Nondestructive methods such as ultrasonic and magnetic resonance imaging systems have many advantages but still much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct a biological object to obtain interior and exterior informations, 3D image visualization model from a series of sliced sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, a PC based automatic 3D visualization system is presented. The system is composed of three modules. The first module is the handling and image acquisition module. The handling module feeds and slices a cylindrical shape paraffin, which holds a biological object inside the paraffin. And the paraffin is kept being solid by cooling while being handled. The image acquisition modulo captures the sectional image of the object merged into the paraffin consecutively. The second one is the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last one is the image processing and visualization module, which processes a series of acquired sectional images and generates a 3D volumetric model. To verify the condition for the uniform slicing, normal directional forces of the cutting edge according to the various cutting angles were measured using a strain gauge and the amount of the sliced chips were weighed and analyzed. Once the 3D model was constructed on the computer, user could manipulate it with various transformation methods such as translation, rotation, and scaling including arbitrary sectional view.
It is essential to collect and analyze target information around the vehicle for autonomous driving of the vehicle. Based on the analysis, environmental information such as location and direction should be analyzed in real time to control the vehicle. In particular, obstruction or cutting of objects in the image must be handled to provide accurate information about the vehicle environment and to facilitate safe operation. In this paper, we propose a method to simultaneously generate 2D and 3D bounding box proposals using LiDAR Edge generated by filtering LiDAR sensor information. We classify the classes of each proposal by connecting them with Region-based Fully-Covolutional Networks (R-FCN), which is an object classifier based on Deep Learning, which uses two-dimensional images as inputs. Each 3D box is rearranged by using the class label and the subcategory information of each class to finally complete the 3D bounding box corresponding to the object. Because 3D bounding boxes are created in 3D space, object information such as space coordinates and object size can be obtained at once, and 2D bounding boxes associated with 3D boxes do not have problems such as occlusion.
Nondestructive methods such as ultrasonic and magnetic resonance imaging systems have many advantages but still much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct some biological objects to get interior and exterior informations, constructing 3D image form a series of slices sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, a PC based automatic 3D model generator was developed. The system was composed of three modules. The first module was the object handling and image acquisition module, which fed and sliced the object sequentially and maintains the paraffine cool to be in solid state and captures the sectional image consecutively. The second one was the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last was the image processing and visualization module, which processed a series of acquired sectional images and generated 3D volumetric model. Handling module was composed of the gripper, which grasped and fed the object and the cutting device, which cuts the object by moving cutting edge forward and backward. sliced sectional images were acquired and saved in a form of bitmap file. 2D sectional image files were segmented from the background paraffine and utilized to generate the 3D model. Once 3-D model was constructed on the computer, user could manipulated it with various transformation methods such as translation, rotation, scaling including arbitrary sectional view.
This paper proposes a three-dimensional (3D) segmentation algorithm for extracting a diagnostic object from ultrasound images by using a LoG operator In the proposed algorithm, 2D cutting planes are first obtained by the equiangular revolution of a cross sectional Plane on a reference axis for a 3D volume data. In each 2D ultrasound image. a region of interest (ROI) box that is included tightly in a diagnostic object of interest is set. Inside the ROI box, a LoG operator, where the value of $\sigma$ is adaptively selected by the distance between reference points and the variance of the 2D image, extracts edges in the 2D image. In Post processing. regions of the edge image are found out by region filling, small regions in the region filled image are removed. and the contour image of the object is obtained by morphological opening finally. a 3D volume of the diagnostic object is rendered from the set of contour images obtained by post-processing. Experimental results for a tumor and gall bladder volume data show that the proposed method yields on average two times reduction in error rate over Krivanek's method when the results obtained manually are used as a reference data.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
/
pp.318-324
/
2000
Ultrasonic and magnetic resonance imaging systems are used to visualize the interior states of biological objects. These nondestructive methods have many advantages but too much expensive. And they do not give exact color information and may miss some details. If it is allowed to destruct some biological objects to get the interior and exterior information, constructing 3D image from the series of the sliced sectional images gives more useful information with relatively low cost. In this paper, PC based automatic 3D model generator was developed. The system was composed of three modules. One is the object handling and image acquisition module, which feeds and slices objects sequentially and maintains the paraffin cool to be in solid state and captures the sectional image consecutively. The second is the system control and interface module, which controls actuators for feeding, slicing, and image capturing. And the last is the image processing and visualization module, which processes a series of acquired sectional images and generates 3D graphic model. The handling module was composed of the gripper, which grasps and feeds the object and the cutting device, which cuts the object by moving cutting edge forward and backward. Sliced sectional images were acquired and saved in the form of bitmap file. The 3D model was generated to obtain the volumetric information using these 2D sectional image files after being segmented from the background paraffin. Once 3-D model was constructed on the computer, user could manipulate it with various transformation methods such as translation, rotation, scaling including arbitrary sectional view.
Rapid Prototyping(RP) systems, that fabricate objects with slicers, typically bear staircase artifacts when slices has a certain degree of thickness. A tangential cutting algorithm is developed in order to remove surface distortion as well as to generate smooth laser-cutting trajectory. For this, an energy function is defined with tangential line length and distance between tangential line and middle contour. Then, the energy is minimized to generate effective tangential line segments. The proposed algorithm is tested and verified on 3D object samples and the results show that the generated tangential lines effectively approximate layer surface and make laser trajectory smooth.
Recently, as the public interests about the 3D printing technology are increased, various kinds of 3D printers are being released. But, they are limited to use because they cannot fabricate an object which is larger than the printer's printing volume. To relieve this problem, we propose an interactive 3D mesh editing system for 3D printing the object that is larger than the printing volume. The proposed 3D editing system divides the input 3D mesh using the user's line drawings defining cutting planes and it attaches various connectors. The output meshes are guaranteed to fabricate without post-processing. The printed parts can be assembled using the connectors. Our proposed system has an advantage that it can be used easily by non-professional 3D printer users.
건축시설물의 4D구현과 달리 선형적인 토목시설물의 4D구현시에는 자연지형의 표현을 위한 삼각망 구현기술이 필수적으로 요구된다. 즉, 건축시설물의 4D구현시 3D객체들은 모두 자연적 지형조건과 관계없는 인공적 부재들로 구성되므로 객체속성의 구성이 비교적 용이하다. 반면에 토목시설물은 대부분의 공사에 토공사(Earthwork)가 상당부분을 차지하고 있고, 절성토, 굴착공 등의 토공작업은 인공적 부재가 아닌 자연적 지형으로 구성되어 있으므로 독립적인 3D객체 구성이 용이하지 않다. 4D구현을 위해서는 이러한 토공 작업들 역시 개별 작업 (Activity)별로 정해진 일정에 따라 완성상태를 시뮬레이션 해야한다. 이러한 부분을 해결하기 위해서는 자연지형 정보의 3D객체 간편화 기술이 요구되며, 또한 자연지형의 3D객체화를 위해서는 삼각망구축 기술이 필요하게 된다. 본 연구에서는 선형적으로 공사가 진행되는 도로, 철도 등의 토목시설물 공사에서 토공 작업의 4D구현에 요구되는 토공 3D객체 구성을 삼각망 자동구축 방법으로 해결하고 있다. 연구에서는 기존의 삼각망구축방법을 개선한 레이어 속성별 삼각망이 자동 구성되는 방법론을 제안하며, 제안 방법은 4D시스템과의 연계 모듈로 구성하였다.
본 연구는 상온에서 산소절단기로 철근의 절단시 절단부위로 부터의 고온수열범위와 수열온도를 측정하고 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 현장에서 산소절단기를 사용한 철근절단의 가능성을 파악하는 것을 목적으로 하며 그 결과는 다음과 같다. 1. 산소절단기로 철근을 절단하는 경우 절단 부위로부터 1 cm 떨어진 위치의 수열온도는 $700^{\circ}C{\sim}1000^{\circ}C$의 범위에 있으나, 절단부위로부터 2cm떨어진 위치의 수열온도는 200$^{\circ}C$를 넘지 않는 것으로 나타났다. 2 각 직경, 종류별로 철근의 수열온도 분포를 시뮬레이션한 결과 산소 절단시험와 유사한 절단 거리에 따른 온도 분포를 보임으로서 철근 절단 거리에서 2cm 정도의 여유를 갖고 절단할 경우에는 고온 수열에 따른 취성변화가 발생되지 않는다.
Acquisition of 3D points is an essential process for modelling of physical 3D objects. Although Coordinate Measuring Machine(CMM) is most accurate for this purpose, it is very time consuming. To enhance the data aquisition speed for scuptured surfaces, active vision with reflecctometric method was used for our system. A fter the data acquisition, the system automatically generates cutting tool path for the 3-axis milling of the object. The fullyintegrated system from the data acquisition to the NC-code generation was implemented with IBN-PC/386 and necessary hardwears.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.