 필터링은 데이터 스파이크를 제거하여 정확한 가장자리 위치와 자동 제조를 위한 부드러운 스프레이 궤적을 보장합니다.
원시 포인트 클라우드 데이터의 과제
신호 간섭의 원인
스캔 센서에서 캡처한 원시 3D 데이터는 거의 완벽하지 않습니다. 외부 요인, 특히 주변광 간섭 및 내부 센서 제한은 종종 데이터 세트에 무작위 변동을 도입합니다.
이상치의 문제
이러한 변동은 "노이즈 포인트" 또는 이상치, 즉 물리적 신발 밑창을 나타내지 않는 데이터 포인트로 나타납니다. 이러한 이상치가 제거되지 않으면 자동 기계를 혼란스럽게 하는 왜곡된 디지털 모델이 생성됩니다.
중앙값 필터링이 선호되는 솔루션인 이유
표적 노이즈 제거
중앙값 필터링은 비선형이기 때문에 특별히 선택됩니다. 데이터를 평균화하는 대신(오류를 확산시킬 수 있음), 주변 값의 중앙값으로 픽셀 또는 포인트를 대체하여 격리된 노이즈 스파이크를 효과적으로 삭제합니다.
중요한 가장자리 보존
신발 제조에서 이 알고리즘의 가장 중요한 장점은 가장자리 보존입니다. 신발 밑창의 경계는 접착제나 스프레이가 필요한 곳에 정확하게 도포되도록 날카롭게 유지되어야 합니다.
스프레이 궤적 최적화
가장자리를 흐리게 하지 않고 노이즈를 제거함으로써 알고리즘은 명확하고 부드러운 스프레이 궤적 생성을 촉진합니다. 이는 스프레이 장비의 위치 정확도를 직접적으로 개선하여 신발 밑창 가장자리에 고품질 마감을 보장합니다.
절충점 이해
계산 비용
매우 효과적이지만 중앙값 필터링은 로컬 창 내에서 값을 정렬해야 하므로 간단한 선형 필터보다 계산 집약적일 수 있습니다.
신호 삭제 위험
노이즈 밀도가 매우 높거나 신발 밑창 질감의 미세한 디테일이 노이즈 크기와 유사한 경우, 잘못된 크기의 창을 가진 중앙값 필터는 실수로 합법적인 소규모 특징을 제거할 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
전처리 파이프라인의 효과를 극대화하려면 특정 제조 목표를 고려하십시오.
- 주요 초점이 가장자리 정의인 경우: 신발 밑창의 외부 경계가 흐려지는 것을 방지하기 위해 평균 필터링보다 중앙값 필터링을 우선시하십시오.
- 주요 초점이 로봇 안정성인 경우: 이 필터를 사용하여 스프레이 암 궤적에서 삐걱거리거나 불규칙한 움직임을 유발할 수 있는 이상치를 제거하십시오.
중앙값 필터링은 노이즈 감소와 특징 유지를 효과적으로 균형 잡음으로써 원시적이고 노이즈가 많은 센서 데이터를 고품질 자동 생산에 필요한 정확한 좌표로 변환합니다.
요약 표:
| 특징 | 중앙값 필터링 | 평균 필터링 (평활화) |
|---|---|---|
| 노이즈 처리 | 격리된 스파이크/이상치를 효과적으로 삭제 | 노이즈를 흐리게 하지만 오류를 확산시킴 |
| 가장자리 정의 | 높음 (날카로운 경계를 엄격하게 보존) | 낮음 (가장자리와 미세한 디테일을 흐리게 함) |
| 궤적에 미치는 영향 | 부드럽고 정확한 스프레이 경로 | 부정확한 경계 경로 가능성 |
| 이상적인 사용 사례 | 신발 밑창 전처리 및 가장자리 감지 | 일반 표면 평활화 |
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참고문헌
- Jing Li, Hongdi Zhou. Deconvolutional Neural Network for Generating Spray Trajectory of Shoe Soles. DOI: 10.3390/electronics12163470
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