Generally, curved surfaces of ship hull are deformed by flame bending (line heating), multi-press forming, and die-less forming method. The forming methods generate the required in-plane/bending strain or displacement on the flat plate to make the curved surface. Multi-press forming imposes the forced displacements on the flat plate by controlling the position of each pressing points based upon the shape difference between the unfolded flat plate and the curved object shape. The flat plate has been obtained from the unfolding system that is independent of the ship CAD. Apparently, the curved surface and the unfolded-flat surface are expressed by different coordinate systems. Therefore, one of the issues is to find a registration of the unfolded surface and the curved shape for the purpose of minimum amount of forming works by comparing the two surfaces. This paper presents an efficient algorithm to get an optimized registration of two different surfaces in the multi-press forming of ship hull plate forming. The algorithm is based upon the ICP (Iterative Closest Point) algorithm. The algorithm consists of two iterative procedures including a transformation matrix and the closest points to minimize the distance between the unfolded surface and curved surfaces. Thereby the algorithm allows the minimized forming works in ship-hull forming.
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.
Kinematics of grasping and manipulation by a multi-fingered robotic hand where multi-fingertip surfaces are in contact with an object is solved. The surface of the object was represented by B-spline surfaces in order to model the objects of various shapes. The fingers were modeled by cylindrical links and a half ellipsoid fingertip. Geometric equations of contact locations have been solved for all possible contact combinations between the fingertip surface and the object. The simulation system calculated joint displacements and contact locations for a given trajectory of the object. Since there are no closed form solutions for contact or intersection between these surfaces, kinematics of grasping was solved by recursive numerical calculation. The initial estimate of the contact point was obtained by approximating the B-spline surface to a polyhedron. As for the simulation of manipulation, exact contact locations were updated by solving the contact equations according to the given contact states such as pure rolling, twist-rolling or slide-twist-rolling. Several simulation examples of grasping and manipulation are presented.
In laser imaging, accurate extraction of the laser's center is essential. Several methods exist to extract the laser's center in an image, such as the geometric mean, the parabolic curve fitting, and the Gaussian curve fitting, etc. The Gaussian curve fitting is the most suitable because it is based on the physical properties of the laser. The width of the Gaussian laser beam depends on the distance from the laser source to the target object. It is assumed in general that the distance remains constant at a laser spot resulting in a symmetric Gaussian model for the laser image. However, on a curved surface of the object, the distance is not constant; The laser beam is narrower on the side closer to the focal point of the laser light and wider on the side closer to the laser source, which causes the distribution of the laser beam to skew. This study presents a modified Gaussian model in the laser imaging to incorporate the slant angle of a curved object. The proposed method is verified with simulation and experiments.
본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 우리는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단하고, 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 그리고 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았다.
현재까지 제품의 표면 질감을 얻기 위해 단순히 도장과 인쇄 같은 방법으로 2차원적인 표면처리 공정을 이용해 왔다. 그러나 밀리 스케일의 자연물 표면에 마이크로 스케일의 3차원 표면 구조를 성형해야만 보다 자연물과 유사한 질감을 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 3차원 표면 구조를 가지는 사출성형품을 제작하기 위해 전주 기술을 이용한 자연물 표면 복제 기술, 전주에 의해 제작된 평면 stamper를 제품 표면 형상과 같은 곡면으로 제작하는 프레스 기술, 곡면의 stamper를 장착하여 사출 성형할 수 있는 금형 및 성형 기술을 개발하여 3차원 질감을 가지는 스마트폰 케이스를 제작하였다.
In this paper, 3-dimensional object segmentation and classification are proposed. Planar object is segmented surface using jump boundary and internal boundary. Curved object is segmented surfaces by maximin clustering method. Segmented surfaces are classified by depth trends and angle measurement of normal vectors. Classified surfaces are merged according to adjacent surfaces and compared to Guassian curvature and mean curvature method. The proposed methods have been successfully applied to the synthetic range images and shows good classification.
본 논문에서는 range 데이터로부터 평면, 또는 곡면을 갖는 물체의 표면을 인식하여 matching시키는 단순하고 효율적인 방법을 제안한다. 물체의 해당 면을 인식하기 위해 단순히 물체의 면을 나타내는 고유 값만을 비교하기 때문에 인식에 따르는 불필요한 절차를 줄일 수 있다. 여기서, 사용되는 물체의 면을 나타내는 고유값(SRV)은 그 물체의 view-point에 독립적인 특징들에 대하여 가중치를 부여한 값들의 합으로 얻어진다. 따라서, 이 방법은 단순하고 효율적이며 센서에 얻어진 데이터의 잡음과 occlusion에 덜 민감하다.
평면으로 이루어진 물체에 비하여 3차원 곡면물체는 물체의 표현에 많은 양의 데이터를 요구하면 일반적으로 물체의 특성을 명확하게 정의하기가 어려워 인식이 어렵다. 본 논문은 3차원화상을 이용하여 인식하고자 하는 물체에 대한 실용적인 표현법을 개발하고 물체를 보는 방향에 무관하게 인식할 수 있는 알고리즘을 고안하여 여러 가지의 다른 곡면물체를 자동으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 수행하고자 하는 작업을 고려하여 설정된 몇 개의 가상점과 물체 표면점들의 상대적인 기하학적 성질을 이용하여 물체를 인식한다. 몇 개의 가상점으로 표현된 물체를 일반화된 Hough변환으로 인식하는 본 알고리즘은 적절한 가상점의 설정으로 다음에 계속되는 작업을 줄일 수가 있으며 일반적인 3차원곡면물체를 비교적 노이즈에 큰 영향없이 인식하게 한다.
Scanning white-light interferometry is an important measurement option for many surfaces. However, serious profile measurement errors can be present when measuring free-form surfaces being highly curved or tilted. When the object surface slope is not zero, the object and reference rays are no longer common path and optical aberrations impact the measurement. Aberrations mainly occur at the beam splitter in the interference objective and from misalignment in the optical system. Both effects distort the white-light interference signal when the surface slope is not zero. In this paper, we describe a modified version of white-light interferometry for eliminating these measurement errors and improving the accuracy of white-light interferometry. Moreover, we report systematic errors that are caused by optical aberrations when the object is not flat, and compare our proposed method with the conventional processing algorithm using the random ball test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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