본 논문은 3차원 모델링을 위한 두 개의 3차원 데이터들을 정합하는데 있어서 효율적인 방법을 제안한다. 3차원 데이터들은 서로 임의의 각도에서 취득한 것으로 취득 장치의 위치 및 2차원 영상정보가 포함 되어있다. 이 정보들을 이용하여 보다 빠르고 정확한 정합을 이루는 방법을 제안한다. 2차원 영상정보를 이용하여 보다 쉽게 대응점들을 찾아내는 것으로 대응하는 4개의 점에 대한 체적을 이용하여 모형의 크기를 일치시킨다. 또한, 이 점들로부터 얻어낸 좌표축의 호모그라피(homography)를 추출해냄으로써 2개의 데이터에 대한 정합과정은 보다 빠르고 정확하게 이루어진다. 제안한 알고리즘의 장점은 2차원 영상정보를 이용하기 때문에 정합하는 데에 있어서 오류가 적고 반복하는 과정이 불필요하다. 또한, 취득된 2차원 영상정보를 정합하고, 이를 3차원 모형에 2차원 영상을 씌움으로써 정합은 완벽하게 이루어진다.
온라인을 기반한 제품의 구매가 활성화 됨에 따라, 소비자들의 제품 디자인에 대한 사실적이고 정확한 정보를 요구하고 있다. 본 연구에서는 제품의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 실사적 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 종횡비를 파라미터로 하는 2D-3D 정합을 수행한다. 이러한 2D-3D 정합에 있어 발생하는 연산의 복잡도와 비선형도를 낮추기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 임의의 회전행렬에 대한 임시적 최적 이동 벡터 (TOTV), 회전행렬에 대한 비선형 최적화 단계로 접근한다. 제안하는 방법의 유용성을 시현하기 위해 3차원 컬러 측정기로는 색외관을 획득하기 힘든 메탈릭 페인트 재질로 이루어진 제품에 적용한 구현결과를 보인다.
Purpose: A fully digital approach to oral prosthodontic rehabilitation requires the possibility of combining (i.e., registering) digital documentation from different sources. This becomes more complex in an edentulous jaw, as fixed dental markers to perform reliable registration are lacking. This validation study aimed to evaluate the reproducibility of 1) intraoral scanning and 2) soft tissue-based registration of an intraoral scan with a cone-beam computed tomography (CBCT) scan for a fully edentulous upper jaw. Materials and Methods: Two observers independently performed intraoral scans of the upper jaw in 14 fully edentulous patients. The palatal vault of both surface models was aligned, and the inter-observer variability was assessed by calculating the mean inter-surface distance at the level of the alveolar crest. Additionally, a CBCT scan of all patients was obtained and a soft tissue surface model was generated using patient-specific gray values. This CBCT soft tissue model was registered with the intraoral scans of both observers, and the intraclass correlation coefficient(ICC) was calculated to evaluate the reproducibility of the registration method. Results: The mean inter-observer deviation when performing an intraoral scan of the fully edentulous upper jaw was 0.10±0.09 mm. The inter-observer agreement for the soft tissue-based registration method was excellent(ICC=0.94; 95% confidence interval, 0.81-0.98). Conclusion: Even when teeth are lacking, intraoral scanning of the jaw and soft tissue-based registration of an intraoral scan with a CBCT scan can be performed with a high degree of precision.
This paper presents a texture mapping method of a 3D scanned model with 2D images from different views. The texture mapping process consists of two steps Registration of the 3D facet model to the images by interactive points matching, and 3D texture mapping of the image pieces to the corresponding facets. In this paper. some implem entation issues and illustrative examples are described.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.
The aim of the 3D medical imaging is to facilitate the creation of clinically usable image-based algorithm. Clinically usable imaging algorithm for image analysis requires a high degree of interaction to verify and correct results from registration algorithms, such as the Insight Toolkit (ITK) and the Visualization Toolkit (VTK) which are the class libraries. ITK provides segmentation algorithms and VTK has powerful 3D visualization. However, to apply those libraries to the medical images such as Computerized Tomography (CT), the algorithm based on the interactive construction and modification of data objects are necessary. In this paper we showed the 3D registration about mandibular premolar of human teeth acquired by micro-CT scanner. Also, we used the ITK to find the contour of pulp layer of premolar, furthermore, the 3D imaging was visualized with VTK designed to create one kind of view on the data of 3D visualization. Finally, we evaluated that the volume model of pulp layer would be useful for the tooth morphology in dental medicine.
본 논문에서는 무인 지상 차량의 (Unmanned Ground Vehicle, UGV)의 위치 추정을 위한 컴퓨터 비전 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 연속적으로 획득되는 360도 거리 정보(range data)와 디지털 수치모델(Digital Surface Model, 이하 DSM)의 3차원 등록(3-D registration) 방법에 기반하고 있다. 많은 수의 3차원 점군(point clouds) 정보를 가지고 있는 거리 정보의 연속적 3차원 등록은 상당한 수행 시간을 필요로 한다. 실시간 위치 추정을 위해 우리는 투영 기반의 등록 방법과 Uniform Arc Length Sampling(이하 UALS) 방법을 제안한다. UALS는 거리영상에서의 GSD(ground sample distance)를 균일하게 유지하면서 동시에 3차원 샘플 포인트의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 투영 기반 등록 기술은 3차원 대응점의 탐색 시간을 감소시킨다. 두 개의 실제 항법 경로를 이용한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다. 3차원 점군의 다양한 샘플링에 대하여 제안하는 기술의 속도 및 정합 성능을 기존 방법과 비교하였다.
This study analyzed the registration of patent and utility models by fashion firms in Korea. A total of 2,291 registration cases of IPC A41B-H from the period of 1996 to 2009 were collected by KIPRIS of the Korean Intellectual Property Organization (KIPO). All cases were analyzed by year to review the longitudinal trend and 481 cases of IPC A41B (shirts, underwear, baby linen, and handkerchiefs) and 1088 cases of IPC A41D (outerwear, protective garments, and accessories) were analyzed by content (provided benefit type and developing method), by detailed product items and the characteristics of the applicant. The results of this study were as follows: 1) Registration of IPC 41 increased steeply by the year (especially since 2006) and the patent registrations increased more than those in the utility model. 2) Analyzing the application content of A41B on the basis of benefit showed that 75% were to provide new functions and the rest were for health. In terms of the developing method, 83% of benefit provided by the application were by design development, 11.2% were by material, and the rest was by process, In the cases of IPC A41D, 23.6% were for safety and protection. In terms of the developing method, the process and material development were more frequently adopted than in the cases of A41B. 3) The major product types of A41B were socks, underwear, and infant wear, whereas gloves and parts of clothing were major items in A41D. 4) In terms of the characteristics of the applicant, registration by firms was greater for patents than for utility models and registration by foreigners increased in 2006 due to the complete opening of the retail market. 5) Fifteen universities registered for a total 57 cases and major applications were for IT related clothing or high-tech protective items.
This paper proposes a framework to automatically align Dental range image captured by depth sensors like the Microsoft Kinect. Aligning dental images by intraoral scanning technology is a difficult problem for applications requiring accurate model of dental-scan datasets with efficiency in computation time. The most important thing in dental scanning system is accuracy of the dental prosthesis. Previous approaches in intraoral scanning uses a Z-buffer ICP algorithm for fast registration, but it is relatively not accurate and it may cause cumulative errors. This paper proposes additional Alignment using the rough result comes after intraoral scanning alignment. It requires that Each Depth Image of the total set shares some overlap with at least one other Depth image. This research implements the automatically additional alignment system that aligns all depth images into Completed model by computing a network of pairwise registrations. The order of the each individual transformation is derived from a global network and AABB box overlap detection methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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