HiRA-Pro: High resolution alignment of multimodal spatio-temporal data: a process physics driven approach

要約

我々は、製造機械など、多様な過渡的で非線形の確率的ダイナミクスを示す現実世界のプロセスやシステムからのマルチモーダル信号を、高い時空間分解能で位置合わせする新しい手順である HiRA-Pro を紹介します。
これは、これらの異種信号内の顕著な運動学的および動的イベントのプロセス シグネチャの識別と同期に基づいています。
HiRA-Pro は、従来のタイムスタンプ、外部トリガー、またはクロックベースの調整方法では不十分な、ミリ秒未満の現象でデータを調整するという課題に対処します。
HiRA-Pro の有効性は、Optomec-LENS MTS 500 ハイブリッド マシンでの 3D プリンティングおよびフライス加工操作中に取得された 13 以上のチャネルからのデータを調整するスマート製造コンテキストで実証されています。
次に、位置合わせされたデータがボクセル化されて、製造された部品上の物理ボクセルに対応する 0.25 秒の位置合わせされたデータ チャンクが生成されます。
HiRA-Pro の優位性は、積層造形におけるケーススタディを通じてさらに実証され、正確なマルチモーダル データ アライメントによる機械学習ベースの予測パフォーマンスの向上が実証されています。
具体的には、データが限られている場合でも、HiRA-Pro の適用によりテスト分類精度がほぼ 35% 向上し、アーティファクトの正確な位置特定が可能になりました。
この論文では、提案された方法、その応用、および他のいくつかのアライメント方法との比較定性分析についての包括的な説明も提供します。
HiRA-Pro は、3D プリントおよびフライス加工された部品上の物理ボクセルに登録されるデータセットを生成するために、10 ～ 1000 us および 100 um の時間空間解像度を達成します。
これらの解像度は、個別のタイムスタンプ、統計的相関、または共通のクロックを使用する既存の調整方法よりも少なくとも 1 桁細かく、数百ミリ秒の精度を実現します。

要約(オリジナル)

We present HiRA-Pro, a novel procedure to align, at high spatio-temporal resolutions, multimodal signals from real-world processes and systems that exhibit diverse transient, nonlinear stochastic dynamics, such as manufacturing machines. It is based on discerning and synchronizing the process signatures of salient kinematic and dynamic events in these disparate signals. HiRA-Pro addresses the challenge of aligning data with sub-millisecond phenomena, where traditional timestamp, external trigger, or clock-based alignment methods fall short. The effectiveness of HiRA-Pro is demonstrated in a smart manufacturing context, where it aligns data from 13+ channels acquired during 3D-printing and milling operations on an Optomec-LENS MTS 500 hybrid machine. The aligned data is then voxelized to generate 0.25 second aligned data chunks that correspond to physical voxels on the produced part. The superiority of HiRA-Pro is further showcased through case studies in additive manufacturing, demonstrating improved machine learning-based predictive performance due to precise multimodal data alignment. Specifically, testing classification accuracies improved by almost 35% with the application of HiRA-Pro, even with limited data, allowing for precise localization of artifacts. The paper also provides a comprehensive discussion on the proposed method, its applications, and comparative qualitative analysis with a few other alignment methods. HiRA-Pro achieves temporal-spatial resolutions of 10-1000 us and 100 um in order to generate datasets that register with physical voxels on the 3D-printed and milled part. These resolutions are at least an order of magnitude finer than the existing alignment methods that employ individual timestamps, statistical correlations, or common clocks, which achieve precision of hundreds of milliseconds.

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