This paper proposes a system for measuring the 3D human bodies using the multiple 2D images. The system establishes the multiple image input circumstance from the digital camera for image measurement. The algorithm considering perspective projection leads us to estimate the 3D human bodies from the multiple 2D images such as frontal. side and rear views. The results of the image measurement is compared those of the direct measurement and the 3D scanner for the total 40 items (12 heights, 15 widths and 13 depths). Three persons measure the 40 items using the three measurement methods. In comparison of the results obtained among the measurement methods and the persons, the results between the image measurement and the 3D scanner are very similar. However, the errors for the direct measurement are relatively larger than those between the image measurement and the 3D scanner. For example, the maximum errors between the image measurement and the 3D scanner are 0.41cm in height, 0.39cm in width and 0.95cm in depth. The errors are acceptable in body measurement. Performance of the image measurement is superior to the direct. because the algorithm estimates the 3D positions using the perspective projection. In above comparison, the image measurement is expected as a new method for measuring the 3D body, since it has the various advantages of the direct measurement and 3D scanner in performance for measurement as well as in the devices, cost, Portability and man power.
Measurement protocols for hand anthropometry have been studied for ergonomic product design. The present study developed a 3D semi-automatic measurement protocol (3D-SAMP) which semi-automatically measures various hand dimensions using a 3D scanner. The 3D-SAMP was compared with the conventional direct measurement method (DMM) to examine its effectiveness. The 3D-SAMP consists of (1) fabricating a plaster cast of the hand, (2) placing landmarks on the plaster hand, (3) scanning the plaster hand with a 3D scanner, (4) identifying automatically the positions of the landmarks on the digital hand, and (5) extracting automatically hand anthropometric measurements (lengths, widths, thicknesses, and circumferences). An evaluation experiment conducted in the study found the 3D-SAMP preferred to the DMM in terms of reliability (the number of dimensions exceeding the variability criteria SD=2 mm and CV=5% : 3D-SAMP =2 and DMM=24) and ease of measurement (3D-SAMP=5.2 and DMM=4.3 out of 7). The 3D-SAMP can be applied to ergonomic design of a hand-held product.
Purpose: The purpose of this study was to compare and analyze the method of measuring the angle of the trunk rotation using a smartphone with 3D smartphone holder compared to a scoliometer, which is a measuring tool used as a method for diagnosing scoliosis in scoliosis patients. Methods: Angle of trunk rotation was measured in 21 subjects diagnosed with scoliosis. scoliometer measurement method, a smartphone measurement method with a 3D smartphone holder, a smartphone blind measurement method with a 3D smartphone holder, a smartphone measurement method without a smartphone holder, a smartphone blind measurement method without a smartphone holder, and a total of five measurement methods were repeated three times for comparison and analysis. Results: The smartphone measurement method with a 3D smartphone holder has excellent intra-rater reliability of angle of trunk rotation (Rater A; ICC3, 2≥0.993, Rater B; ICC3, 2≥0.992). The smartphone blind measurement method with a 3D smartphone holder has excellent inter-rater reliability of angle of trunk rotation (ICC2, 2≥0.968). The scoliometer measurement method had the highest validity (r=0.976) with the smartphone measurement method with a 3D smartphone holder, and the blind measurement method without a smartphone holder had the lowest validity (r=0.886). Conclusion: These findings, the angle of trunk rotation measured by the smartphone measurement method with a 3D smartphone holder in scoliosis patients showed high reliability and validity compared to the scoliometer measurement method.
In this letter, a parametric analysis of the Fresnel-field antenna measurement method is performed for a square aperture. As a result, the optimum number of Fresnel fields for one far-field point is guided as $M_{opt}=N_{opt}=D^2/{\lambda}R+5$, where D is the antenna diameter, ${\lambda}$ is the wavelength, and R is the distance between the source antenna and the antenna under test. For the aperture size 5 ${\leq}$$L_x/{\lambda}$${\leq}$ 20, the tolerable distances for gain errors of 0.5 dB and 0.2 dB can be guided as $R_{0.5\;dB}$${\approx}$$1.2Lx/{\lambda}$ and $R_{0.2\;dB}$${\approx}$$2.0L_x/{\lambda}$, where $L_x$ is the lateral length of the square aperture. The tolerable distances for 20 ${\leq}$$L_x/{\lambda}$${\leq}$ 200 are also proposed. This measurement guideline can be fully utilized when performing the Fresnel-field antenna measurement method.
Background: This study was performed to compare glenoid version and inclination measured using two-dimensional (2D) images from computed tomography (CT) scans or three-dimensional (3D) reconstructed bone models. Methods: Thirty patients who had undergone conventional CT scans were included. Two orthopedic surgeons measured glenoid version and inclination three times on 2D images from CT scans (2D measurement), and two other orthopedic surgeons performed the same measurements using 3D reconstructed bone models (3D measurement). The 3D-reconstructed bone models were acquired and measured with Mimics and 3-Matics (Materialise). Results: Mean glenoid version and inclination in 2D measurements were -1.705° and 9.08°, respectively, while those in 3D measurements were 2.635° and 7.23°. The intra-observer reliability in 2D measurements was 0.605 and 0.698, respectively, while that in 3D measurements was 0.883 and 0.892. The inter-observer reliability in 2D measurements was 0.456 and 0.374, respectively, while that in 3D measurements was 0.853 and 0.845. Conclusions: The difference between 2D and 3D measurements is not due to differences in image data but to the use of different tools. However, more consistent results were obtained in 3D measurement. Therefore, 3D measurement can be a good alternative for measuring glenoid version and inclination.
Recent advancements in optics technology enable us to realize fast scans of hands using two-dimensional (2D) image scanners. In this paper, we propose an automatic hand measurement system using 2D image scanners for customized glove production. To develop the automatic hand measurement system, firstly hand scanning devices has been constructed. The devices are designed to block external lights and have user interface to guide hand posture during scanning. After hands are scanned, hand contour is extracted using binary image processing, noise elimination and outline tracing. And then, 19 hand landmarks are automatically detected using an automatic hand landmark detection algorithm based on geometric feature analysis. Then, automatic hand measurement program is executed based on the automatically extracted landmarks and measurement algorithms. The automatic hand measurement algorithms have been developed for 18 hand measurements required for custom-made glove pattern making. The program has been coded using the C++ programming language. We have implemented experiments to demonstrate the validity of the system using 11 subjects (8 males, 3 females) by comparing automatic 2D scan measurements with manual measurements. The result shows that the automatic 2D scan measurements are acceptable in the customized glove making industry. Our evaluation results confirm its effectiveness and robustness.
There are several problems in the conventional 2-D image processing and 3-D measurement systems. In the case of the 2-D image processing system, it is not possible to detect elevation data. In a 3-D measurement system, it requires a skillful operator and a lot of time for measuring data. Also, there exist data errors depending on operators. The limitation of detecting elevation data in the 2-D image processing system can be solved by laser diodes. In this study an algorithm that measures the accurate data in a subject face to be detected by combining laser diodes and a commercial CCD camera is developed. In the development process, a planar equation is developed using laser diodes and the equation is used to obtain a normal vector. Based on the results, an algorithm that transforms commercial CCD camera coordinates to 3-D coordinates is proposed. The completed measurement method will be applied to replace a manual measurement system for vehicle bodies and parts by an automated system.
Technique of length measurement error is widely used in the accuracy assessment of CMMS(Coordinate measuring machines) and machine tools, as it is simple and direct measurement within the working volume of a machine. In this paper, a new method is proposed for the evaluation of the length measurement error in relation to the volumetric accuracy. lD, 2D, and 3D measuring lines are considered for recpective length measurement error: 1D, 2D, and 3D length measurement uncertainties are evaluated from volumetric accuracy. The relationship between the volumetric accuracy md length measurement error to is discussed. PC based system for length measurement error evaluation and simulation is developed.
This study intend to analyze differences between 3D body scanning sizes and direct measurement sizes of same subjects. The subjects of study are female students of university in China. 3D data analyze as a 3D Body Measurement Soft System. The conclusion found is as below: In case of circumferences, error between direct-measurement size and 3D body scanning size is from 4.9mm to 62.2mm. The neck circumference size of directmeasurement is bigger than 3D body scanning size. The height error range is from 0.6mm to 51mm. Height of underbust, waist and hip are that direct-measurement sizes are higher than 3D body scanning sizes. Gap of width is from 3.8mm to 21.9mm. The gap range is too narrow relatively to others. Only direct-measurement size of neck width is wider than 3D body scanning size. Error range of length is from 0.3mm to 41.8mm. 3D body scanning sizes of lateral neck to waistline, upperarm length, arm length, neck shoulder point to breast point, shoulder center point to breast point, lateral shoulder to breast point are longer than direct-measurement sizes. They have a negative margin of error. I intend to set up same measurement point between direct-measurement and 3D body scanning but they have some errors because direct-measurement point is applied by a person. 3D body scanning measurement point is settled by automatic system. A measurement point of direct-measurement and 3D body scanning isn't unite. So we need to make a standard of setting up measurement points.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Constitutions. We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image and data of man's face and measure facial figure data. So We should examine the Measurement of Facial Figure data error of 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) in Software Error Analysis. 2. Methods We scanned face status by using 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). And we measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data by Facial Measurement program. 2.1 Repeatability test We measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data restored by 3D-AFRA by Facial Measurement program 10 times. Then we compared 10 results each other for repeatability test. 2.2 Measurement error test We measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data by two different measurement program that are Facial Measurement program and Rapidform2006. At measuring lengths Between Facial Definition Parameters, we uses two measurement way. The one is straight line measurement, the other is curved line measurement. Then we compared results measured by Facial Measurement program with results measured by Rapidform2006. 3. Results and Conclusions In repeatability test, standard deviation of results is 0.084-0.450mm. And in straight line measurement error test, the average error 0.0582mm, and the maximum error was 0.28mm. In curved line measurement error test, the average error 0.413mm, and the maximum error was 1.53mm. In conclusion, we assessed that the accuracy and repeatability of Facial Measurement program is considerably good. From now on we complement accuracy of 3D-AFRA in Hardware and Software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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