Over the past several years, many studies have been carried out in the field of 3D data inspection systems. Several attempts have been made to improve the quality of manufactured parts. The introduction of laser sensors for inspection has made it possible to acquire data at a remarkably high speed. In this paper, a robust inspection technique for detecting defects in 3D pressed parts using laser-scanned data is proposed. Point cloud data are segmented for the extraction of features. These segmented features are used for shape matching during the localization process. An iterative closest point (ICP) algorithm is used for the localization of the scanned model and CAD model. To achieve a higher accuracy rate, the ICP algorithm is modified and then used for matching. To enhance the speed of the matching process, aKd-tree algorithm is used. Then, the deviation of the scanned points from the CAD model is computed.
본 논문에서는 직렬 연결된 N-단 증폭기의 1dB 이득 억압점을 예측하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 증폭기 제작사로부터 제공된 스칼라 데이터를 사용하여 각 증폭기의 입출력 전력 전달함수를 산출하고 이것을 각 증폭기의 입출력이 정합되었다는 가정하에 스칼라 형태로 곱함으로써 서브 시스템의 입출력 전력 전달 함수를 산출한다. 이렇게 구해진 전달 함수를 이용하여 역으로 서브 시스템의 1dB 이득 억압점을 예측할 수 있다. 제안된 방법은 스칼라 데이타의 수에 관계없이 사용할 수 있는 일반적인 방법이지만 본 논문에서는 2개의 스칼라 데이타(선형 전력 이득, 1dB 이득 억압점)와 3개의 스칼라 데이타(선형 전력 이득, 1dB와 0.5dB 이득 억압점)만을 사용할 경우에 대해서만 각각 분석된다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 Ku-band에서 동작하는 두개의 표본 증폭기를 사용하여 기존의 방법과 제안된 방법에 의한 예측 결과와 실험에 의해 측정된 결과를 서로 비교하기 위해 함께 제시한다.
깊이 영상을 이용한 동작 인식 시스템에서는 효율적인 알고리즘 적용을 위하여 깊이 영상을 3차원 점군 데이터로 구성되는 실제 공간으로 변환하여 알고리즘을 적용한 후 투영공간으로 변환하여 출력한다. 하지만 변환 과정 중 반올림 오차와 적용되는 알고리즘에 의한 데이터 손실이 발생하게 된다. 본 논문에서는 3차원 점군 데이터에서 깊이 영상으로의 변환 시 반올림 오차와 영상의 크기 변화에 따른 데이터 손실이 발생하지 않는 효율적인 방법과 이를 하드웨어로 구현 하는 방법을 제안 하였다. 최종적으로 제안된 알고리즘은 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 소프트웨어적으로 알고리즘을 검증하였고, Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA 보드에 탑재하여 검증하였다.
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.
로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 실시간 3D 가속을 효과적으로 하기 위해 기하학 처리 과정에 적합한 부동 소수점 연산기를 설계하였다. 설계한 부동 소수점 연산기는 IEEE-754 단정도 형식을 지원하도록 하여 기하학 처리에 적합하게 하였고 설계한 부동 소수점 연산기는 Xilinx-Vertex2에서 부동소수점 덧셈/곱셈기는 100 MHz, 부동소수점 NR 역수 계산기는 120 MHz, 부동 소수점 멱승기는 200 MHz, 부동 소수점 역 제곱근 연산기는 120 MHz의 동작 주파수를 각각 확인 하였다. 또한 설계된 부동소수점 연산기를 이용해 실제 기하학 프로세서를 구현하여 실제 3B 데이터 처리를 확인하였다.
The paper proposes a methodology that combines the Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm and the Point Cloud Encoder-Decoder Network (PCEDNet) algorithm to automatically extract the length of infrastructure elements from point cloud data acquired through 3D LiDAR scans of retaining walls. This methodology is expected to significantly improve time and cost efficiency compared to traditional manual measurement techniques, which are crucial for the data-driven analysis required in the precision-demanding construction sector. Additionally, the extracted positional and dimensional data can contribute to enhanced accuracy and reliability in Scan-to-BIM processes. The results of this study are anticipated to provide important insights that could accelerate the digital transformation of the construction industry. This paper provides empirical data on how the integration of digital technologies can enhance efficiency and accuracy in the construction industry, and offers directions for future research and application.
3D 출력된 의료용 임플란트(implant) 부품은 보통 표면에 결함이 발생되므로, 출력 후 표면을 검사하는 과정이 필요하다. 자동화된 표면 검사를 수행하기 위해서는 임플란트를 3D 스캔하여 점군(point cloud)과 같은 스캔 모델로 복원하는 방법이 효과적이다. 스캔 모델을 구성할 때, 임플란트는 일반적인 3D 출력 제조 부품과 다른 특성들을 가지므로, 임플란트의 형태와 재료의 특성에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 의료용 임플란트 부품의 한 종류인 금속 bone-plate의 3D 출력물에 대해 스캔 모델로 복원하는 방법을 제안한다. 다각도의 시점에서 3D 스캔을 수행하여 다수의 부분 스캔 데이터를 생성한 뒤, 이들에 대해 정렬(alignment)과 정합(merging)을 수행하여 스캔 모델로 복원한다. 또한, 실험을 통해 스캔 모델로 복원하는 과정을 보인다.
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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