KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.5
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pp.229-236
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2023
Since 3D printed medical implant parts usually have surface defects, it is necessary to inspect the surface after manufacturing. In order to automate the surface inspection, it is effective to 3D scan the implant and reconstruct it as a scan model such as a point cloud. When constructing a scan model, the characteristics of the shape and material of the implant must be considered because it has characteristics different from those of general 3D printed parts. In this paper, we present a method to reconstruct the 3D scan model of a 3D printed metal bone-plate that is one kind of medical implant parts. Multiple partial scan data are produced by multi-view 3D scan, and then, we reconstruct a scan model by alignment and merging of partial data. We also present the process of the scan model reconstruction through experiments.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.18-20
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2022
3D 프린팅 임플란트 부품은 표면에 결함이 생기기 쉬우므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 표면 검사를 자동화하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군 (point cloud)와 같은 스캔 모델로 구성하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트가 일반적인 3D 프린팅 출력물과는 다른 특성들을 가지므로 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 3D 프린터로 출력된 의료용 임플란트 부품의 특성에 맞게 3D 스캔을 수행하여 스캔 모델을 구성하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 생성된 스캔 모델을 보인다.
This paper proposes a 3D animated body profile using 3D body scanning and motion capture devices. Users can create their own personalized body profiles with animation by performing 3D scans for a predetermined set of poses. To achieve this, a template animation was obtained through motion capture for a series of poses, and the acquired 3D scan data from users was mapped to the key poses of the animation using Pose-space deformer. The resulting 3D animated body profiles provide users with greater satisfaction compared to traditional static 2D images or 3D scan data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.8
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pp.1-7
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2019
When using conventional 3D image scanning methods, it is common for image scanning to be done manually, which is labor-intensive. Scanning a space made up of complicated equipment or scanning a narrow space that is difficult for the user to enter, is problematic, resulting in quality degradation due to the presence of shadow areas. This paper proposes a method to scan an image using a rover equipped with a scanner in areas where it is difficult for a person to enter. To control the scan path precisely, the 3D image remote scan automation method based on the rover move rule definition is described. Through the study, the user can automate the 3D scan plan in a desired manner by defining the rover scan path as the rule base.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.212-216
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2007
3D 스캐너의 보급으로 3차원 모델 생성이 가능하게 되었으나 결과로 얻은 형상이 아직 사진에서와 같은 사실적 묘사에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 얼굴의 3D 스캔 데이터에 효율적인 텍스처 매핑을 통해 사실적 렌더링 결과를 얻을 수 있는 방법을 기술한다. 3D 얼굴 스캔 데이터와 얼굴의 사진 이미지의 좌표를 정확하게 맞추어 3D 스캔 데이터와 얼굴 이미지의 버덱스를 매치시켜주고, 얼굴 이미지의 해당 버텍스에 들어 있는 칼라 값을 3D 스캔 데이터의 버텍스에 넘겨주는 텍스처 매핑을 구현한다. 본 논문에서는 정면, 좌측, 우측 3장의 이미지를 이용하여 간단히 멀티텍스처 매핑을 수행하는 방법과 이 때 발생하는 사진 간의 경계선에서 발생하는 문제 해결에 대해 기술한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.312-320
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2020
3D scanning began in the field of manufacturing. In the construction field, a BIM (Building Information Modeling)-based 3D modeling environment was developed and used for the overall construction, such as factory prefabrication, structure construction inspection, plant facility, bridge, tunnel structure inspection using 3D scanning technology. LiDARs have higher accuracy and density than mobile scanners but require longer registration times and data processing. On the other hand, in interior building space management, relatively high accuracy is not needed, and the user can conveniently move with a mobile scan system. This study derives considerations for the development of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)-based Scan Backpack systems that move freely and support real-time point cloud registration. This paper proposes the mobile scan system, framework, and component structure to derive the considerations and improve scan productivity. Prototype development was carried out in two stages, SLAM and ScanBackpack, to derive the considerations and analyze the results.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.11a
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pp.135-137
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2013
본 논문은 포인터 레이저를 이용한 3D 스캔방식을 제안한다. 3D 스캔이란 물체의 3차원 정보(x, y, z)를 추정하는 기술이다. 3D 스캔 기술은 과거에서부터 많은 연구가 진행 되었으며 스테레오 카메라, 패턴 인식 등 다양한 방식으로 3파원 정보를 추정 한다. 기존의 방식들은 물체의 표면 정보를 정확하게 스캔하는 장점을 가졌지만, 스캐너의 비용이 비싸고, 그 부피가 크다는 단점 때문에 상용화에 어려움이 많다. 본 논문은 기존 방법보다 부피가 작고 가벼우며 시스템 비용이 적은 포인터 레이저를 이용하여 3차원 정보를 추정하는 방법에 대하여 설명한다. 물체의 깊이 정보(z)에 따른 포인터 레이저의 영상에서의 위치 변화를 통하는 방식으로 3차원 정보 추정을 구현 하였다. 실험을 통하여 포인터 레이저만으로 3차원 정보가 추정 되는 것을 확인한다. 위 방법은 3D 스캐너의 부피가 최소화 되므로 다양한 제품에 부착되어 3D 스캐너의 상용화를 기대한다.
3D human body scan technique is known to be practically useful in industrial field as the technique becomes more precise and cheaper. Landmark extraction is essential for full utilization of the scan data. In this paper, we suggest an algorithm for automatic landmark extraction. For this purpose, we perform markerless matching to the target data using PCA analysis and quasi-Newton optimization. Landmarks are extracted from the topology of resulting body.
An implementation of animation module using the 3D body data scanned by laser scanner is reported in this paper. Characteristic points of the skeleton in human body were picked up as pivot point for 3D rotation. The body data set wes reconstructed as objects built in hierarchical tree structure, which is based on skeleton model. In order to implement the 3D animation of the laser scanned body data, the vertexes of the objects were connected as skeleton structure and animated to follow dynamic patterns inputted by user.
To aim of this study was to assess the full scan and half scan of imaging with half scan factor. Patients without a cerebral vascular disease (n = 30) and were subject to the full scan half scan, and set a region of interest in the cerebral artery from the three regions (C1, C2, C3) in the range of 7 to 8 mm. MIP (maximum intensity projection) to reconstruct the images in signal strength SNR (signal to noise ration), PSNR (peak signal noise to ratio), RMSE (root mean square error), MAE (mean absolute error) and calculated by paired t-test for use by statistics were analyzed. Scan time was half scan (4 minutes 53 seconds), the full scan (6 minutes 04 seconds). The mean measurement range (7.21 mm) of all the ROI in the brain blood vessel, was the SNR of the first C1 is completely scanned (58.66 dB), half-scan (62.10 dB), a positive correlation ($r^2=0.503$), for the second C2 SNR is completely scanned (70.30 dB), half-scan (74.67 dB) the amount of correlation ($r^2=0.575$), third C3 of a complete scan SNR (70.33 dB), half scan SNR (74.64 dB) in the amount of correlation between the It was analyzed with ($r^2=0.523$). Comparative full scan with half of SNR ($4.75{\pm}0.26dB$), PSNR ($21.87{\pm}0.28dB$), RMSE ($48.88{\pm}1.61$), was calculated as MAE ($25.56{\pm}2.2$). SNR is also applied to examine the half-scans are not many differences in the quality of the two scan methods were not statistically significant in the scan (p-value > .05) image takes less time than a full scan was used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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