본 논문에서는 입력으로 주어진 점집차 (point cloud)으로부터 캐널곡면을 복원 (reconstruction)하는 알고리즘을 제시한다. 캐널곡면은 반경이 변화하며 중심점이 기준곡선(spine curve)을 따라 이동하는 구(moving sphere)의 스웹트곡면(swept surface)이다. 이 논문에서는 수축기법(shrinking method)과 moving least-square 방법을 이용하여 주어진 점집합을 세곡선(thin-curve)형태의 점집합으로 수축시킴으로써 캐널곡면의 기준곡선을 근사한다. 근사된 기준곡선과 입력으로 주어진 점집합에 포함된 점들 사이의 거리를 이용하여, 캐널곡면을 구성하는 이동 구의 반경을 계산한다.
국내 및 해외에서 생산 되는 윤활유에 Cloud-point curves 및 상용성 개념을 도입하여 이러한 데이터를 측정할수 있는 장치를 기존의 Light scatering, Neutron scatering, Visible Method등이 아닌 He-Ne Laser를 이용하여 측정하는 장치이다. He-Ne Laser을 이용하여 공중합체 용액의 Cloud-point curves를 측정하였고, 측정 Cloud-point curves 데\ulcorner를 연속열역학적 상평형관계식에 적용 coex istence curves를 추산하였으며 추산치와 측정치를 비교 검토하였다. 멀지 않은 해에는 이러한 분석장치가 상용화되어 윤활유 제품의 상용성을 평가하는 장치가 될 것으로 사료된다. 따라서, 기존 윤활유 제품 및 신제품의 상용성(compatibility)을 He-Ne Laser을 이용하여 측정하고 다른 일면으로는 윤활유 제품의 고품질화 및 제품의 경쟁력을 강화하는데 커다란 영향을 미치리라 사료된다.
구조화되어있지 않은 점 집합으로부터 파이프 곡면을 복원해 내는 알고리즘을 기술한다. 파이프 곡면은 척추 곡선과 스위핑 구의 반지름으로 정의된다. 수축과 동적 최소자승법에 의해 점 집합은 얇은 곡선 형태로 변환된다. 이 얇은 곡선 형태의 점 집합은 쉽게 척추곡선으로 근사될 수 있다. 얇은 점 집합과 원래 주어진 점 집합의 대응하는 두 점간의 거리로 파이프 곡면을 정의하는 스위핑 구의 반지름을 구할 수 있다.
Generation of optimum planar B-spline curve in terms of minimum deviation and required fairness to approximate a target shape defined by a strip-shaped unorganized 2D point cloud is studied. It is proposed to use the location of control points as variables within the geometric optimization framework of point distance minimization. An adaptive simulated annealing heuristic optimization algorithm is developed to iteratively update an initial approximate curve towards the target shape. The new implementation comprises an adaptive cooling procedure in which the temperature change is adaptively dependent on the objective function evolution. It is shown that the proposed method results in an improved convergence speed when compared to the standard simulated annealing method. A couple of examples are included to show the applicability of the proposed method in the surface model reconstruction directly from point cloud data.
Presented in the paper is an algorithm to generate a section curve by slicing a point cloud including tens of thousands of points. Although, there have been previous research results on the slicing problem, they are quite sensitive on the density variations of the point cloud, as well as on the local noise in the point cloud. To relive the difficulties, three technological requirements are identified; 1) dominant point sampling, 2) avoiding local vibration, and 3) robustness on the density changes. To satisfy these requirements, we propose a new slicing algorithm which is based on a node-sphere diagram. The algorithm has been implemented and tested with various examples.
The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.
Phase behavior information is necessary for accomplishing homogeneous copolymerization to obtain high yield of copolymers and prevent a fouling problem. Cloud-point data to $160^{\circ}C$ and 1,450 bar are presented for five $C_6$ hydrocarbon solvents, normal hexane, 2,2-dimethyl butane, 2,3-dimethyl butane, 2-methyl pentane, and 3-methyl pentane, with poly(ethylene-co-53 mol% norbornene) ($PEN_{53}$). The pressure-concentration isotherms measured for $PEN_{53}$/n-hexane have maximums that range between 5 and 12 wt% $PEN_{53}$. The cloud-point curves for $PEN_{53}$ all have negative slopes that decrease in pressure with temperatures. The single-phase region of $PEN_{53}$ in n-hexane is larger than the regions in 2,2-dimethyl butane, 2,3-dimethyl butane, 2-methyl pentane, and 3-methyl pentane. The cloud-point curve of $PEN_{53}$ in 2,2-dimethyl butane is located at higher temperatures and pressures than the curve in 2,3-dimethyl butane due to the reduced dispersion interactions with and limited access of 2,2-dimethyl butane to the copolymer. Similar cloud-point behavior is observed for $PEN_{53}$ in 2-methyl pentane and 3-methyl pentane.
To survive in the current shipbuilding industry, it is of vital importance for shipyards to have the ship components' accuracy evaluated efficiently during most of the manufacturing steps. Evaluating components' accuracy by comparing each component's point cloud data scanned by laser scanners and the ship's design data formatted in CAD cannot be processed efficiently when (1) extract components from point cloud data include irregular obstacles endogenously, or when (2) registration of the two data sets have no clear direction setting. This paper presents reformative point cloud data processing methods to solve these problems. K-d tree construction of the point cloud data fastens a neighbor searching of each point. Region growing method performed on the neighbor points of the seed point extracts the continuous part of the component, while curved surface fitting and B-spline curved line fitting at the edge of the continuous part recognize the neighbor domains of the same component divided by obstacles' shadows. The ICP (Iterative Closest Point) algorithm conducts a registration of the two sets of data after the proper registration's direction is decided by principal component analysis. By experiments conducted at the shipyard, 200 curved shell plates are extracted from the scanned point cloud data, and registrations are conducted between them and the designed CAD data using the proposed methods for an accuracy evaluation. Results show that the methods proposed in this paper support the accuracy evaluation targeted point cloud data processing efficiently in practice.
Presented in the paper is an algorithm to generate a section curve by slicing a point cloud which may include tens of thousands of points. Although there are couple of previous results, they are very sensitive on the density variations and local noising points. In the paper, three technological requirements are identified; 1) dominant point sampling, 2) avoiding local vibration, and 3) robustness on the density changes. To satisfy these requirements, we propose a new slicing algorithm which is based on a node-circle diagram. The algorithm has been implemented and tested with various examples.
Kang, Tae Wook;Kim, Ji Eun;Hong, Chang Hee;Hwa, Cho Gun
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.680-681
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2015
This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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