Three-dimensional (3D) printing technique has been widely used for accurate screw and pin placement in orthopedic surgery and neurosurgery. However, there are few reports comparing the accuracy between the patient-specific guides and freehand Kirschner wire (K-wire) placement in toy, small and medium breed dogs. This study aimed to assess the accuracy of 3D printed patient-specific guides (PSGs) in pin insertion in the thoracolumbar vertebrae of toy breed dogs and compare the outcomes between novice and experienced surgeons. The experiment was conducted on the thoracolumbar vertebrae of 21 euthanized toy breed dogs (median weight, 5.95 kg). The optimal insertion angle placement was determined and patient-specific guides for K-wire insertion were designed and 3D printed using computed tomography (CT) and a 3D computer-aided design program of three vertebrae (Thoracic 12-Lumbar 1). K-wire tracts were made by experienced and novice surgeons and compared to assess the accuracy based on postoperative CT. Based on postoperative CT, in the experienced group, 61 out of 63 pins (96.8%) were fully contained inside the vertebral body and lamina, whereas two pins (3.2%) had perforated the vertebral canal (grade 3, 2-4 mm breach). However, all the pins in the novice group were fully contained. The use of 3D printed PSGs for pin insertion in the thoracolumbar region is an accurate and safe alternative to freehand screw placement by novice surgeons in toy, small and medium breed dogs. Operations with 3D printed PSGs allow novice surgeons to achieve better or similar outcomes in accurate placement of pin/screws in vertebrae.
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
최근에 물체영상들로부터 3차원 물체 모델을 복원할 수 있는 셀프캘리브레이션 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 셀프캘리브레이션 기술의 핵심은 F행렬이며, 복원되는 3차원 물체 모델의 정확도는 물체영상들 사이에서 유도해내는 F행렬의 추정의 정확도에 좌우된다. F행렬을 추정하기 위해 일반적으로 선형최소화방법이 적용되고있다. 그러나 본 논문에서는 보다더 정확한 F행렬의 추정을 위해 비선형 최소화방법인 Levenberg-Marquardt 기법을 적용하였다. 또한 F행렬의 정확도를 감소시키는 부정확한 대응점들 (corresponding points)과 오차를 많이 포함하고 있는 대응점들, 즉 outliers를 Monte Carlo 기술을 적용하여 제거하였다. 본 논문에서 적용한 방법들로 추정한 F행렬의 정확도를 분석한 결과, outliers를 제거하기 전보다 제거한 후의 정확도가 31% 향상되었고, 선형적 추정 F행렬보다 비선형적 추정 F행렬이 22% 향상되었음을 알 수 있었다.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
1. Objectives The Body Shape and Feature is one of the important standard for classification of Sasang Constitutions. In order to evaluate one's Body Shape and Feature objectively we have been developing the Body Measuring Machine. Now we develop the 3D Automatic Body Measuring Machine(3D-ABMM). So we make an analysis of the 3D-ABMM's Accuracy. 2. Methods By using the 3D-ABMM and Vivid 9i(3D laser scanner, Konica Minolta) we have a surface scan of the three objects which are the upper body of the female and male Manikin and a male model. We overlap each scan data using the RapidForm2006 (3D scan data solution, INUS Technology) and calculate the average distance and standard deviation between the same point of each scan data. 3. Results and Conclusions In the female Manikin, the average distance is 0.84mm and the standard deviation is 1.16mm and the maximum distance is 10.68mm. In the male Manikin, the average distance is 1.12mm and the standard deviation is 1.19mm and the maximum distance is 12.00mm. In the male model, the average distance is 3.26mm and the standard deviation is 2.59mm and the maximum distance is 12.75mm. From the results, 3D-ABMM has good accuracy for scanning body and will be a usable hardware of the 3D Automatic Body Analysis Machine.
1972년 국내에서는 아날로그카메라를 이용하여 항공사진측량을 시작한 이래로 최근에는 항공사진측량의 효율성을 향상시키기 위해서 고해상도 디지털항공사진 카메라의 도입이 적극적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 항공사진측량을 위해 개발된 고해상도 디지털항공사진카메라 중에서 DMC(Digital Mapping Camera) 카메라에 대한 3차원 위치결정의 정확도를 기존의 아날로그카메라와 비교하여 평가하였다. 이를 위해서 인천인근지역에 테스트필드를 선정하고 기준점을 설치한 후 항공사진측량을 수행하였다. 아날로그카메라 및 DMC 카메라 항공사진의 3차원 위치결정의 정확도를 비교한 결과, 정확도에는 큰 차이가 없었으며, GPS/IMU 자료에 기준점을 추가하여 항공삼각측량을 수행한 후 위치결정을 수행했을 경우 정확도가 향상됨을 알 수 있었다.
PURPOSES : The purpose of this study is to develop a method for improving the accuracy of analysis results obtained from a two-dimensional (2-D) numerical analysis model of continuously reinforced concrete pavement (CRCP). METHODS : The analysis results from the 2-D numerical model of CRCP are compared with those from more rigorous three-dimensional (3-D) models of CRCP, and the relationships between the results are recognized. In addition, the numerical analysis results are compared with the results obtained from field experiments. By performing these comparisons, the calibration factors used for the 2-D CRCP model are determined. RESULTS : The results from the comparisons between 2-D and 3-D CRCP analyses show that with the 2-D CRCP model, concrete stresses can be overestimated significantly, and crack widths can either be underestimated or overestimated by a slight margin depending on the assumption of plane stress or plane strain. The behaviors of crack width in field measurements are comparable to those obtained from the numerical model of CRCP. CONCLUSIONS : The accuracy of analysis results from the 2-D CRCP model can be improved significantly by applying calibration factors obtained from comparisons with 3-D analyses and field experiments.
자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.
FDM 방식은 열가소성 필라멘트 가열을 이용하고 압출하여 적층하는 방식이다. FDM 프린팅 공정은 정밀도와 표면 거칠기가 고르지 않지만, 비용과 출력시간에 많은 이점을 갖는다. 최근 몇 년 동안, FDM 프린팅 공정의 정확성을 향상시키는 연구가 많이 진행되었으나, 개방형 3D 프린터의 정밀도 향상에 관한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 개방형의 베드 개선을 통해 상기 출력부의 온도 차이를 감소시키는 방법을 제안한다. 전통적으로, 폐쇠 된 챔버 내에서 FDM프린팅 공정은 수행된다. 그러나, 이 연구에서는 온도차이를 줄이기 위해 개방형 히팅 시스템을 사용하였다. FDM 방식의 프린팅 공정을 FEM 시뮬레이션을 이용하여 수행하였으며, 실험을 통하여 결론을 도출하였다.
Inspection of BGAs presents several challenges for modem measurement equipment. No only must these systems be fast and accurate, they must deal with the special challenges presented by very small shiny metal spheres. For accurate measurement, we propose an algorithm which fits for estimating the accurate ball height using 2-D curve-fitting algorithm. The real boundary between two adjacent pixels and the real ball diameter are measured with subpixel accuracy Experimental results show that the proposed method calculates the ball height and diameter with subpixel accuracy and is robust in local noise with low measurement error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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