In reverse engineering area, it is rapidly developing reconstruction of surfaces from scanning or digitizing data, but geometric models of existing objects unavailable many industries. This paper describes new methodology of reverse engineering area, good strategies and important algorithms in reverse engineering area. Furthermore, proposing reconstruction of surface technique is presented. A method find base geometry and blending surface between them. Each based geometry is divided by triangular patch which are compared their normal vector for face grouping. Each group is categorized analytical surface such as a part of the cylinder, the sphere, the cone, and the plane that mean each based geometry surface. And then, each based geometry surface is implemented infinitive surface. Infinitive average surface's intersections are trimmed boundary representation model reconstruction. This method has several benefits such as the time efficiency and automatic functional modeling system in reverse engineering. Especially, it can be applied 3D scanner and 3D copier.
This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.
In order to make dental implant surgery successful, it is important to perform proper planning for dental implant placement. In this paper, we propose a decent approach to dental implant placement planning based on geometric processing of 3D models of jawbones, a nerve curve and neighboring teeth around a missing tooth. Basically, the minimum enclosing cylinders of the neighboring teeth around the missing tooth are properly used to determine the position and direction of the implant placement. The position is computed according to the radii of the cylinders and the center points of their top faces. The direction is computed by the weighted average of the axes of the cylinders. For a cylinder whose axis passes the position along the direction, its largest radius and longest length are estimated such that it does not interfere with the neighboring teeth and the nerve curve, and they are used to select the size and type of an implant fixture. From the geometric and spatial information of the jawbones, the teeth and the fixture, we can construct the 3D model of a surgical guide stent which is crucial to perform the drilling operation with ease and accuracy. We have shown the validity of the proposed approach by performing the finite element analysis of the influence of implant placement on bone stress distribution. Adopted in 3D simulation of dental implant placement, the approach can be used to provide dental students with good educational contents. It is also expected that, with further work, the approach can be used as a useful tool to plan for dental implant surgery.
최근 몇 년간 의학 분야에서는 인체의 해부학적 구조를 컴퓨터 그래픽스 기술을 통해 컴퓨터로 재구성하려는 많은 시도가 있었다. 이러한 시도는 치의학 분야에서도 이루어져 왔으며, 여러 분야에 응용되고 있다. 예를 들어, 치과 자료의 3차원 가시화와 측정, 임플란트 식립 위치 찾기, 보철학에서 인공치아 재건을 위한 곡면 재구성과 교정학에서 치아의 재위치 등이 그 예이다. 본 논문에서는 이들 치의학 응용 분야에서 가장 중요하게 사용되고 있는 교두, 능선, 열구 및 피트와 같은 치아의 기하학적인 특징을 검출하기 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 석고 모형의 3차원 입력으로 만들어진 3차원 치아 모델에서 계산된 근사 곡률에 기초한다. 제안된 방법을 사용하여 검출된 결과는 기하학적인 특징을 보여주며, 제안한 방법과 다른 기존의 방법의 가시적 비교를 통해, 제안한 방법이 좀더 정확한 기하학적인 특징을 검출하는데 유용하게 사용될 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 실외에서 촬영된 비교정 영상으로부터 3차원 건물 구조를 복원하는 반자동화 방법론을 제안한다. 사용자는 관심있는 건물을 임의의 위치에서 촬영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 먼저, 입력영상에 대하여 SIFT 알고리즘을 이용하여 특징점과 대응점을 추출한다. 두 번째로, 각 영상에 존재하는 선과 소실점을 추정하고, 추정된 소실점으로 추출한 선들을 그룹화 한다. 다음으로, 각 영상 간의 관계를 대응점의 개수로 정의한 인접 그래프를 이용하여 입력 영상에 대한 순서를 정의하여, 각 영상을 촬영한 카메라의 위치 정보를 보정한다. 최종적으로 추정한 카메라의 정보와 각 영상에서 그룹화된 선을 이용하여 건물의 대략적인 3차원 구조를 복원한다. 하프 에지(half-edge) 자료 구조와 오일러 연산자(Euler operator)를 이용한 상세 모델링을 수행함으로써 완성된 건물 구조를 복원할 수 있다. 본 논문에서는 자동으로 추출된 기하학적 정보를 이용하여 최소한의 사용자 입력으로 건물을 복원 할 수 있도록 하였다.
This paper is to model a 3D-shape product applying mathematically the data acquired from a 3D scanner and using an Automatic Design Program. The research studied in the reverse engineering up to now has been developed continuously and surprisingly. However, forming 3D-shape solid models in CAE and CAM, based on the research, the study leaves much to be desired. Especially, analyses and studies reverse-designing automatically using measured data after manufacturing. Consequently, we are going to acquire geometric data using an 3D scanner in this study with which we will open a new field of reverse engineering by a program whic hcan design a 3D-shape solid model in a CAD-based program automatically.
A 3D CAD system that can be used on a smart device is proposed. Smart devices are now a part of everyday life and also are widely being used in various industry domains. The proposed 3D CAD system would allow modeling in a rapid and intuitive manner on a smart device when an engineer makes a 3D model of a product while moving in an engineering site. There are several obstacles to develop a 3D CAD system on a smart device such as low computing power and the small screen of smart devices, imprecise touch inputs, and transfer problems of created 3D models between PCs and smart devices. The author discusses the system design of a 3D CAD system on a smart device. The selection of the modeling operations, the assignment of touch gestures to these operations, and the construction of a geometric kernel for creating both meshes and a procedural CAD model are introduced. The proposed CAD system has been implemented for validation by user tests and to demonstrate case studies using test examples. Using the proposed system, it is possible to produce a 3D editable model swiftly and simply in a smart device environment to reduce design time of engineers.
Due to the fact that 3D printing is applied to many areas of life, 3D printing models are often used illegally without any permission from the original providers. This paper presents a novel watermarking algorithm for the copyright protection and ownership identification for 3D printing based on the radius curvature of 3D triangle. 3D triangles are extracted and classified into groups based on radius curvature by the clustering algorithm, and then the mean radius curvature of each group will be computed for watermark embedding. The watermark data is embedded to the groups of 3D triangle by changing the mean radius curvature of each group. In each group, we select a 3D triangle which has the nearest radius curvature with the changed mean radius curvature. Finally, we change the vertices of the selected facet according to the changed radius curvature has been embedded watermark. In experiments, the distance error between the original 3D printing model and the watermarked 3D printing model is approximate zero, and the Bit Error Rate is also very low. From experimental results, we verify that the proposed algorithm is invisible and robustness with geometric attacks rotation, scaling and translation.
8진트리 모델은 3차원 물체를 계층적으로 모델링할 수 있는 기법으로 임의의 시각 방향에서 투영영상을 생성할 수 있으므로 3차원 물체인식 등 다양한 분야에서 효율적인 데이터 베이스로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 8진트리 모델을 사용해 투영 영상을 만들어 보고 Multi level boundary search 알고리즘을 사용해 표면 영상을 생성해 본다. 또한 2D 영상과 3D 영상의 특징점을 구하는 방법과 2D 특징점, 3D 특징점의 기하학적 변환을 통하여 유사 특징점을 찾는 방법에 대하여 언급한다. 이 방법들은 3D 물체 모델링을 위한 효율적인 데이터 베이스 구축과 물체 특징점 응용을 위한 기본 자료로 활용될 수 있다.
줌 렌즈 CCD 카메라는 사용상 많은 장점을 갖고 있으나 기하학적으로 불안정하여 카메라 검정이 어려운 문제점을 가지고 있으며 이것은 일반적으로 알려진 것과 같이 줌 카메라의 변수가 줌 위치에 따라 변화하기 때문이다. 본 연구에서는 줌 렌즈 CCD카메라의 변수계산과 3차원 위치정확도를 평가하기 위하여 Abdel-Aziz와 Karara가 제안한 DLT기법과 Tsai 기법을 비교분석하였다. 그 결과, 기준점을 대상물이 위치한 공간에 함께 배치할 경우에 Tsai와 DLT모델식에 의한 3차원 위치정확도는 두 방법 모두 비슷하였으나, 기준점과 대상물이 이격되는 경우 DLT에 비해 Tsai가 더 안정적임을 알 수 있었다. 따라서, 그 동안 많이 사용해 온 DLT기법의 변수 최적화를 위한 추가적인 연구가 3차원 위치 정확도 향상을 위해 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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