大型構造物の静的試験において、重要箇所の位置決め効率が低く、製造誤差や多元的測定の不確かさの影響を受けやすい問題に対し、多元異種計測融合による位置決めとマッピングの手法を提案する。統一された空間計測フレームワークの下で、多機器協調メカニズムと不確かさ重み付け融合戦略を導入し、レーザートラッカー、三次元スキャナー、レーザープロジェクターの協調測定を実現した。複数ステーションの点群結合技術を用いて高精度な実体モデルを構築し、パッチ密度に基づく動的近傍探索アルゴリズムを改良、位置補正ソフトを開発して製造誤差の自動補償を実現。エンドツーエンドの不確かさ伝播モデルを構築し、モンテカルロ法により誤差伝播過程を検証した。66,613パッチのモデルテストでは、改良されたアルゴリズムにより近傍パッチ検索量が38%～45%削減され、計算時間が18.2～20.5秒に短縮され、効率が17%～26%向上した。200点の高密度試験結果では、位置決め最大誤差が0.454 mm、平均誤差が0.400 mmで、従来の手動位置決め法に比べて大幅に低減。再現性試験の結合標準偏差は0.178 mm。3～10 mの測定範囲内で位置誤差は1 mm以内に保持。不確かさ解析の結果、システム合成標準不確かさは約0.42 mmで、試験結果とほぼ一致。200点の位置決めシナリオでは、総位置決め時間が1,277分から95分に短縮され、効率が100%以上向上。本手法は高精度を確保しつつ位置決め効率を大幅に向上させ、不確かさモデリングにより測定結果の説明性と追跡可能性を実現。異なる材料、構造、測定距離条件下でも良好な安定性、適応性、工学的応用可能性を示し、大型複雑構造物試験における高精度高速位置決めの有効な技術支援を提供できる。

多元異種計測; 融合位置決め; 不確かさ伝播; 位置補正; 大型構造物; ひずみゲージ位置決め