JP2018142300A - アセンブリの状態検証のための進路の識別 - Google Patents

Abstract

【課題】構造に対するアセンブリの状態を検証するための改善された方法およびシステムを提供すること。【解決手段】アセンブリの状態の自動化された検証を実施するための進路を確立するための方法および装置である。自動誘導ビークルに接続されたセンサ・システムは構造と相対的なテスト位置に移動される。画像データが、前記センサ・システムを用いて、テスト画像を構築するために各テスト位置で生成される。各テスト画像は前記構造のコンピュータ・モデルに登録され、登録画像の集合に追加される登録画像を形成する。関心領域の全体を最小数の登録画像を用いて登録画像の前記集合からキャプチャできる位置の最適集合が決定される。前記自動誘導ビークルを各最適な位置に最小時間で移動するための進路が生成される。前記アセンブリの状態の前記自動化された検証を実施する際に使用するための前記進路を識別するコンピュータ・ファイルが生成される。【選択図】図２

Description

本開示は製造に関し、より詳細には、構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証の実施に関する。

何千何百もの部品を含む構造を組み立てることは複数のアセンブリの段階を含む複雑なプロセスでありうる。したがって、これらのアセンブリの段階の過程にわたってアセンブリの状態を検証することは品質制御の保証を助ける。構造の「アセンブリの状態」は、例えば、当該構造の現在のビルドがその構造の設計仕様にマッチするかまたは従う度合いであってもよい。１例として、機体のような航空機構造のアセンブリは複雑な多段階プロセスでありうる。例えば、アセンブリの特定の段階の後に機体のアセンブリの状態を検証するステップは、機体の現在のビルドが選択された許容値内部であるかどうかを判定するステップを含みうる。

現在、機体のような複雑な構造のアセンブリの状態を検証するステップは一般に手動で実施される。例えば、人間のオペレータは機体を手動で検査して、機体のビルドを機体の何百もの印刷された技術的図面、機体のコンピュータ支援型設計（ＣＡＤ）モデル、またはその両方と比較しうる。幾つかのケースでは、このタイプの検証は、当該オペレータが、機体の図面またはモデルを通して行動する特殊なトレーニングおよび経験を有することを要求しうる。さらに、このタイプの評価はより時間を浪費し、望ましいもの以上の誤差をより受けやすい可能性がある。したがって、構造に対するアセンブリの状態を検証するための改善された方法およびシステムを有することが望ましい。

１例示的な実施形態では、構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための進路を確立するための方法が提供される。自動誘導ビークルに接続されたセンサ・システムを構造と相対的な複数のテスト位置に移動してもよい。当該センサ・システムを用いて、画像データを当該複数のテスト位置の各テスト位置で生成して、複数のテスト画像を構築してもよい。当該複数のテスト画像の各テスト画像を、当該構造のコンピュータ・モデルに登録して、登録画像の集合に追加される複数の登録画像を形成してもよい。関心のある当該構造の領域の全体を、最小数の登録画像を用いて、登録画像の集合からキャプチャできるようにするであろう位置の最適集合が当該複数のテスト位置から決定される。自動誘導ビークルを位置の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための進路が生成される。当該コンピュータ・ファイルが当該進路を識別する当該構造に対する当該アセンブリの状態を検証する自動検証プロセスを実施する際に使用するためのコンピュータ・ファイルが生成される。

別の例示的な実施形態では、機体構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための進路を確立するための方法が提供される。自動誘導ビークルに接続されたセンサ・システムを、機体構造を通じて複数のテスト位置に移動してもよい。当該センサ・システムを用いて、画像データを当該複数のテスト位置の各テスト位置で生成して、複数のテスト画像を構築してもよい。生成された当該複数のテスト画像の各テスト画像を機体構造のコンピュータ・モデルに登録してもよい。関心のある機体構造の領域の全体を最小数のテスト画像を用いてキャプチャできるようにする位置の最適集合が当該複数のテスト位置から決定される。自動誘導ビークルを位置の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための進路が生成される。当該ファイルが当該進路を識別する機体構造に対する当該アセンブリの状態を検証する自動検証プロセスを実施する際に使用するためのファイルが生成される。

さらに別の例示的な実施形態では、装置は登録コンポーネントおよび最適化コンポーネントを含むプロセッサを含む。当該登録コンポーネントは複数のテスト画像を、構造と相対的な複数のテスト位置で当該複数のテスト画像を生成したセンサ・システムから受信する。当該登録コンポーネントは、生成された当該複数のテスト画像の各テスト画像を当該構造のコンピュータ・モデルに登録する。当該最適化コンポーネントは、関心のある当該構造の領域の全体を最小数のテスト画像を用いてキャプチャできるようにする位置の最適集合を当該複数のテスト位置から決定する。当該最適化コンポーネントは、自動誘導ビークルを位置の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための進路を生成する。当該最適化コンポーネントは当該ファイルが当該進路を識別する当該構造に対する当該アセンブリの状態の当該自動化された検証を実施する際に使用するためのファイルを生成する。

以上の一般的な説明および以下の詳細な説明の両方は本質的に例示的かつ説明的であり、本開示の範囲を限定することなく本開示の例を提供することを意図していることは理解される。その点、追加の態様、本開示の特徴、および利点は以下の詳細な説明から当業者に明らかであろう。

本開示の諸態様は、添付図面とともに読んだとき、以下の詳細な説明から最も良く理解される。当業界における標準的な実践にしたがって、様々な特徴は正しく絵が描かれていないことは強調される。実際、当該様々な特徴の当該次元は議論の簡単さのため任意に増減されてもよい。さらに、本開示を当該様々な例において参照番号および／または文字を繰り返してもよい。この反復は、単純さおよび明快さのためであり、それ自体、論じられた様々な実施形態および／または構成の間の関係を示すものではない。

例示的な実施形態に従う航空機の図である。 例示的な実施形態に従う環境の製造のブロック図である。 例示的な実施形態に従う進路生成器およびセンサ・システムのブロック図である。 例示的な実施形態に従う機体構造の等角図である。 例示的な実施形態に従う機体構造の一部の画像の図である。 例示的な実施形態に従うグラフィカル・ユーザ・インタフェースに表示されるレポートの図である。 例示的な実施形態に従う構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の図である。 例示的な実施形態に従う、構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の図である。 例示的な実施形態に従う、航空機構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の例示の図である。 例示的な実施形態に従う、自動検証プロセスを実施するための進路を確立するための方法の図である。 例示的な実施形態に従う自動検証プロセスを実施するための位置の最適集合を決定するステップための方法の図である。 例示的な実施形態に従うデータ処理システムのブロック図である。 例示的な実施形態に従う航空機製造およびサービス方法の図である。 例示的な実施形態に従う航空機のブロック図である。

以下の説明では、本開示と一貫して、幾つかの実施形態を記述する特定の詳細が説明されている。当該実施形態の徹底的な理解を提供するために多数の特定の詳細が説明されている。しかし、幾つかの実施形態をこれらの特定の詳細の一部または全部なしに実施してもよいこと当業者は明らかであろう。本明細書で開示した当該特定の実施形態は例示的であって限定ではない。当業者は、特にここでは説明しないが本開示の範囲と趣旨内にある他の要素を実現しうる。さらに、不必要な反復を避けるために、特に断らない限りまたは当該１つまたは複数の特徴が実施形態を非機能的にしない場合は、１実施形態と関連して図示され説明された１つまたは複数の特徴を他の実施形態に組み込んでもよい。幾つかのインスタンスでは周知の方法、手続き、コンポーネント、および回路は、当該実施形態の諸態様を不必要に不明瞭にしないために詳細には説明されていない。

当該例示的な実施形態は、構造に対するアセンブリの状態の検証の自動化により、この検証を手動の方法と比べてより迅速かつ正確に実施できることを認識し考慮する。さらに、当該アセンブリの状態検証を自動化することで、この検証プロセスに必要なダウンタイムを削減しうる。例示的な例として、当該検証をアセンブリの２つの段階の間で実施するとき、当該検証プロセスは、アセンブリの当該次の段階が始まりうる前に必要な当該ダウンタイムを減らしうる。さらに、当該例示的な実施形態は、この検証を実施するのに必要な時間および処理リソースを制限する方式で、構造に対するアセンブリの状態の検証を自動化するための方法および装置を提供する。

１例示的な実施形態では、構造の複数の画像がセンサ・システムを用いて生成されてもよい。当該構造は、例えば、機体であってもよい。機体に対するアセンブリの状態を検証するステップは、例えば、限定ではなく、特定の位置における何万から何千何百ものファスナの存在を確認するステップを含んでもよい。生成された各画像が何十、何百、または何千ものファスナをキャプチャしてもよい。

機体の複数の画像を当該構造のコンピュータ・モデルに登録してもよい。当該複数の画像内の各画像を当該複数の画像の当該コンピュータ・モデルへの登録に基づいてセグメント化して複数の画像セクションを形成してもよい。機体のアセンブリの状態に対するスコアが、当該複数の画像セクション内の各画像セクションが対応する条件を満たすかどうかに基づいて生成されてもよい。当該スコアは当該アセンブリの状態が妥当であるかどうかを示してもよい。

幾つかの実施形態では、当該複数の画像を生成するセンサ・システムが自動誘導ビークルに接続されてもよい。自動誘導ビークルを、当該構造に対する予め決定された経路に沿って移動して、当該センサ・システムが当該複数の画像を生成するのを可能としてもよい。特に、自動誘導ビークルを、当該センサ・システムを、最小数の画像を用いて関心のある構造の領域の全体をキャプチャできるようにする位置の最適集合に移動しうるように、予め決定された経路に沿って移動してもよい。この方式では、当該アセンブリの状態の自動化された検証を実施するのに必要な時間および処理リソースを削減しうる。当該例示的な実施形態は、位置の最適集合を複数のテスト位置から効率的に識別するためのコンピュータ化された方法および装置を提供してもよい。当該複数のテスト位置は、例えば、限定ではなく、何百、何千、または何万ものテスト位置を含んでもよい。

次に図面を参照する。これらの例示的な例において、同一の参照番号を複数の図面で使用してもよい。異なる図面におけるこの参照番号の再利用は当該異なる図面における同一の要素を表す。

図１は例示的な実施形態に従って示された航空機の図である。航空機１００は機体１０６に取り付けられた翼１０２および翼１０４を含む。航空機１００は翼１０２に取り付けられたエンジン１０８および翼１０４に取り付けられたエンジン１１０を含む。航空機１００はまた、尾部１１２を含む。水平スタビライザ１１４、水平スタビライザ１１６、および垂直スタビライザ１１８が尾部１１２に取り付けられる。

航空機１００は、以下で説明する例示的な実施形態に従うアセンブリの状態の自動化された検証のための方法およびシステムを用いて製造された航空機の例である。例えば、限定ではなく、機体１０６は、アセンブリの少なくとも１つの段階の後に実施されるアセンブリの状態の自動化された検証を伴う多段階プロセスを用いて構築された構造の１実装の例であってもよい。

図２は、例示的な実施形態に従って示された環境の製造のブロック図である。環境２００を製造するステップは、自動検証プロセス２０２を実施しうる環境の例である。自動検証プロセス２０２は、構造２０６に対するアセンブリ２０４の状態がそれにより評価され有効または無効であると決定されうる、自動化されたプロセスであってもよい。特に、自動検証プロセス２０２は、構造２０６に対するアセンブリ２０４の状態を、人間オペレータのゼロまたは最小関与で評価できるようにしうる。構造２０６に対するアセンブリ２０４の状態は、例えば、構造２０６の現在のビルドが構造２０６の設計仕様にマッチするかまたは従う度合いであってもよい。

実装に応じて、構造２０６が幾つかの異なる形態をとってもよい。１つの例示的な例では、構造２０６が、図１の航空機１００の機体１０６を形成するために組み立てられている機体構造の形態をとる。他の例示的な例では、構造２０６は、図１の航空機１００の翼１０２、翼１０４、または尾部１１２のような異なるタイプの航空機構造であってもよい。さらに他の例示的な例、構造２０６は、宇宙船構造、ウォータークラフト構造、地上ビークルのサブアセンブリ、または多段階アセンブリプロセスを用いて構築される幾つかの他のタイプの構造であってもよい。

検証システム２０８を使用して、自動検証プロセス２０２を実施してもよい。１つの例示的な例では、検証システム２０８を使用して、アセンブリの特定の段階が完了した後に、自動検証プロセス２０２を実施してもよい。アセンブリのこの段階は、例えば、限定ではなく、構造２０６における何千から何万もの穴空けおよびこれらの穴への何千から何万ものファスナの取付けを含んでもよい。

この例示的な例では、検証システム２０８はセンサ・システム２１０およびバリデータ２１２を含む。センサ・システム２１０およびバリデータ２１２が通信可能に接続されてもよい。例えば、センサ・システム２１０およびバリデータ２１２は、１つまたは複数の有線通信リンク、１つまたは複数の無線通信リンク、１つまたは複数の光通信リンク、またはその組合せを用いて通信するように構成されてもよい。

この例示的な実施形態では、センサ・システム２１０が撮像システム２１４の形をとってもよい。撮像システム２１４は、構造２０６の複数の画像２１８を生成する際に使用するための画像データ２１６を生成するように構成された１つまたは複数のカメラを含んでもよい。画像２２０のような複数の画像２１８の画像は構造２０６の一部をキャプチャしてもよい。構造２０６のこの部分は構造２０６の大きなセクションであってもよい。例えば、限定ではなく、構造２０６が機体構造の形態をとるとき、画像２２０は、機体パネルのセクション、全体の機体パネル、複数の機体パネル、床、または機体構造の幾つかの他の部分をキャプチャしてもよい。

１つの例示的な例では、撮像システム２１４は自動誘導ビークル２２２に接続されてもよい。例えば、限定ではなく、撮像システム２１４は、自動誘導ビークル２２２に取外し可能に取り付けられ、自動誘導ビークル２２２に永続的に添付され、自動誘導ビークル２２２の一部として組み込まれ、または自動誘導ビークル２２２に幾つかの他の方式で接続されてもよい。

自動誘導ビークル２２２を、構造２０６と相対的な予め決定された経路２２４に沿って移動して、センサ・システム２１０が構造２０６と相対的な１組の位置２２６で画像データ２１６を生成できるようにしてもよい。１組の位置２２６は、関心のある領域の全体構造２０６を、最小数の画像を用いてキャプチャできるようにするために選択された位置の最適集合であってもよい。構造２０６と相対的な自動誘導ビークル２２２を移動するステップは、自動誘導ビークル２２２を、構造２０６の内部内で、構造２０６の外部に沿って、構造２０６から選択された距離で配置されたプラットフォームに沿って、構造２０６から選択された距離にある床に沿って、構造２０６に対するトラックシステムに沿って、幾つかの他の適切な方式、またはその組合せで移動するステップを含んでもよい。

他の例示的な例では、撮像システム２１４は、構造２０６と相対的な複数の固定の位置２３０に配置された複数の撮像センサ２２８を備えてもよい。複数の固定の位置２３０は、関心のある領域の全体構造２０６を、最小数の画像および最小数の撮像センサを用いてキャプチャできるようにするために選択された最適な複数の位置であってもよい。

センサ・システム２１０は、複数の画像２１８をバリデータ２１２に処理のために送信してもよい。実装に応じて、バリデータ２１２を、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはその組合せを用いて実装してもよい。ソフトウェアは使用されるとき、バリデータ２１２により実施される動作を、例えば、限定ではなく、プロセッサ・ユニットで実行するように構成されたプログラム・コードを用いて実装してもよい。ファームウェアが使用されるとき、バリデータ２１２により実施される動作を、例えば、限定ではなく、プロセッサ・ユニットで実行するために永続メモリに格納されたプログラム・コードおよびデータを用いて実装してもよい。

ハードウェアが使用されるとき、当該ハードウェアは、バリデータ２１２により実施される動作を実施するように動作する１つまたは複数の回路を含んでもよい。実装に応じて、当該ハードウェアは、任意数の動作、またはその組合せを実施するように構成された回路システム、集積回路、特殊用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能ロジックデバイス、幾つかの他の適切なタイプのハードウェアデバイスの形をとってもよい。

１つの例示的な例では、バリデータ２１２はプロセッサ２３２の形態をとる。幾つかの例示的な例では、バリデータ２１２が、互いと通信する単一のコンピュータまたは複数のコンピュータを含むコンピュータシステムであってもよい。１つの例示的な例では、バリデータ２１２は画像処理コンポーネント２１５および比較コンポーネント２１７を含んでもよい。

複数の画像２１８をセンサ・システム２１０から受信すると、バリデータ２１２は複数の画像２１８を構造２０６のコンピュータ・モデル２３６に登録する。コンピュータ・モデル２３６は、例えば、構造２０６のコンピュータ支援型設計モデルであってもよい。他の例示的な例では、コンピュータ・モデル２３６は構造２０６の複数のデジタル設計図面２３７を備えてもよい。

バリデータ２１２は、複数の画像２１８のコンピュータ・モデル２３６への登録に基づいて複数の画像２１８の各々をセグメント化し、複数の画像セクション２３８を形成する。特に、複数の画像２１８内の各画像をセグメント化して、複数の画像セクション２３８に追加された１組の画像セクション２４０のような１組の画像セクションを形成してもよい。

例示的な例として、画像２２０をセグメント化して、画像２２０のコンピュータ・モデル２３６への登録に基づいて１組の画像セクション２４０を生成してもよい。例えば、画像２２０のコンピュータ・モデル２３６への登録に基づいて、バリデータ２１２は、単一の関心特徴が見られることが期待される画像２２０内の各位置を識別してもよい。バリデータ２１２は画像２２０をセグメント化して、これらの位置の各々に対して画像セクションを生成してもよい。この方式では、１組の画像セクション２４０内の各画像セクションは、単一の関心特徴を有すると期待される構造２０６の一部をキャプチャする。

画像セクション２４２は１組の画像セクション２４０の１つの例であってもよい。画像セクション２４２が、例えば、限定ではなく、穴、穴に取り付けられたファスナ、穴の欠如、ファスナの欠如、または幾つかの他のタイプの特徴の１つから選択された関心特徴をキャプチャすることを期待されてもよい。画像セクション２４２を、例えば、限定ではなく、せん断、刈り込み、またはそうでなければ画像２２０から抽出することで、画像２２０からセグメント化してもよい。

実装に応じて、画像２２０から形成された１組の画像セクション２４０は、画像２２０の全体または画像２２０の一部のみを構成してもよい。例えば、限定ではなく、幾つかのケースでは、関心特徴を有すると期待される画像２２０の部分のみをせん断、刈り込み、またはそうでなければ画像２２０から抽出してもよい。

幾つかの例示的な例では、複数の画像２１８をセンサ・システム２１０から受信するステップ、複数の画像２１８のコンピュータ・モデル２３６への登録、複数の画像２１８の各画像のセグメント化をバリデータ２１２の画像処理コンポーネント２１５により実施してもよい。幾つかのケースでは、当該登録およびセグメント化のみを画像処理コンポーネント２１５により実施してもよい。

いったん複数の画像セクション２３８が生成されると、バリデータ２１２がアセンブリ２０４の状態に対する最終スコア２４４を生成してもよい。バリデータ２１２が、複数の画像セクション２３８内の各画像セクションが対応する条件を満たすかどうかに基づいて最終スコア２４４を生成してもよい。幾つかのケースでは、バリデータ２１２の比較コンポーネント２１７は複数の画像セクション２３８のコンピュータ・モデル２３６との比較を実施して、最終スコア２４４を生成してもよい。

例えば、限定ではなく、バリデータ２１２が、各画像セクションに対する対応する条件を満たす複数の画像セクション２３８内の画像セクションの割合を計算することで初期スコア２４５を生成してもよい。各画像セクションを評価するために使用される当該対応する条件が、画像セクション２４２のような各画像セクションが登録されるコンピュータ・モデル２３６の当該対応する部分に基づいて決定されてもよい。例えば、特定の画像セクションに対する当該対応する条件は、コンピュータ・モデル２３６により指定されるように、特定の関心特徴の存在または不存在であってもよい。当該関心特徴は、例えば、限定ではなく、穴に取り付けられた穴またはファスナであってもよい。

例示的な例として、バリデータ２１２が、画像セクション２４２を、画像セクション２４２が登録されるコンピュータ・モデル２３６の当該対応する部分と比較してもよい。コンピュータ・モデル２３６のこの対応する部分は、満たされるべき対応する条件がファスナの存在であることを示してもよい。バリデータ２１２は、１つまたは複数の画像認識技術を使用して、画像セクション２４２がファスナを含むかどうかを判定してもよい。

他の例示的な例では、複数の画像セクション２３８内の全ての画像セクションが同一の対応する条件に基づいて評価されてもよい。例えば、当該対応する条件はファスナの存在であってもよい。本例では、初期スコア２４５は、ファスナを含む複数の画像セクション２３８内の画像セクションの割合であってもよい。

幾つかの例示的な例では、バリデータ２１２は初期コア２４５をアセンブリ２０４の状態に対する最終スコア２４４として使用してもよい。最終スコア２４４は、最終スコア２４４が選択された閾値より上にあるときアセンブリ２０４の状態が妥当であることを示してもよい。当該選択された閾値は、実装に応じて、例えば、限定ではなく、８４パーセント、８８パーセント、９２パーセント、９５パーセント、９７パーセント、または幾つかの他のパーセントであってもよい。

他の例示的な例では、バリデータ２１２は、１つまたは複数の無効化イベントが発生したかどうかに基づいて初期スコア２４５を調節して、最終スコア２４４を生成してもよい。例えば、画像セクション２４２が登録されるコンピュータ・モデル２３６の部分および対応する条件の重要性に基づいて、この対応する条件を満たすための画像セクション２４２の故障を無効化イベントと考えてもよい。無効化イベントが発生すると、バリデータ２１２はそれに応じて初期スコア２４５を調節であってもよい。

幾つかのケースでは、単一の無効化イベントはバリデータ２１２に初期スコア２４５を０パーセントに調節させてもよい。したがって、単一の無効化イベントはアセンブリ２０４の状態を、初期スコア２４５が当該選択された閾値を上回っても無効としてもよい。他のインスタンスでは、各無効化イベントはバリデータ２１２に初期スコア２４５を選択された量だけ減少させてもよい。幾つかの無効化イベントは他の無効化イベントより重要として重み付けしてもよい。例えば、バリデータ２１２は、別のタイプの無効化イベントと比較した或るタイプの無効化イベントの発生に基づいて、より大きな量だけ初期スコア２４５を減少させるように構成されてもよい。さらに他の例示的な例、バリデータ２１２は初期スコア２４５を最終スコア２４４として使用してもよいが、１つまたは複数の無効化イベントが発生したとき警告またはフラグを生成してもよい。

バリデータ２１２は最終スコア２４４を含むレポート２４６、ならびに生成された任意の警告またはフラグを生成してもよい。１つの例示的な例では、バリデータ２１２はレポート２４６をディスプレイ・システム２５０のグラフィカル・ユーザ・インタフェース２４８に表示する。ディスプレイ・システム２５０はバリデータ２１２に通信可能に接続されてもよい。他の例示的な例では、バリデータ２１２は最終スコア２４４およびグラフィカル・ユーザ・インタフェース２４８で生成されている任意の警告またはフラグのみを表示してもよい。ディスプレイ・システム２５０は実装に応じて、検証システム２０８の一部であってもよく、または、検証システム２０８と独立であってもよい。

幾つかの例示的な例では、バリデータ２１２は、レポート２４６をコンピュータ化された数値的に制御されたマシン２５２に処理のために送信する。レポート２４６を使用して、コンピュータ化された数値的に制御されたマシン２５２のプログラミングを調整するかまたはコンピュータ化された数値的に制御されたマシン２５２に対するコマンドを生成してもよい。例示的な例として、コンピュータ化された数値的に制御されたマシン２５２は、コンピュータ化された数値的に制御されたマシン２５２が、構造２０６に対するアセンブリ２０４の状態が妥当であることを示すレポート２４６を受信したときにアセンブリの次の段階を開始するプログラムを実行してもよい。

この方式では、検証システム２０８により、自動検証プロセス２０２を効率的に実施することができる。この自動検証プロセス２０２はアセンブリの段階の間のダウンタイムを削減しうる。さらに、検証システム２０８を用いて構造２０６のアセンブリ２０４の状態を検証することで、アセンブリ２０４の状態が評価される制度を改善しうる。

図３は、例示的な実施形態に従って示された、図２の進路生成器およびセンサ・システム２１０のブロック図である。この例示的な例では、進路生成器３００が図２のバリデータ２１２の一部として実装される。

他の例示的な例では、進路生成器３００をバリデータ２１２と独立に実装してもよい。例えば、進路生成器３００を検証システム２０８内のプロセッサ３０２で実装してもよい。プロセッサ３０２は図２のプロセッサ２３２に通信可能に接続されてもよい。さらに、プロセッサ３０２はセンサ・システム２１０に通信可能に接続されてもよい。さらに他の例示的な例、進路生成器３００を検証システム２０８と独立に実装してもよい。

進路生成器３００は、図２の自動検証プロセス２０２を実施するための進路３０４を確立するために使用される。進路３０４を図２における予め決定された経路２２４として使用してもよい。１つの例示的な例では、進路生成器３００は登録コンポーネント３０３および最適化コンポーネント３０５を含む。

この例示的な例では、センサ・システム２１０は自動誘導ビークル２２２に接続される。センサ・システム２１０は構造２０６と相対的な複数のテスト位置３０６に移動される。複数のテスト位置３０６は、例えば、限定ではなく、実装に応じて何十、何百、何千、または何万ものテスト位置を含んでもよい。１つの例示的な例では、複数のテスト位置３０６は１００から１００，０００のテスト位置を含んでもよい。テスト位置３０８は複数のテスト位置３０６の１つの例である。テスト位置３０８はセンサ・システム２１０に対する位置、方位、またはその両方を備えてもよい。したがって、テスト位置３０８は、構造２０６と相対的なセンサ・システム２１０に対する一意な視野を定義する。

センサ・システム２１０は、複数のテスト画像３１０を構築するための複数のテスト位置３０６の各テスト位置で画像データを生成する。センサ・システム２１０ついで複数のテスト画像３１０を進路生成器３００に処理のために送信する。

進路生成器３００は、複数のテスト画像３１０の各テスト画像を構造２０６のコンピュータ・モデル２３６に登録して、複数の登録画像３１２を形成する。特に、進路生成器３００の登録コンポーネント３０３は複数のテスト画像３１０の各テスト画像をコンピュータ・モデル２３６に登録してもよい。複数の登録画像３１２は登録画像３１４の集合に追加される。この例示的な例では、登録画像３１４の集合はデータ構造３１６に格納されてもよい。データ構造３１６は、例えば、限定ではなく、データベース、データリポジトリ、アソシアティブメモリ、または幾つかの他のタイプのデータ構造の形をとってもよい。

進路生成器３００は、複数のテスト位置３０６からのどの位置により関心のある領域の全体構造２０６を、登録画像３１４の集合からの最小数の登録画像を用いてキャプチャできるかを判定する。識別された当該特定の位置は位置３１８の最適集合を形成する。位置３１８の最適集合を図２における１組の位置２２６として使用してもよい。１つの例示的な例では、位置３１８の最適集合の識別におけるこれらの上述のステップを進路生成器３００の最適化コンポーネント３０５により実施してもよい。

この例示的な例では、進路生成器３００は位置３１８の最適集合を使用して、構造２０６と相対的な自動誘導ビークル２２２を移動するための進路３０４を確立して、自動検証プロセス２０２を実施する。例えば、限定ではなく、進路生成器３００は、センサ・システム２１０を位置３１８の最適集合に最小時間で移動できるように、構造２０６と相対的な自動誘導ビークル２２２を移動するための進路３０４を計算してもよい。幾つかのケースでは、進路３０４の生成は最適化コンポーネント３０５により実施される。

進路生成器３００はついで、自動誘導ビークル２２２に対する進路３０４およびセンサ・システム２１０に対する位置３１８の最適集合を識別するコンピュータ・ファイル３２０を生成する。１つの例示的な例では、コンピュータ・ファイル３２０は最適化コンポーネント３０５により生成されてもよい。

幾つかの例示的な例では、進路生成器３００はコンピュータ・ファイル３２０を、自動検証プロセス２０２を実施する際に使用するための図２のバリデータ２１２に送信して、構造２０６に対するアセンブリ２０４の状態を検証してもよい。他の例示的な例では、進路生成器３００はコンピュータ・ファイル３２０をデータ記憶３２２に格納してもよい。データ記憶３２２はプロセッサ３０２と通信するメモリ、クラウド記憶、または幾つかの他のタイプのデータ記憶の形をとってもよい。

これらの例では、コンピュータ・ファイル３２０が、自動検証プロセス２０２を実施する際に使用するためのデータ記憶３２２からバリデータ２１２により取り出されてもよい。自動検証プロセス２０２を実施するための予め決定された経路２２４としてコンピュータ・ファイル３２０で識別された進路３０４および位置３１８の最適集合を用いることで、自動検証プロセス２０２を実施するのに必要な時間と処理リソースの量を削減しうる。

コンピュータ・ファイル３２０で識別された進路３０４および位置３１８の最適集合を、他の構造に対する自動検証プロセス２０２を実施するために使用してもよい。例えば、バリデータ２１２は、コンピュータ・モデル２３６に基づいて組み立てられている複数の構造（図示せず）に対する自動検証プロセス２０２を実施するためのコンピュータ・ファイル３２０を取り出してもよい。換言すれば、進路３０４および位置の最適集合を使用して、構造２０６と同一の設計仕様とマッチする他の構造に対して自動検証プロセス２０２を実施してもよい。

図２における環境２００、図２における検証システム２０８、および図３における進路生成器３００の製造の例示は、例示的な実施形態を実装しうる方式に対する物理またはアーキテクチャ的な限定を示唆することを意味しない。示したものへの追加または置換えとしての他のコンポーネントを使用してもよい。幾つかのコンポーネントはオプションであってもよい。さらに、当該ブロックを、機能コンポーネントを例示するために提示してもよい。例示的な実施形態で実装するとき、これらのブロックのうち１つまたは複数を結合し、分割してもよく、または異なるブロックに結合または分割してもよい。

例えば、自動誘導ビークル２２２が図１の機体１０６のような機体の形態での構造２０６を通って移動するとき、自動誘導ビークル２２２が機体の内部円筒部分内で移動してもよい。しかし、他の例示的な例では、構造２０６が図１の翼１０２の形をとるとき、自動誘導ビークル２２２を翼１０２の外部サーフェスに沿って移動してもよい。この方式では、自動誘導ビークル２２２を、構造２０６のタイプに依存して構造２０６と相対的に様々に移動してもよい。

図４は、例示的な実施形態に従って示された機体構造の等角図である。機体構造４００は図２で説明した構造２０６に対する１実装の例であってもよい。さらに、機体構造４００が、図１の機体１０６のような機体を構築するためのアセンブリプロセスの中間にあってもよい。

機体構造４００は複数の機体パネル４０２を含む。この例示的な例では、機体構造４００は、機体構造４００の内部４０４がより良く見れるように、示されていない上部機体パネルを有してもよい。

自動誘導ビークル４０６は、自動誘導ビークル４０６に取り付けられた撮像システム４０８を用いて様々な動作を実施するために、機体構造４００の内部４０４を通って移動してもよい。撮像システム４０８は、図２における撮像システム２１４に対する１実装の例であってもよい。１つの例示的な例では、撮像システム４０８が、撮像システム４０８が内部４０４の異なるビューをキャプチャできるように、機体構造４００と相対的な方位を変更するように制御されてもよい。

実装に応じて、撮像システム４０８は、自動誘導ビークル４０６と相対的な１つまたは複数の線形自由度、１つまたは複数の回転自由度、またはその組合せを有してもよい。したがって、撮像システム４０８は、自動誘導ビークル４０６と相対的な６個の自由度、３つの自由度、１つの自由度、または幾つかの他の数の自由度を有してもよい。例えば、限定ではなく、撮像システム４０８は、自動誘導ビークル４０６と相対的な３つの回転自由度を移動することができてもよい。

１つの例示的な例では、自動誘導ビークル４０６を、図３における進路３０４のような進路を確立する目的のため、図２で説明した自動検証プロセス２０２を実施するために、機体構造４００の内部４０４を通って移動してもよい。例えば、限定ではなく、自動誘導ビークル４０６を、機体構造４００と相対的な予め決定されたテスト進路４１０に沿って移動してもよい。この例示的な例では、予め決定されたテスト進路４１０は機体構造４００の中心線４１２に沿った直線経路であってもよい。他の例示的な例では、予め決定されたテスト進路４１０は曲がった進路、ジグザグ進路、または幾つかの他のタイプの進路であってもよい。

さらに、自動誘導ビークル４０６は、予め決定されたテスト進路４１０に沿った様々な位置に移動して、撮像システム４０８を複数のテスト位置に移動するのを可能としてもよい。例えば、限定ではなく、自動誘導ビークル４０６は、予め決定されたテスト進路４１０に沿った約５０個の位置に移動してもよい。これらの５０個の位置の各々で、撮像システム４０８は、自動誘導ビークル４０６と相対的に幾つかの数のテスト位置に移動してもよい。例えば、限定ではなく、撮像システム４０８を、予め決定されたテスト進路４１０に沿って自動誘導ビークル４０６により行われた各ストップでの１０個以上のテスト位置に移動してもよい。各テスト位置は基準座標系と相対的なテスト位置およびテスト方位を備えてもよい。この基準座標系は、自動誘導ビークル４０６に対する座標系、機体構造４００に対する座標系、または幾つかの他の座標系であってもよい。

各テスト位置で、撮像システム４０８はテスト画像を生成する。撮像システム４０８により生成された複数のテスト画像は、例えば、図３で説明された進路生成器３００に処理のために送信されてもよい。進路生成器３００はこれらのテスト画像を使用して、進路３０４を確立して、機体構造４００に対する自動検証プロセス２０２を実施してもよい。いったん進路３０４が確立されると、進路３０４を使用して、機体構造４００、ならびに機体構造４００と同一の設計仕様に従って組み立てられている他の機体構造に対して自動検証プロセス２０２を実施してもよい。

図５は、例示的な実施形態に従って示された図４および５の機体構造４００の一部の画像の図である。画像５００は図２で説明した画像２２０の１実装の例であってもよい。画像５００は、例えば、機体構造４００の内部４０４内の図４の撮像システム４０８により生成されてもよい。

図２からのバリデータ２１２を、画像５００を機体構造４００に対するコンピュータ・モデルに登録してもよい。この登録に基づいて、バリデータ２１２は、ファスナが取り付けられていることが期待される画像５００の様々な部分を識別してもよい。バリデータ２１２はついでセグメント画像５００を１組の画像セクション５０２にセグメント化してもよい。例えば、限定ではなく、バリデータ２１２は、複数の画像セクション５０２をせん断し、刈り取り、またはそうでなければ画像５００から抽出してもよい。１組の画像セクション５０２は図２で説明した１組の画像セクション２４０の１実装の例であってもよい。

複数の画像セクションの各画像セクション５０２をついで分析して、画像セクションが対応する条件を満たすかどうかを機体構造４００に対するコンピュータ・モデルに基づいて判定してもよい。例えば、限定ではなく、当該対応する条件はファスナの存在またはファスナの不存在の何れかであってもよい。

図６は例示的な実施形態に従って示されたグラフィカル・ユーザ・インタフェースに表示されるレポートの図である。レポート６００がグラフィカル・ユーザ・インタフェース６０２に表示される。レポート６００は図２のレポート２４６に対する１実装の例であってもよい。グラフィカル・ユーザ・インタフェース６０２は図２のグラフィカル・ユーザ・インタフェース２４８に対する１実装の例であってもよい。レポート６００が、図４の機体構造４００に対するアセンブリの状態の自動化された検証が実施された後に、図２のバリデータ２１２により生成されてもよい。

示すように、レポート６００は図６０４を含む。図６０４は機体構造４００の内部４０４を表してもよい。この例示的な例では、図６０４は複数の期待されるファスナ６０６を識別する。ファスナ６０６は、アセンブリの特定の段階の後に機体構造４００に存在すると期待されるファスナの全てであってもよい。

この例示的な例では、１組のグラフィカルインジケータ６０８を使用して、機体構造４００に存在する複数の期待されるファスナ６０６の各ファスナを示してもよい。この方式では、図６０４により、レポート６００を参照する人間オペレータは、さらになる着目を要求しうる機体構造４００上の位置を容易に識別することができうる。

さらに、レポート６００はまた一般的な情報６１０を含む。例えば、限定ではなく、一般的な情報６１０は日付６１２、ライン番号６１４、モデル６１６、および検査領域６１８を含んでもよい。日付６１２は、アセンブリの状態の自動化された検証が実施された日付を識別してもよい。ライン番号６１４およびモデル６１６は特に機体構造４００を識別してもよい。検査領域６１８は、当該アセンブリの状態の自動化された検証が実施された機体構造４００の特定の領域を識別してもよい。

さらに、レポート６００は条件サマリ６２０を含む。条件サマリ６２０はアセンブリの状態の自動化された検証の結果を識別してもよい。例えば、限定ではなく、条件サマリ６２０は、最終スコア６２２、課題６２４の数、ファスナ６２６の数、および画像セクション６２８の数を識別してもよい。最終スコア６２２は図２の最終スコア２４４に対する１実装の例であってもよい。

最終スコア６２２は、それらのそれぞれの対応する条件を満たす、分析された画像セクションの割合を識別する。課題６２４の数は検出された課題の数を識別する。換言すれば、課題６２４の数は、それらのそれぞれの対応する条件を満たさない画像セクションの数を識別してもよい。ファスナ６２６の数は、１つまたは複数の画像技術を用いてバリデータ２１２により認識されたファスナの数を識別する。画像セクション６２８の数は、レポート６００を生成するために使用され分析された画像セクションの総数を識別してもよい。

図１および図４乃至６の例示は、例示的な実施形態を実装しうる方式に対する物理またはアーキテクチャ的な限定を示唆することを意味しない。示したものへの追加または置換えとしての他のコンポーネントを使用してもよい。幾つかのコンポーネントはオプションであってもよい。図１および図４乃至６に示す異なるコンポーネントは、図２および３のブロック形式で示されているコンポーネントをどのように物理構造として実装できるかの例示的な例であってもよい。さらに、図１および図４乃至６のコンポーネントの幾つかが、図２および３におけるコンポーネントと結合され、図２および３におけるコンポーネントとともに使用され、そうでなければ図２および３におけるコンポーネントとともに含まれ、またはその組合せであってもよい。

図７は例示的な実施形態に従って示された、構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の図である。図７に示す方法７００を使用して、例えば、図２で前述した自動検証プロセス２０２を実施してもよい。方法７００が、１組の動作またはプロセスとして示されている。示されている動作の全てを方法７００の全ての実施形態で実施しなくてもよい。さらに、明示的に図７に明示的に示されない１つまたは複数のプロセスを、動作の前、後、それらの間、またはそれらの一部として含めてもよい。幾つかの実施形態では、当該動作のうち１つまたは複数はオプションであってもよく、したがって省略してもよい。

方法７００は、構造の複数の画像を、当該複数の画像内の画像が当該構造の一部をキャプチャする当該構造のコンピュータ・モデルに登録するステップにより開始してもよい（動作７０２）。動作７０２において、当該構造は、例えば、図４の機体構造４００のような機体構造であってもよい。他の例示的な例では、当該構造は幾つかの他のタイプの航空機構造であってもよい。次に、当該複数の画像内の各画像を当該複数の画像の登録に基づいて当該コンピュータ・モデルにセグメント化して複数の画像セクションを形成してもよい（動作７０４）。動作７０４を、例えば、限定ではなく、１つまたは複数の画像認識および登録技術を用いて実施してもよい。

その後、当該複数の画像セクション内の各画像セクションが、当該最終スコアはアセンブリの状態が妥当であるかどうかを示す対応する条件を満たすかどうかに基づいて、当該構造のアセンブリの状態に対する最終スコアが生成されてもよい（動作７０６）。１つの例示的な例では、当該最終スコアは、それらの当該コンピュータ・モデルへの登録に基づいてそれらのそれぞれの対応する条件を満たした当該複数の画像セクションの割合であってもよい。当該最終スコアはついで、ディスプレイ・システム上のグラフィカル・ユーザ・インタフェースに表示されてもよい（動作７０８）、当該プロセスはその後停止する。図７の方法７００で説明された当該自動検証プロセスの当該動作の各々を自律的に実施してもよい。

図８は、例示的な実施形態に従って示された、構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の図である。図８に示す方法８００を使用して、例えば、図２で前述した自動検証プロセス２０２を実施してもよい。方法８００が、１組の動作またはプロセスとして示されている。示されている動作の全てを方法８００の全ての実施形態で実施しなくてもよい。さらに、明示的に図８に明示的に示されない１つまたは複数のプロセスを、当該動作の前、後、それらの間、またはそれらの一部として含めてもよい。幾つかの実施形態では、当該動作のうち１つまたは複数は任意であってもよく、したがって省略してもよい。

方法８００はセンサ・システムを用いて構造の複数の画像を生成するステップにより開始してもよい（動作８０２）。１つの例示的な例では、当該センサ・システムは、当該構造と相対的な複数の固定の位置に配置された複数のセンサを含む。他の例示的な例では、当該センサ・システムが自動誘導ビークルに接続されてもよい。これらの例では、自動誘導ビークルを当該構造に対する予め決定された経路に沿って移動して、当該センサ・システムを１組の位置に移動し、当該複数の画像を生成してもよい。当該１組の位置は、領域の全体または関心のある構造の領域を最小数の画像でキャプチャできるようにする位置の最適集合であってもよい。

次に、当該構造の複数の画像を当該構造のコンピュータ・モデルに登録してもよい（動作８０４）。動作において８０４、当該コンピュータ・モデルは、例えば、限定ではなく、コンピュータ支援型設計モデルであってもよい。ついで、当該複数の画像内の各画像を１組の画像セクションにセグメント化し、それにより複数の画像セクションを形成する（動作８０６）。動作８０６を、例えば、限定ではなく、１つまたは複数の画像セクションを刈り取り、せん断し、またはそうでなければ各画像から抽出することにより実施してもよい。幾つかのケースでは、当該画像の当該全体をセグメント化してもよい。他のケースでは、生成された各画像セクションが、単一の関心特徴を有すると期待される当該構造の一部をキャプチャするように、当該画像の特定の部分のみをセグメント化してもよい。当該単一の関心特徴は、例えば、限定ではなく、穴、当該穴に組み込まれたファスナ、または視覚的に検出できる幾つかの他のタイプの特徴であってもよい。

その後、各画像セクションに対する対応する条件を満たす当該複数の画像セクションの割合を計算して、当該構造に対するアセンブリの状態に対する初期スコアを生成する（動作８０８）。動作８０８において、特定の画像セクションに対する対応する条件は、例えば、特定の関心特徴存在または不存在の何れかであってもよい。幾つかの例示的な例では、当該対応する条件が、穴の存在、穴に取り付けられたファスナの存在、穴の欠如、穴におけるファスナの欠如、または幾つかの他のタイプの条件の１つから選択されてもよい。

任意の無効化イベントが識別されたかどうかの判定を行ってもよい（動作８１０）。動作８１０において、無効化イベントは、例えば、当該構造に対するアセンブリの状態に重大である対応する条件を満たさない特定の画像セクションであってもよい。例えば、幾つかのケースでは、特定の位置におけるファスナの存在が当該アセンブリの状態に重大であってもよい。任意の無効化イベントが識別された場合、当該初期スコアは、当該構造に対するアセンブリの状態に対する最終スコアを生成するように調整される（動作８１２）。特に、動作８１２で、当該初期スコアが、識別された無効化イベントに基づいて調整される。動作８１２を、例えば、当該無効化イベントが当該アセンブリの状態を無効としたことを示すように、当該初期スコアをゼロパーセントに調節することにより実施してもよい。他の例示的な例では、無効化イベントごとに当該初期スコアに調節を行ってもよく、当該調節は、各無効化イベントの重要性に基づいて当該構造に対する当該アセンブリの状態に重み付けされる。

当該最終スコアおよび当該構造および当該構造上の関心特徴を表す図を含むレポートがついで生成される（動作８１４）。当該レポートがコンピュータ化された数値的に制御されたマシンに処理のために送信される（動作８１６）、当該プロセスはその後停止する。幾つかのケースでは、当該レポートは、当該コンピュータ化された数値的に制御されたマシンを調節するか、または、当該コンピュータ化された数値的に制御されたマシンに対するコマンドを生成するために使用される。

動作８１０を再度参照して、無効化イベントが識別されない場合、初期スコアは、構造に対するアセンブリの状態に対する最終スコアとして使用される（動作８１８）。方法８００はついで上述のようにプロセス８１４に進む。

図９は、例示的な実施形態に従って示された、航空機構造に対するアセンブリの状態の自動化された検証を実施するための方法の図である。図９に示す方法９００を使用して、例えば、図２で前述した自動検証プロセス２０２を実施してもよい。方法９００が、１組の動作またはプロセスとして示されている。示されている動作の全てを方法９００の全ての実施形態で実施しなくてもよい。さらに、明示的に図９に明示的に示されない１つまたは複数のプロセスを、当該動作の前、後、それらの間、またはそれらの一部として含めてもよい。幾つかの実施形態では、当該動作のうち１つまたは複数はオプションであってもよく、したがって省略してもよい。

方法９００は、当該複数の画像内の画像が航空機構造の一部をキャプチャする自動誘導ビークルに取り付けられたセンサ・システムを用いて、航空機構造の複数の画像を生成する際に使用するための画像データを生成するステップにより開始してもよい（動作９０２）。次に、当該複数の画像がバリデータに処理のために送信される（動作９０４）。当該バリデータを、プロセッサまたはコンピュータシステムを用いて実装してもよい。当該複数の画像を当該航空機構造のコンピュータ・モデルに登録してもよい（動作９０６）。

その後、当該複数の画像内の各画像を当該複数の画像の登録に基づいて当該コンピュータ・モデルにセグメント化して、複数の画像セクションを形成してもよい（動作９０８）。当該複数の画像セクション内の各画像セクションが航空機構造の当該コンピュータ・モデルに関して対応する条件を満たすかどうかに基づいて、最終スコアが当該航空機構造に対して生成される（動作９１０）。動作９１０において、当該最終スコアは、当該構造に対するアセンブリの状態が妥当であるかどうかを示す。当該最終スコアがついで、ディスプレイ・システム上のグラフィカル・ユーザ・インタフェース内に表示される（動作９１２）、当該プロセスはその後停止する。

図１０は、例示的な実施形態に従って示された、自動検証プロセスを実施するための進路を確立するための方法の図である。図１０に示す方法１０００を使用して、図３における進路３０４のような進路を確立し、図２で前述した自動検証プロセス２０２を実施してもよい。方法１０００が、１組の動作またはプロセスとして示されている。示されている動作の全てを方法１０００の全ての実施形態で実施しなくてもよい。さらに、明示的に図１０に示されていない１つまたは複数のプロセスを、当該動作の前、後、それらの間、またはそれらの一部として含めてもよい。幾つかの実施形態では、当該動作のうち１つまたは複数はオプションであってもよく、したがって省略してもよい。

方法１０００は自動誘導ビークルに接続されたセンサ・システムを構造と相対的な複数のテスト位置に移動するステップにより開始してもよい（動作１００２）。動作１００２を、例えば、自動誘導ビークルを予め決定されたテスト進路に沿って移動して、当該センサ・システムを当該複数のテスト位置に移動できるようにすることにより実施してもよい。次に、複数のテスト画像を構築するために、画像データが当該センサ・システムを用いて当該複数のテスト位置の各テスト位置生成される（動作１００４）。当該複数のテスト画像の各テスト画像を当該構造のコンピュータ・モデルに登録して、登録画像の集合に追加される複数の登録画像を形成する（動作１００６）。

動作１００６を、例えば、限定ではなく、当該コンピュータ・モデルにおけるテスト画像およびこれらの同一の特徴で検出された構造の特徴の間の対応を描くことにより実施してもよい。このプロセスは、例えば、様々なアルゴリズムおよび方法を使用することを含んでもよく、これらのアルゴリズムおよび方法には、ＲＡＮＳＡＣ（the Random Sample Consensus algorithm）およびＩＣＰ（the iterative closest point algorithm）が含まれるがこれらに限られない。

その後、最小数の登録画像を用いて関心のある構造の領域の全体を登録画像の集合からキャプチャできるようにする位置の最適集合が複数のテスト位置から決定される（動作１００８）。次に、センサ・システムを最小時間で位置の最適集合の各々に移動できるように、自動誘導ビークルを移動するために進路が生成される（動作１０１０）。コンピュータ・ファイルが自動誘導ビークルを移動するための進路とセンサ・システムに対する位置の最適集合とを識別する、当該構造に対するアセンブリの状態を検証する自動検証プロセスを実施する際に使用する当該コンピュータ・ファイルを生成する（動作１０１２）。

当該コンピュータ・ファイルがついで、当該構造と同一の設計仕様にマッチする複数の構造に対する自動検証プロセスを実施する際に使用するために格納される（動作１０１４）、当該プロセスはその後停止する。例えば、当該コンピュータ・ファイルで識別された位置の進路および最適集合を使用して、当該自動検証プロセスを実施する目的のための構造と同一のコンピュータ・モデルに従って組み立てられている他の構造と相対的に、自動誘導ビークルおよびセンサ・システムを、それぞれ移動してもよい。幾つかの例示的な例では、当該コンピュータ・ファイルがまた、異なるアセンブリまたはアセンブリの段階または当該構造の製造のための当該自動検証プロセスを実施する際に使用するために格納されてもよい。

図１１は、例示的な実施形態に従って示された、自動検証プロセスを実施するための位置の最適集合を決定するための方法の図である。図１１に示す方法１１００は、図１０における動作１００８を実装するために使用しうる１つのプロセスの例であってもよい。方法１１００が、１組の動作またはプロセスとして示されている。示されている動作の全てを方法１１００の全ての実施形態で実施しなくてもよい。さらに、図１１に明示的に示さない１つまたは複数のプロセスを、当該動作の前、後、それらの間、またはそれらの一部として含めてもよい。幾つかの実施形態では、当該動作のうち１つまたは複数はオプションであってもよく、したがって省略してもよい。

方法１１００は、関心のある当該構造の領域の全体を最終画像セットからキャプチャできるようにする登録画像の集合から最小数の登録画像を選択するステップにより開始してもよい（動作１１０２）。次に、最終画像セット内の各登録画像に対応するテスト位置が、位置の最適集合を形成するために識別される（動作１１０４）、当該プロセスはその後停止する。

図１２は、例示的な実施形態に従って示されたデータ処理システムのブロック図である。データ処理システム１２００を使用して、図１におけるバリデータ２１２および図３における進路生成器３００を実装してもよい。示すように、データ処理システム１２００は通信フレームワーク１２０２を含む。通信フレームワーク１２０２は、プロセッサ・ユニット１２０４、記憶デバイス１２０６、通信ユニット１２０８、入出力ユニット１２１０、およびディスプレイ１２１２の間の通信を提供する。幾つかのケースでは、通信フレームワーク１２０２をバスシステムとして実装してもよい。

プロセッサ・ユニット１２０４は、幾つかの動作を実施するためのソフトウェアに関する命令を実行するように構成される。プロセッサ・ユニット１２０４は実装に応じて、幾つかのプロセッサ、マルチプロセッサ・コア、および／または幾つかの他のタイプのプロセッサを備えてもよい。幾つかのケースでは、プロセッサ・ユニット１２０４は、回路システム、特殊用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能ロジックデバイス、または幾つかの他の適切なタイプのハードウェア・ユニットのようなハードウェア・ユニットの形をとってもよい。

プロセッサ・ユニット１２０４により実行される当該動作システム、アプリケーション、および／またはプログラムに対する命令を記憶デバイス１２０６に配置してもよい。記憶装置１２０６は、通信フレームワーク１２０２を通じてプロセッサ・ユニット１２０４と通信してもよい。本明細書で説明する際、記憶デバイスは、コンピュータ可読記憶デバイスとも称され、一時的および／または永続的に情報を格納できる任意のハードウェアである。この情報は、データ、プログラム・コード、および／または他の情報を含んでもよいがこれらに限られない。

メモリ１２１４および永続記憶１２１６は記憶デバイス１２０６の例である。メモリ１２１４は、例えば、ランダム・アクセスメモリまたは幾つかのタイプの揮発性または非揮発性記憶デバイスの形をとってもよい。永続記憶１２１６は任意数のコンポーネントまたはデバイスを備えてもよい。例えば、永続記憶１２１６はハード・ドライブ、フラッシュメモリ、再書き込み可能光ディスク、再書き込み可能磁気テープ、または上述の幾つかの組合せを備えてもよい。永続記憶１２１６により使用される当該媒体は取外し可能であってもなくてもよい。

通信ユニット１２０８により、データ処理システム１２００は他のデータ処理システムおよび／またはデバイスと通信することができる。通信ユニット１２０８は物理および／または無線通信リンクを用いて通信を提供してもよい。

入出力ユニット１２１０により、データ処理システム１２００に接続された他のデバイスから入力を受信でき、当該他のデバイスに出力を送信することができる。例えば、入出力ユニット１２１０により、ユーザ入力をキーボード、マウス、および／または幾つかの他のタイプの入力デバイスを通じて受信することができる。別の例として、入出力ユニット１２１０により、データ処理システム１２００に接続されたプリンタに出力を送信することができる。

ディスプレイ１２１２は情報をユーザに表示するように構成される。ディスプレイ１２１２は、例えば、限定ではなく、モニタ、タッチ・スクリーン、レーザディスプレイ、ホログラフィックディスプレイ、仮想ディスプレイデバイス、および／または幾つかの他のタイプのディスプレイデバイスを備えてもよい。

この例示的な例では、異なる例示的な実施形態のプロセスを、コンピュータ実行型命令を用いて、プロセッサ・ユニット１２０４により実施してもよい。これらの命令を、プログラム・コード、コンピュータ使用可能プログラム・コード、またはコンピュータ可読プログラム・コードと称してもよく、プロセッサ・ユニット１２０４内の１つまたは複数のプロセッサにより読んで実行してもよい。

これらの例では、プログラム・コード１２１８はコンピュータ可読媒体１２２０上の機能形式で配置され、コンピュータ可読媒体１２２０は選択的に取外し可能であり、プロセッサ・ユニット１２０４による実行のために、データ処理システム１２００にロードするかまたはそこに転送されてもよい。プログラム・コード１２１８およびコンピュータ可読媒体１２２０は一緒にコンピュータ・プログラム製品１２２２を形成する。この例示的な例では、コンピュータ可読媒体１２２０は、コンピュータ可読記憶媒体１２２４またはコンピュータ可読信号媒体１２２６であってもよい。

コンピュータ可読記憶媒体１２２４は、プログラム・コード１２１８を伝播または送信する媒体ではなく、プログラム・コード１２１８を格納するために使用される物理または有形記憶デバイスである。コンピュータ可読記憶媒体１２２４は、例えば、限定ではなく、データ処理システム１２００に接続された光または磁気ディスクまたは永続記憶デバイスであってもよい。

あるいは、プログラム・コード１２１８を、コンピュータ可読信号媒体１２２６を用いて、データ処理システム１２００に転送してもよい。コンピュータ可読信号媒体１２２６は、例えば、プログラム・コード１２１８を含む伝播データ信号であってもよい。このデータ信号は、物理および／または無線通信リンク上で送信されうる電磁気信号、光信号、および／または幾つかの他のタイプの信号であってもよい。

図１２におけるデータ処理システム１２００の図は、例示的な実施形態を実装しうる方式に対するアーキテクチャ的な限定を提供することを意味するものではない。異なる例示的な実施形態を、データ処理システム１２００に対して示されたものに追加してまたはその代わりのコンポーネントを含むデータ処理システムで実装してもよい。さらに、図１２に示すコンポーネントを示した例示的な例から変更してもよい。

本開示の例示的な実施形態は、図１３で示す航空機製造およびサービス方法１３００および図１４で示す航空機１４００の文脈で説明されうる。図１３は例示的な実施形態に従って示された航空機製造およびサービス方法の図である。航空機製造およびサービス方法１３００を使用して、例えば、図１の航空機１００を製造してもよい。事前生産の間に、航空機製造およびサービス方法１３００は図１４の航空機１４００および材料調達１３０４の仕様および設計１３０２を含んでもよい。

生産の間に、図１４の航空機１４００のコンポーネントおよびサブアセンブリ製造１３０６およびシステム統合１３０８が行われる。その後、図１４の航空機１４００はサービス１３１２に置くために認証および配送１３１０を受けてもよい。顧客によるサービス１３１２中に、図１４の航空機１４００が定期保守およびサービス１３１４に対してスケジュールされ、定期保守およびサービス１３１４は修正、再構成、改良、および他の保守またはサービスを含んでもよい。

航空機製造およびサービス方法１３００のプロセスの各々をシステム・インテグレータ、サードパーティ、および／またはオペレータにより実施または実行してもよい。これらの例では、当該オペレータは顧客であってもよい。この説明の目的のため、システム・インテグレータは、限定ではなく、任意数の航空機製造業者および主要システム下請け業者を含んでもよい。サードパーティは限定ではなく、任意数のベンダ、下請け業者、およびサプライヤを含んでもよく、オペレータは航空会社、リース企業、軍用エンティティ、サービス組織等であってもよい。

図１４ｉは、例示的な実施形態に従って示された航空機のブロック図である。本例では、航空機１４００は図１３における航空機製造およびサービス方法１３００により生産され、複数のシステム１４０４および内部１４０６を有する機体１４０２を含んでもよい。システム１４０４の例は推進システム１４０８、電気システム１４１０、油圧システム１４１２、および環境システム１４１４のうち１つまたは複数を含む。任意数の他のシステムを含めてもよい。航空宇宙の例が示されているが、異なる例示的な実施形態を当該自動車業界のような他の業界に適用してもよい。

本明細書で具体化される装置および方法を、図１３における１３００航空機製造およびサービス方法の段階の少なくとも１つの間に使用してもよい。特に、図２からの自動検証プロセス２０２を航空機製造およびサービス方法１３００の段階の何れかの間に実施してもよい。例えば、限定ではなく、図２における検証システム２０８を使用して、自動検証プロセス２０２を実施して、コンポーネントおよびサブアセンブリ製造１３０６、システム統合１３０８、定期保守およびサービス１３１４、または航空機製造およびサービス方法１３００の幾つかの他の段階の少なくとも１つの間に航空機１４００の構造に対するアセンブリの状態を検証してもよい。さらに、図３からの進路生成器３００を使用して、航空機製造およびサービス方法１３００の段階の何れかの間に自動検証プロセス２０２を実施するための進路を確立してもよい。

１つの例示的な例では、図１３におけるコンポーネントおよびサブアセンブリ製造１３０６で生成されるコンポーネントまたはサブアセンブリが、航空機１４００が図１３におけるサービス１３１２中に生成されたコンポーネントまたはサブアセンブリと同様な方式で製造されてもよい。さらに別の例として、１つまたは複数の装置の実施形態、方法の実施形態、またはその組合せを、図１３におけるコンポーネントおよびサブアセンブリ製造１３０６およびシステム統合１３０８のような生産段階の間に利用してもよい。１つまたは複数の装置実施形態、方法実施形態、またはその組合せを、航空機１４００がサービス中に１３１２および／または図１３における保守およびサービス１３１４の間に利用してもよい。幾つかの当該異なる例示的な実施形態の利用は航空機１４００のアセンブリを十分に利用し、かつ／または、そのコストを削減しうる。

本発明はまた以下の項でも参照され、これらは添付の特許請求の範囲と混同されるべきではない。

Ａ１：構造（２０６）に対するアセンブリ（２０４）の状態の自動化された検証（２０２）を実施するための進路（３０４）を確立する方法であって、
自動誘導ビークル（２２２）に接続されたセンサ・システム（２１０）を当該構造（２０６）と相対的な複数のテスト位置（３０８）に移動するステップ（１００２）と、
当該センサ・システム（２１０）を用いて当該複数のテスト位置（３０８）の各テスト位置で画像データを生成して複数のテスト画像（３１０）を構築するステップ（１００４）と、
当該複数のテスト画像（３１０）の各テスト画像を当該構造（２０６）のコンピュータ・モデル（２３６）に登録して、登録画像（３１４）の集合に追加される複数の登録画像（３１２）を形成するステップ（１００６）と、
関心のある当該構造（２０６）の領域の全体を最小数の登録画像を用いて、登録画像（３１４）の当該集合からキャプチャできるようにする位置（３１８）の最適集合を当該複数のテスト位置（３０８）から決定するステップ（１００８）と、
自動誘導ビークル（２２２）を位置（３１８）の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための当該進路（３０４）を生成するステップ（１０１０）と、
自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するためのコンピュータ・ファイル（３２０）を生成して、当該コンピュータ・ファイル（３２０）が当該進路（３０４）を識別する当該構造（２０６）に対する当該アセンブリ（２０４）の状態を検証するステップ（１０１２）と、
を含む、方法。

Ａ２：当該センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、
自動誘導ビークル（２２２）を直線経路に沿って移動して、当該センサ・システム（２１０）が当該複数のテスト位置（３０８）に移動できるようにするステップを含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ３：当該センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、
自動誘導ビークル（２２２）を当該構造（２０６）と相対的な予め決定されたテスト進路（３０４）に沿って移動して、当該センサ・システム（２１０）が当該複数のテスト位置（３０８）に移動できるようにするステップ
を含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ４：各テスト位置で当該画像データを生成するステップ（１００４）は、当該センサ・システム（２１０）がテスト位置（３０８）に移動されたとき、テスト画像を生成するステップを含み、当該テスト位置（３０８）は基準座標系と相対的なテスト位置およびテスト方位を含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ５：位置（３１８）の当該最適集合を当該複数のテスト位置（３０８）から決定するステップ（１００８）は、
最小数の登録画像を、関心がある当該構造の当該領域の全体（２０６）をキャプチャして最終画像セットを形成できるようにする登録画像の当該集合（３１４）から選択するステップ（１１０２）と、
位置（３１８）の当該最適集合を形成するために、当該最終画像セット内の各登録画像に対応するテスト位置（３０８）を識別するステップ（１１０４）と、
を含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ６：各登録画像に対応する当該テスト位置（３０８）を識別するステップ（１１０４）は、
当該最終画像セット内の登録画像に対応する当該センサ・システムに対するテスト位置およびテスト方位（２１０）を識別するステップを含む、段落５に記載の方法。

Ａ７：当該センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、当該センサ・システム（２１０）を当該構造（２０６）と相対的な約１００から約１００，０００のテスト位置に移動するステップを含み、各テスト位置は基準座標系と相対的なテスト位置およびテスト方位を含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ８：自動誘導ビークル（２２２）に接続され当該センサ・システム（２１０）を位置（３１８）の当該最適集合を当該コンピュータ・ファイル（３２０）内で識別された当該進路（３０４）に沿って移動して、当該自動検証プロセス（２０２）を実施するステップをさらに含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ９：当該構造（２０６）と同一の設計仕様にマッチする複数の構造（２０６）に対する当該自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するための当該コンピュータ・ファイル（３２０）を格納するステップ（１０１４）をさらに含む、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ１０：当該コンピュータ・ファイル（３２０）を用いて当該自動検証プロセス（２０２）を実施するステップは、当該アセンブリの状態の当該自動化された検証（２０４）を実施するのに必要な処理リソースの全体の量を削減する、段落Ａ１に記載の方法。

Ａ１１：機体構造（２０６）に対するアセンブリ（２０４）の状態の自動化された検証（２０２）を実施するための進路（３０４）を確立する方法であって、
自動誘導ビークル（２２２）に接続されたセンサ・システム（２１０）を、機体構造（２０６）を通じて複数のテスト位置（３０８）に移動するステップ（１００２）と、
当該センサ・システム（２１０）を用いて当該複数のテスト位置（３０８）の各テスト位置で画像データを生成して複数のテスト画像（３１０）を構築するステップ（１００４）と、
生成された当該複数のテスト画像（３１０）の各テスト画像を機体構造（２０６）のコンピュータ・モデル（２３６）に登録するステップ（１００６）と、
関心のある機体構造（２０６）の領域の全体を最小数のテスト画像を用いてキャプチャできるようにする位置（３１８）の最適集合を当該複数のテスト位置から決定する（３０８）ステップ（１００８）と、
自動誘導ビークル（２２２）を位置（３１８）の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための進路（３０４）を生成するステップ（１０１０）と、
当該ファイルが当該進路（３０４）を識別する機体構造（２０６）のための当該アセンブリ（２０４）の状態を検証する自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するためのファイルを生成するステップ（１０１２）と、
を含む、方法。

Ａ１２：当該センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、
機体構造を通る中心線に沿った直線経路（２０６）に沿って自動誘導ビークル（２２２）を移動するステップを含む、段落１１に記載の方法。

Ａ１３：当該画像データを生成するステップ（１００４）は、
テスト画像をテスト位置（３０８）でを生成するステップであって、当該テスト画像は機体構造内の複数の穴（２０６）または機体構造内の複数の穴に取り付けられた複数のファスナ（２０６）のうち少なくとも１つをキャプチャする、ステップを含む、
段落１１に記載の方法。

Ａ１４：機体構造（２０６）と同一の設計仕様にマッチする複数の機体構造（２０６）に対する当該自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するための当該コンピュータ・ファイル（３２０）を格納するステップ（１０１４）をさらに含む、段落１１に記載の方法。

Ａ１５：機体構造（２０６）に対するアセンブリの異なる段階に対して、当該自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するための当該コンピュータ・ファイル（３２０）を格納するステップをさらに含む、段落１１に記載の方法。

Ａ１６：構造（２０６）と相対的な複数のテスト位置（３０８）で当該複数のテスト画像（３１０）を生成したセンサ・システム（２１０）から、複数のテスト画像（３１０）を受信し、生成された当該複数のテスト画像（３１０）の各テスト画像を当該構造（２０６）のコンピュータ・モデル（２３６）に登録する登録コンポーネント（３０３）と、
最小数のテスト画像を用いて、関心のある当該構造（２０６）の領域の全体をキャプチャできるようにする位置（３１８）の最適集合を当該複数のテスト位置（３０８）から決定し、自動誘導ビークル（２２２）を位置（３１８）の当該最適集合の各々に最小時間で移動するための進路（３０４）を生成し、当該ファイルが当該進路（３０４）を識別する当該構造（２０６）に対する当該アセンブリ（２０４）の状態の当該自動化された検証（２０２）を実施する際に使用するためのファイルを生成する最適化コンポーネント（３０５）と
を含む、プロセッサ（３０２）を備えた装置。

Ａ１７：当該センサ・システム（２１０）をさらに含み、当該センサ・システム（２１０）は自動誘導ビークル（２２２）に接続され、当該センサ・システム（２１０）を当該構造（２０６）と相対的な複数のテスト位置（３０８）に移動するように構成される、段落１６に記載の装置。

Ａ１８：当該構造（２０６）は機体構造（２０６）であり、当該複数のテスト画像（３１０）内のテスト画像は機体構造（２０６）内の複数の穴または機体構造（２０６）内の複数の穴に取り付けられた複数のファスナのうち少なくとも１つをキャプチャする、段落１６に記載の装置。

Ａ１９：当該複数のテスト画像（３１０）は約１００から１００，０００のテスト画像を含む、段落１６に記載の装置。

Ａ２０：テスト位置（３０８）で生成された当該複数のテスト画像（３１０）内のテスト画像は基準座標系に関して、当該センサ・システム（２１０）に対する特定のテスト位置および特定のテスト方位に対応する、段落１６に記載の装置。

本発明の特定の例示的な実施形態が当該添付図面で説明され示されているが、かかる実施形態は例示的なものにすぎず、広い発明に対して限定的ではないことは理解される。さらに、様々な他の修正が当業者により行われてもよいので、本発明の当該実施形態は図示し説明された特定の構築および配置に制限されないことは理解される。

さらに、本発明の実施形態の詳細な説明において、多数の特定の詳細が、開示された実施形態の徹底的な理解を提供するために説明された。しかし、本開示の諸実施形態をこれらの特定の詳細なしに実施してもよいことは当業者には明らかであろう。幾つかのインスタンスでは、周知の方法、手続き、および構成要素は、本発明の実施形態の態様を不必要に不明瞭にしないために詳細には説明されていない。

２００ 製造環境
２０２ 自動検証プロセス
２０４ アセンブリの状態
２０６ 構造
２０８ 検証システム
２１０ センサ・システム
２１２ 検証器
２１４ 撮像システム
２１５ 画像処理コンポーネント
２１６ 画像データ
２１７ 比較コンポーネント
２１８ 複数の画像
２２０ 画像
２２２ 自動誘導ビークル
２２４ 所定の経路
２２６ １組の位置
２２８ 複数の撮像センサ
２３０ 複数の固定位置
２３２ プロセッサ
２３６ コンピュータ・モデル
２３７ 複数の設計図面
２３８ 複数の画像セクション
２４０ １組の画像セクション
２４２ 画像セクション
２４４ 最終スコア
２４５ 初期スコア
２４６ レポート
２４８ グラフィカル・ユーザ・インタフェース
２５０ ディスプレイ・システム
２５２ コンピュータ化された数値的に制御される機械

Claims (14)

1. 構造（２０６）に対するアセンブリ（２０４）の状態の自動化された検証（２０２）を実施するための進路（３０４）を確立する方法であって、
   自動誘導ビークル（２２２）に接続されたセンサ・システム（２１０）を前記構造（２０６）と相対的な複数のテスト位置（３０８）に移動するステップ（１００２）と、
   前記センサ・システム（２１０）を用いて前記複数のテスト位置（３０８）の各テスト位置で画像データを生成して複数のテスト画像（３１０）を構築するステップ（１００４）と、
   前記複数のテスト画像（３１０）の各テスト画像を前記構造（２０６）のコンピュータ・モデル（２３６）に登録して、登録画像（３１４）の集合に追加される複数の登録画像（３１２）を形成するステップ（１００６）と、
   関心のある前記構造（２０６）の領域の全体を、最小数の登録画像を用いて、登録画像（３１４）の前記集合からキャプチャできるようにする位置（３１８）の最適集合を前記複数のテスト位置（３０８）から決定するステップ（１００８）と、
   前記自動誘導ビークル（２２２）を位置（３１８）の前記最適集合の各々に最小時間で移動するための前記進路（３０４）を生成するステップ（１０１０）と、
   自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するためのコンピュータ・ファイル（３２０）を生成して、前記コンピュータ・ファイル（３２０）が前記進路（３０４）を識別する前記構造（２０６）に対する前記アセンブリ（２０４）の状態を検証するステップ（１０１２）と、
   を含む、方法。
2. 前記センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、
   前記自動誘導ビークル（２２２）を直線経路に沿って移動して、前記センサ・システム（２１０）が前記複数のテスト位置（３０８）に移動できるようにするステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は
   前記自動誘導ビークル（２２２）を前記構造（２０６）と相対的な予め決定されたテスト進路（３０４）に沿って移動して、前記センサ・システム（２１０）が前記複数のテスト位置（３０８）に移動できるようにするステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 各テスト位置で前記画像データを生成するステップ（１００４）は、
   前記センサ・システム（２１０）がテスト位置（３０８）に移動されたとき、テスト画像を生成するステップであって、前記テスト位置（３０８）は基準座標系と相対的なテスト位置およびテスト方位を含む、ステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 位置（３１８）の前記最適集合を前記複数のテスト位置（３０８）から決定するステップ（１００８）は、
   前記最小数の登録画像を、関心がある前記構造（２０６）の前記領域の全体をキャプチャして最終画像セットを形成できるようにする登録画像（３１４）の前記集合から選択するステップ（１１０２）と、
   位置（３１８）の前記最適集合を形成するために、前記最終画像セット内の各登録画像に対応するテスト位置（３０８）を識別するステップ（１１０４）と、
   を含む、請求項１に記載の方法。
6. 各登録画像に対応する前記テスト位置（３０８）を識別するステップ（１１０４）は、
   前記最終画像セット内の登録画像に対応する前記センサ・システム（２１０）に対するテスト位置およびテスト方位を識別するステップ
   を含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記センサ・システム（２１０）を移動するステップ（１００２）は、
   前記センサ・システム（２１０）を前記構造（２０６）と相対的な１００から１００，０００個のテスト位置に移動するステップであって、各テスト位置は基準座標系と相対的なテスト位置およびテスト方位を含む、ステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記自動誘導ビークル（２２２）に接続された前記センサ・システム（２１０）を位置（３１８）の前記最適集合に前記コンピュータ・ファイル（３２０）内で識別された前記進路（３０４）に沿って移動して、前記自動検証プロセス（２０２）を実施するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記構造（２０６）と同一の設計仕様にマッチする複数の構造（２０６）に対する前記自動検証プロセス（２０２）を実施する際に使用するための前記コンピュータ・ファイル（３２０）を格納するステップ（１０１４）をさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 構造（２０６）と相対的な複数のテスト位置（３０８）で前記複数のテスト画像（３１０）を生成したセンサ・システム（２１０）から、複数のテスト画像（３１０）を受信し、生成された前記複数のテスト画像（３１０）の各テスト画像を前記構造（２０６）のコンピュータ・モデル（２３６）に登録する登録コンポーネント（３０３）と、
    最小数のテスト画像を用いて、関心のある前記構造（２０６）の領域の全体をキャプチャできるようにする位置（３１８）の最適集合を前記複数のテスト位置（３０８）から決定し、前記自動誘導ビークル（２２２）を位置（３１８）の前記最適集合の各々に最小時間で移動するための進路（３０４）を生成し、前記ファイルが前記進路（３０４）を識別する前記構造（２０６）に対する前記アセンブリ（２０４）の状態の前記自動化された検証（２０２）を実施する際に使用するためのファイルを生成する最適化コンポーネント（３０５）と、
    を含むプロセッサ（３０２）を備えた、装置。
11. 前記センサ・システム（２１０）をさらに含み、前記センサ・システム（２１０）は前記センサ・システム（２１０）を前記構造（２０６）と相対的な前記複数のテスト位置（３０８）に移動するように構成された自動誘導ビークル（２２２）に接続された、請求項１０に記載の装置。
12. 前記構造（２０６）は機体構造（２０６）であり、前記複数のテスト画像（３１０）内のテスト画像は前記機体構造（２０６）内の複数の穴または前記機体構造（２０６）内の複数の穴に取り付けられた複数のファスナのうち少なくとも１つをキャプチャする、請求項１０に記載の装置。
13. 前記複数のテスト画像（３１０）は１００から１００，０００のテスト画像を含む、請求項１０に記載の装置。
14. テスト位置（３０８）で生成された前記複数のテスト画像（３１０）内のテスト画像は、基準座標系に関して前記センサ・システム（２１０）に対する特定のテスト位置および特定のテスト方位に対応する、請求項１０に記載の装置。

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