Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.
본 논문에서는 가상환경 내의 물체로부터 역감을 얻을 수 있는 3자유도 힘 반향 장치를 제안한다. 이 시스템은 디바이스와 가상환경의 모델과 힘 반향 렌더링 알고리즘 등으로 구성되었다. 평행링크 메커니즘과 와이어에 의한 토크전달 그리고 임피던스 제어가 가능한 제어기를 사용해 3자유도 힘 반향 역감장치(Force-reflecting device)를 설계하였다. 위치 함수만으로 계산되는 힘 반향동작은 God-Object 알고리즘을 사용했다. 3차원 가상물체와 시험 제작한 역감장치(Force-reflecting device)를 인터페이스 실험을 통해 3차원 가상물체와 접촉과 비접촉 그리고 푸쉬 버튼을 만지는 느낌을 검출하였다.
본 논문에서는 지능형 무인 운송 시스템의 위치 인식 문제를 풀기 위한 방법으로, 실외 환경에서 보이는 건물 혹은 건물 입구의 상대적 위치와 자세 추정이 가능한 파티클 필터 기반 3 차원 물체 인식 방법을 제안한다. 제안하는 파티클 필터에 기반한 인식 시스템은 다양한 인식 증거들을 연속 영상에서 융합 및 모델 매칭을 함으로써 강인한 3 차원 물체 인식 및 자세 추정이 가능하다. 제안하는 방법은, 적합한 인식 증거들을 수집/선택하고, 다양한 인식 증거들로 부터 나타나는 인식 대상의 자세를 3 차원 공간상의 확률적인 파티클로 표현하며, 파티클 필터링을 통하여 연속 영상 상의 다양한 인식 증거들을 융합하는 것을 특징으로 한다. 스테레오 카메라를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 방법이 실외 건물의 기하학적 특정을 인식 증거로 활용한 효율적인 3 차원 인식 및 자세 추정을 수행하는 것은 보여준다.
Accurate acquisition of surface geometries such as machined surfaces, biological surfaces, and deformed parts and processing 3D object have been very important technique in scientific study and engineering, expecially for system design, manufacturing and inspection. Defective human teeth are usually ground to be coped with special alloy coping which is hand-made by dental technician. This make dental technician to be difficult and take a long time Dental CAD/CAM Systems consist of two parts, data acquisition and milling. In this paper, a method is studied to mill object which is acquired 3D geometric data of the small object such as a die in stone model. This paper present a control program and a mechanical system for milling 3D object.
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
In this paper, we present auto-annotation tool and synthetic dataset using 3D CAD model for deep learning based object detection. To be used as training data for deep learning methods, class, segmentation, bounding-box, contour, and pose annotations of the object are needed. We propose an automated annotation tool and synthetic image generation. Our resulting synthetic dataset reflects occlusion between objects and applicable for both underwater and in-air environments. To verify our synthetic dataset, we use MASK R-CNN as a state-of-the-art method among object detection model using deep learning. For experiment, we make the experimental environment reflecting the actual underwater environment. We show that object detection model trained via our dataset show significantly accurate results and robustness for the underwater environment. Lastly, we verify that our synthetic dataset is suitable for deep learning model for the underwater environments.
3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.
Recently, as a BIM-based construction simulation system, 4D CAD tools using virtual reality (VR) objects are being applied in construction project. In such a system, since the expression of the object is based on VR image, it has a sense of separation from the real environment, thus limiting the use of field engineers. For this reason, there are increasing cases of applying augmented reality (AR) technology to reduce the sense of separation from the field and express realistic VR objects. This study attempts to develop a methodology and BIM module for the pre-construction verification system using AR technology to increase the practical utility of VR-based BIM objects. To this end, authors develop an AR-based drawing verification function and drawing object-based 4D model augmentation function that can increase the practical utility of 2D drawings, and verify the applicability of the system by performing case analysis. Since VR object-based image has a problem of low realism to field engineers, the linking technology between AR object and 4D model is expected to contribute to the expansion of the use of 4D CADsystem in the construction project.
Curved 3D objects represented by range data contain large amounts of information compared with planar objects, but do not have distinct features for matching to those of object models. This makes it difficult to represent and identify a general 3D curved object. This paper introduces a new approach to representing and finding a holdsite of general 3D curved objects using range data. We develop a three-dimensional generalized Hough transformation which can be also applied to general 3D curved object recognition and which reduces both the computation time and storage requirements. Our approach makes use of the relative geometric differences between particular points on the object surface and some model points which are prespecified arbitrarily and task dependently.
A new merging technique is adopted for combining rectangular parallelepipes produced by 2-D rectangular code into more intuitive 30D volume elements. Rectangular parallelepiped codes (RP codes) can be used in volume-based representation of a three-dimensional object. We proposed more regularity-conserving 2-D rectangular coding scheme to merge rectangular cells represented by RP codes in three-dimensional space. After being constructed from modified 2-D rectangular code, 3-D RP codes are merged in the two orthogonal directions using new merging algorithm. The shape of merged 3-D object reconstructed by proposed algorithm is shown to be much closer to the original object shape than that of conventional RP codes. The storage requirement of merged object can be also reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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