This paper presents a modified geometric active contour model or edge detection and segmentation of computed tomography(CT) scan images. The method is based on the level setup approach developed by Osher and Sethian and the modeling of propagation fronts with curvature dependent speeds by Malladi. Based on above algorithms, the geometric active contour is obtained through a particular level set of hypersurface lowing along its gradient force and curvature force. This technique retains the attractive feature which is topological and geometric flexibility of the contour in recovering objects with complex shapes and unknown topologies. But there are limitations in this algorithm which are being not able to separate the object with weak difference from neighbor object. So we use speed limitation filter to overcome those problems. We apply a 2D model to various synthetic cases and the three cases of real CT scan images in order to segment objects with complicated shapes and topologies. From the results, the presented model confirms that it attracts very naturally and efficiently to the desired feature of CT scan images.
Bone properties are one of the key components when constructing models that can simulate the mechanical behavior of a mandible. Due to the complexity of the structure, the tooth, ligaments, different bones etc., some simplifications are often considered and bone properties are one of them. The objective of this study is to understand if a simplification of the problem is possible and assess its influence on mandible behavior. A cadaveric toothless mandible was used to build three computational models from CT scan information: a full cortical bone model; a cortical and cancellous bone model, and a model where the Young's modulus was obtained as function of the pixel value in a CT scan. Twelve muscle forces were applied on the mandible. Results showed that although all the models presented the same type of global behavior and proximity in some locations, the influence of cancellous bone can be seen in strain distribution. The different Young's modulus defined by the CT scan gray scale influenced the maximum and minimum strains. For modeling general behavior, a full cortical bone model can be effective. However, when cancellous bone is included, maximum values in thin regions increase the strain distribution. Results revealed that when properties are assigned to the gray scale some peaks could occur which did not represent the real situation.
Recently, for the purpose of maintenance of facilities and energy, there have been growing cases of the 3D image scan-based reverse design technology mostly in the manufacturing field. In the MEP field, because of differences between design and physical model, the reverse technology has been utilized in factory facilities such as a semiconductor factory. Because 3D point clouds from scanning include accurate 3D object information, the efficiency of management works related to the complex MEP facilities can be enhanced. In this study, the reverse technology was surveyed, and the MEP facility management based on 3D image scanning was analyzed. Based on the results, a method of 3D image scan-based MEP facility management was proposed.
The purpose of this study is to create a 3D avatar from 3D human body shape data using the CLO 3D virtual clothing program and to verify the feasibility of avatar production using the virtual clothing system for verifying size and shape. The research method was to select one virtual representative model that is the closest to the mean size of each body item for each age group. Using the 3D human body scan shape of a 40-69 years old male was applied to the CLO 3D virtual wearing system. Using the CLO 3D Avatar conversion menu, we verified the feasibility of creating a 3D avatar that reproduces the human body scan shape. In the dimension comparison between the 3D avatar and the fictitious representative model, the dimension difference was noticeable in height, circumference, and length. However, as a result, the converted 3D avatar showed less than a 5% difference in most human dimensions. In addition, since the body shape and posture were reproduced similarly, the utilization of the avatar was verified.
Lee, Yeongjoo;Kim, Jeongseop;Lee, Jin Gang;Kim, Minkoo
한국건설관리학회논문집
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제25권2호
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pp.69-80
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2024
Currently rebar spacing inspection is carried out by human inspectors who heavily rely on their individual experience, lacking a guarantee of objectivity and accuracy in the inspection process. In addition, if incorrectly placed rebars are identified, the inspector need to correct them. Recently, laser scanning and AR technologies have been widely used because of their merits of measurement accuracy and visualization. This study proposes a technology for rebar spacing inspection and fixing by combining laser scanning and AR technology. First, scan data acquisition of rebar layers is performed and the raw scan data is processed. Second, AR-based visualization and fixing are performed by comparing the design model with the model generated from the scan data. To verify the developed technique, performance comparison test is conducted by comparing with existing drawing-based method in terms of inspection time, error detection rate, cognitive load, and situational awareness ability. It is found from the result of the experiment that the AR-based rebar inspection and fixing technology is faster than the drawing-based method, but there was no significant difference between the two groups in error identification rate, cognitive load, and situational awareness ability. Based on the experimental results, the proposed AR-based rebar spacing inspection and fixing technology is expected to be highly useful throughout the construction industry.
The purpose of this study was to provide some preliminary results on application of 3D scan data of head shapes to the hat design and pattern-making. This paper defined necessary measurement items and concepts in 3-dimensional images of head shapes. And also it presented the methodology to pattern-making of 6-piece crown hat based on 3D data. It used the data of Size Korea to pick up and choose a head shape model with the average head size of Korean women in their twenties. Main results were: 1. The 3D scan data of head shape was better than the 1 dimensional measurement data. Because I could establish a hat pattern-making theory by the 3D scan data of head. 2. The 3D scan data provided the basis for conceptualization of basic measurement points and items for a better fit of hats as well as the definition of the basic hat circumference. 3. This presented a methodology for analyzing out head shape by 3D scan data, and allowed the derivation of the basic hat circumference from the maximum head circumference. 4. As the 6-piece Crown cloche hat made by this method fitted the head shape model perfectly, this methodology could suggest potential applicability to various hat design.
It is still very difficult to generate a geometry model and finite element model, which has complex and many free surface, even though 3D CAD solutions are applied. Furthermore, in the medical field, which is a big growth area of recent years, there is no drawing. For these reasons, making a geometry model, which is used in finite element analysis, is very difficult. To resolve these problems and satisfy the requests of the need to create a 3D digital file for an object where none had existed before, new technologies are appeared recently. Among the recent technologies, there is a growing interest in the availability of fast, affordable optical range laser scanning. The development of 3D laser scan technology to obtain 3D point cloud data, made it possible to generate 3D model of complex object. To generate CAD and finite element model using point cloud data from 3D scanning, surface reconstruction applications have widely used. In the early stage, these applications have many difficulties, such as data handling, model creation time and so on. Recently developed point-based surface generation applications partly resolve these difficulties. However there are still many problems. In case of large and complex object scanning, generation of CAD and finite element model has a significant amount of working time and effort. Hence, we concerned developing a good direct finite element model generation method using point cloud's location coordinate value to save working time and obtain accurate finite element model.
Digital images of cultural relics captured using line scan cameras present limitations due to uneven intensity and low contrast. To address this issue, this report proposes a colour linear array image enhancement method that can maintain a constant colour. First, the colour linear array image is converted from the red-green-blue (RGB) colour space into the hue-saturation-intensity colour space, and the three components of hue, saturation, and intensity are separated. Subsequently, the hue and saturation components are held constant while the intensity component is processed using the established intensity compensation model to eliminate the uneven intensity of the image. On this basis, the contrast of the intensity component is enhanced using an improved local contrast enhancement method. Finally, the processed image is converted into the RGB colour space. The experimental results indicate that the proposed method can significantly improve the visual effect of colour linear array images. Moreover, the objective quality evaluation parameters are improved compared to those determined using existing methods.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.361-370
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2020
Automatic building material recognition has been a popular research interest over the past decade because it is useful for construction management and facility management. Currently, the extensively used methods for automatic material recognition are mainly based on 2D images. A terrestrial laser scanner (TLS) with a built-in camera can generate a set of coloured laser scan data that contains not only the visual features of building materials but also other attributes such as material reflectance and surface roughness. With more characteristics provided, laser scan data have the potential to improve the accuracy of building material recognition. Therefore, this research aims to develop a TLS-based building material recognition method by combining machine learning techniques. The developed method uses material reflectance, HSV colour values, and surface roughness as the features for material recognition. A database containing the laser scan data of common building materials was created and used for model training and validation with machine learning techniques. Different machine learning algorithms were compared, and the best algorithm showed an average recognition accuracy of 96.5%, which demonstrated the feasibility of the developed method.
Recent engineering process requires fast development and manufacturing of the products. This paper mainly discusses the process of rapid product development (RPD) from the reverse engineering to the optimal design. A laser scanning system scans a product and the efficient data processing method reduces the scanned point data. The reduced (scanned) points model is transformed to a finite element model without the construction of a CAD model. Since CAD modeling is a time-consuming work, skipping this step can save much time. This FE model is updated from the result based on the structural characteristics from modal test of the real model. For FE model updating, Response Surface Method is adopted. Finally, the updated FE model is optimized using the reliability-based topology optimization, which is developed recently. All these processes are applied to the design of an upper part model of a cellular phone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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