An annotated instance segmentation XXL-CT dataset from a historic airplane

要約

Me 163 は第二次世界大戦の戦闘機であり、ドイツ空軍の極秘開発の成果です。
これらの航空機の 1 つは現在所有されており、ドイツのミュンヘンにあるドイツ博物館の歴史的な航空機展示に展示されています。
その歴史、デザイン、保存状態に関する洞察を得るために、産業用 XXL コンピューター断層撮影スキャナーを使用して完全な CT スキャンが取得されました。
Me 163 の CT データを使用すると、船体全体から単一のスプロケットやリベットまで、さまざまなレベルですべての詳細を視覚的に調べることができます。
ただし、訓練を受けた人間の観察者は、そのすべてのパーツと接続を含む体積データを識別して解釈できますが、飛行機とそのすべての異なるパーツの仮想解剖は非常に望ましいものです。
それにもかかわらず、これは、関心のあるすべてのコンポーネントとオブジェクトのインスタンス セグメンテーションが、CT データから切り離されたエンティティに必要であることを意味します。
現在のところ、このような XXL 飛行機データの自動または半自動セグメンテーションに使用できる適切なコンピューター支援ツールはありません。最初のステップでは、インタラクティブなデータ注釈とオブジェクトのラベル付けプロセスが確立されています。
これまでのところ、Me 163 飛行機の 7 つの 512 x 512 x 512 ボクセル サブボリュームに注釈とラベルが付けられており、その結果は、デジタル遺産、非破壊検査、または機械学習の分野でさまざまな新しいアプリケーションに使用できる可能性があります。
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この作業では、産業用 XXL-CT スキャナーを使用した航空機のデータ取得プロセスについて説明し、航空機の CT データのサブボリュームに注釈を付けるためのインタラクティブなセグメンテーションとラベル付けスキームの概要を説明し、注釈付きのデータの解釈と処理に関するさまざまな課題について説明し、議論します。
ラベル付きデータ。

要約(オリジナル)

The Me 163 was a Second World War fighter airplane and a result of the German air force secret developments. One of these airplanes is currently owned and displayed in the historic aircraft exhibition of the Deutsches Museum in Munich, Germany. To gain insights with respect to its history, design and state of preservation, a complete CT scan was obtained using an industrial XXL-computer tomography scanner. Using the CT data from the Me 163, all its details can visually be examined at various levels, ranging from the complete hull down to single sprockets and rivets. However, while a trained human observer can identify and interpret the volumetric data with all its parts and connections, a virtual dissection of the airplane and all its different parts would be quite desirable. Nevertheless, this means, that an instance segmentation of all components and objects of interest into disjoint entities from the CT data is necessary. As of currently, no adequate computer-assisted tools for automated or semi-automated segmentation of such XXL-airplane data are available, in a first step, an interactive data annotation and object labeling process has been established. So far, seven 512 x 512 x 512 voxel sub-volumes from the Me 163 airplane have been annotated and labeled, whose results can potentially be used for various new applications in the field of digital heritage, non-destructive testing, or machine-learning. This work describes the data acquisition process of the airplane using an industrial XXL-CT scanner, outlines the interactive segmentation and labeling scheme to annotate sub-volumes of the airplane’s CT data, describes and discusses various challenges with respect to interpreting and handling the annotated and labeled data.

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