Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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2002.10b
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pp.249-250
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2002
In this paper, the relationship among the 3-D surface topography parameters are studied. Several surface topography parameters that are important in tribology are calculated against various surface topography data. 3-D surface data with desired properties are generated by using the non-causal 2-D auto-regressive (AR) model. The non-causal 2-D AR model is a random 3-D surface topography model that can generate 3-D surface topography data with specified parameters.
In this study, a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices, of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out. Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.4
no.1
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pp.1-11
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1999
surface texture denotes set of tiny repetitive geometric features on an object surface. 3D Printing can readily create a surface of controlled macro-textures of high geometric complexity. Designing surface textures for 3D Printing, however, is difficult due to complex macro-structure of the tiny texture geometry since it needs to be compatible with the non-traditioal manufacturing method. In this paper we propose a visual simulation technique involving development of a virtual model-an intermediate geometric model-of the surface texture design prior to fabricating the physical model. Careful examination of the virtual model before the actual fabrication can help minimize unwanted design iterations. The proposed technique demonstrated visualization capability by comparing the virtual model with the physical model for several test cases.
In order to present a space in details, it is indispensable to acquire 3D shape and texture simultaneously from the same platform. 3D shape is acquired by Laser Scanner as point cloud data, and texture is acquired by CCD sensor. Positioning data is acquired by IMU (Inertial Measurement Unit). All the sensors and equipments are assembled on a hand-trolley. In this research, a method of integrating the 3D shape and texture for automated construction of Digital Surface Model is developed. This Digital Surface Model is applied for efficient feature extraction. More detailed extraction is possible , because 3D Digital Surface Model has both 3D shape and texture information.
To understand the basic relationship between 3D curved surface model and 2D pattern, simplified torso model was generated by commercial CAD program (IDEAS). 3D torso model was then divided into different blocks and unfolded into a flat pattern as in ordinary works of clothing item design. As results, 2D pattern development of different part of 3D torso model was attempted and analyzed mathematically. It was found that different height, radius and tangent slope of 3D blocks resulted in different 2D pattern. The relationships between the shape parameters of 3D torso blocks and those of 2D patterns were analyzed using regression equations. Direct way of drawing a 2D pattern of corresponding 3D torso block was also illustrated for the convenience of pattern making using conventional measurements of upper/ lower radii and height of 3D torso block.
Objective: The purpose of this study was to develop superimposition method on the lower arch using 3-dimensional (3D) cone beam computed tomography (CBCT) images and orthodontic 3D digital modeling. Methods: Integrated 3D CBCT images were acquired by substituting the dental portion of 3D CBCT images with precise dental images of an orthodontic 3D digital model. Images were acquired before and after treatment. For the superimposition, 2 superimposition methods were designed. Surface superimposition was based on the basal bone structure of the mandible by surface-to-surface matching (best-fit method). Plane superimposition was based on anatomical structures (mental and lingual foramen). For the evaluation, 10 landmarks including teeth and anatomic structures were assigned, and 30 times of superimpositions and measurements were performed to determine the more reproducible and reliable method. Results: All landmarks demonstrated that the surface superimposition method produced relatively more consistent coordinate values. The mean distances of measured landmarks values from the means were statistically significantly lower with the surface superimpositions method. Conclusions: Between the 2 superimposition methods designed for the evaluation of 3D changes in the lower arch, surface superimposition was the simpler, more reproducible, reliable method.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.5
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pp.3-15
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2008
This study aims to simulate the 3 dimensional (3D) model of Keum-man connection canal using geographic information system (GIS) as well as considering design in viewpoint of engineering. The canal connects from Keumkang to Mangyungkang in order to supply fresh water into Saemankeum lake. This study used 3 dimensional spatial planning model (3DSPLAM) process to generate the 3D model, which has not only several planning layers in actual process, but also their corresponding layers in modeling process to simulate 3D space of rural villages. The discharge of the canal is $20m^3/s$ on slope of 1/28,400 in the canal length of 14.2km, which consists of pipe line and open channel. This study surveyed the route of the canal and its surrounding environment for facilities to make images in the 3D graphic model. Besides, the present study developed data set in GIS for geogrphical surface modeling as well as parameters in hydraulic analysis for water surface profile on the canal using HEC-RAS model. From the data set constructed, this study performed analysis of water surface profile with HEC-RAS, generation of digital elevation model (DEM) and 3D objects, design of the canal section and route on DEM in AutoCAD, and 3D canal model and its surrounding 3D space in 3DMAX with virtual reality. The study result showed that the process making 3D canal model tried in this study is very useful to generate computer graphic model with the designed canal on the surface of DEM. The generated 3D canal can be used to assist decision support for the canal policy.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.4
s.235
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pp.570-577
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2005
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.56
no.1
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pp.66-74
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2019
In the field of shipbuilding design, the use of 3D CAD is becoming commonplace, and most of the large shipyards are conducting 3D design. However at the production site, workers are still working on 2D drawings rather than 3D models. This tendency is even worse in small-scale shipyards and block manufacturing shops. Particularly, in a manufacturing shop that is engaged in the outsourcing of blocks, it may not be possible to provide 3D model. However, the demand for 3D models in the production field is steadily increasing. Therefore, it would be helpful if 3D model could be generated from a 2D drawing. In this paper, we propose a method to extract template and unfolded surface shape information from shell template offset drawing using computer vision technology. Also a 3D surface model was reconstructed and visualized from the extracted information. The result of this study is thought to be helpful in the work environment where 3D model information can not be obtained.
In this study, we produced the surface defect detection model to automatically detect defect bone plates using a deep learning algorithm. Bone plates with a width and a length of 50 mm are most used for fracture treatment. Normal bone plates and defective bone plates were printed on the 3d printer. Normal bone plates and defective bone plates were photographed with 1,080 pixels using the webcam. The total quantity of collected images was 500. 300 images were used to learn the defect detection model. 200 images were used to test the defect detection model. The mAP(Mean Average Precision) method was used to evaluate the performance of the surface defect detection model. As the result of confirming the performance of the surface defect detection model, the detection accuracy was 96.3 %.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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