Kim, Kyugnhan;Lee, Jaehoon;Kim, Hyunse;Park, Jongkweon;Yoon, Kwangho
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.12
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pp.1121-1126
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2014
To compensate location error of ultrasonic horn, the laser scanning system based on the galvanometer scanner is developed. It consists of the 3-Axis linear stage and the 2-Axis galvanometer scanner. To measure surface shape of three-dimensional free form surface, the dynamic focusing unit is adopted, which can maintain consistent focal plane. With combining the linear stage and the galvanometer scanner, the scanning area is enlarged. The scanning CAD system is developed by stage motion teaching and NURBS method. The laser scanning system is tested by marking experiment with the semi-cylindrical sample. Scanning accuracy is investigated by measured laser marked line width with various scanning speed.
Kim, Soo-Hwan;Jung, Woo-Young;Seo, Yu-Jin;Kim, Kyung-A;Park, Ki-Ho;Park, Young-Guk
The korean journal of orthodontics
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v.45
no.3
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pp.105-112
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2015
Objective: A recently developed facial scanning method uses three-dimensional (3D) surface imaging with a light-emitting diode. Such scanning enables surface data to be captured in high-resolution color and at relatively fast speeds. The purpose of this study was to evaluate the accuracy and precision of 3D images obtained using the Morpheus 3D$^{(R)}$ scanner (Morpheus Co., Seoul, Korea). Methods: The sample comprised 30 subjects aged 24.34 years (mean $29.0{\pm}2.5$ years). To test the correlation between direct and 3D image measurements, 21 landmarks were labeled on the face of each subject. Sixteen direct measurements were obtained twice using digital calipers; the same measurements were then made on two sets of 3D facial images. The mean values of measurements obtained from both methods were compared. To investigate the precision, a comparison was made between two sets of measurements taken with each method. Results: When comparing the variables from both methods, five of the 16 possible anthropometric variables were found to be significantly different. However, in 12 of the 16 cases, the mean difference was under 1 mm. The average value of the differences for all variables was 0.75 mm. Precision was high in both methods, with error magnitudes under 0.5 mm. Conclusions: 3D scanning images have high levels of precision and fairly good congruence with traditional anthropometry methods, with mean differences of less than 1 mm. 3D surface imaging using the Morpheus 3D$^{(R)}$ scanner is therefore a clinically acceptable method of recording facial integumental data.
This paper describes a technique, which analyzes the functional instability of the ankle using three-dimensional scanner. The technique is based on the structured light pattern projection method, which is performed by using one digital still camera and one LCD projector. This system can be easily realized with the low cost. The measuring result has high accuracy. The measuring error is about 0.2 mm or less. Using this technique the three-dimensional posture of the leg and foot of the target person are measured and analyzed.
Objective: To evaluate the trueness and precision of full-arch scans acquired using five intraoral scanners and investigate the factors associated with the dimensional accuracy of the intraoral scan data. Methods: Nine adult participants (mean age, 34.3 ± 8.3 years) were recruited. Four zirconium spheres (Ø 6 mm) were bonded to the canines and the molars. Following acquisition of reference scans using an industrial-grade scanner, five intraoral scanners, namely i500, CS3600, Trios 3, iTero, and CEREC Omnicam, were used to scan the arches. Linear distances between the four reference spheres were automatically calculated, and linear mixed model analysis was performed to compare the trueness and precision of the intraoral scan data among the different scanners. Results: The absolute mean trueness and precision values for all intraoral scanners were 76.6 ± 79.3 and 56.6 ± 52.4 ㎛, respectively. The type of scanner and the measured linear distances had significant effects on the accuracy of the intraoral scan data. With regard to trueness, errors in the intermolar dimension and the distance from the canine to the contralateral molar were greater with Omnicam than with the other scanners. With regard to precision, the error in the linear distance from the canine to the molar in the same quadrant was greater with Omnicam and CS3600 than with the other scanners. Conclusions: The dimensional accuracy of intraoral scan data may differ significantly according to the type of scanner, with the amount of error in terms of trueness being clinically significant.
Partial-hardened hot stamping has been well known to be very effective to absorb more energy in automotive lateral crash. Hardness distribution and dimensional change after partial-hardened hot stamping have been studied to find out effect of thermal deformation of the heated hot stamping die on dimensional accuracy of automotive center pillar. Soft zone of commercial center pillar showed 275~345 in Vickers hardness, indicating bigger non-uniformity which resulted from thermal deformation of heated die. Dimensional changes in soft zone of the commercial center pillar measured by three dimensional scanner were much bigger than that in hard zone. It has been found that hot stamping die compensation considering thermal deformation in soft zone causes a significant decrease in hardness deviation in the soft zone, corresponding to 20 percent of commercial center pillar and subsequently leads to much higher dimensional accuracy.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.28
no.910
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pp.1300-1311
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2004
The aim of this study was to provide the 2 and 3 dimensional statistics requisite in the sizing system and design of gloves. The 64 2-dimensional static measurements were selected to provide information about hands. Participants in the study were 824 adults, aged between 18 and 64. To summarize the information from the measurement values, a Factor Analysis and a Cluster Analysis among multivariate analyses were performed. 3-D scanner was used for visual results of hand shape of each cluster. The results were as follows. Twenty-two items were used for the factor and cluster analysis in order to classify the adult hand shape. The variable quantities that are explained by a total of 3 factors amounted to under 79.37% of the variable quantities. The definition results of the factors related to the hands are as follows: Factor 1 is the horizontal dimension, the thickness of hand factor; Factor 2 is the height of the crotch; and Factor 3 is the vertical dimension of the hand. The adults' group hand was divided into 2 clusters according to a cluster analysis using factor scores. The characteristics according to hand type were as follows: Cluster 1 referred to high horizontal dimensions and thickness, rather small vertical dimensions and crotch height; and Cluster 2 represented the rather smaller horizontal dimensions and thickness but longer hand length than Type 1. To provide specific shape data of each cluster, 3-D scanner measurement was performed. 3-dimensional data base was developed for each cluster type and visual information was provided.
Purpose: This study aimed to assess the reliability of measurements performed on three-dimensional (3D) virtual models of maxillary defects obtained using cone-beam computed tomography (CBCT) and 3D optical scanning. Materials and Methods: Mechanical cavities simulating maxillary defects were prepared on the hard palate of nine cadavers. Images were obtained using a CBCT unit at three different fields-of-views (FOVs) and voxel sizes: 1) $60{\times}60mm$ FOV, $0.125mm^3$ ($FOV_{60}$); 2) $80{\times}80mm$ FOV, $0.160mm^3$ ($FOV_{80}$); and 3) $100{\times}100mm$ FOV, $0.250mm^3$ ($FOV_{100}$). Superimposition of the images was performed using software called VRMesh Design. Automated volume measurements were conducted, and differences between surfaces were demonstrated. Silicon impressions obtained from the defects were also scanned with a 3D optical scanner. Virtual models obtained using VRMesh Design were compared with impressions obtained by scanning silicon models. Gold standard volumes of the impression models were then compared with CBCT and 3D scanner measurements. Further, the general linear model was used, and the significance was set to p=0.05. Results: A comparison of the results obtained by the observers and methods revealed the p values to be smaller than 0.05, suggesting that the measurement variations were caused by both methods and observers along with the different cadaver specimens used. Further, the 3D scanner measurements were closer to the gold standard measurements when compared to the CBCT measurements. Conclusion: In the assessment of artificially created maxillary defects, the 3D scanner measurements were more accurate than the CBCT measurements.
Purpose: Variation in the morphology of gingival papilla may be determined by the shape and position of anatomic crown as well as contact area and embrasure form of individual teeth. However, periodontal biotype classification is regarded to be subjective because of the lack of definite criteria. In this study, we defined the objective parameters which constitute the periodontal biotype and measured their relationship. Materials and Methods: 109 of dental casts were prepared using three dimensional scanner and specialized reconstruction software, then acquiredvirtual models were sent to the 20 professional dentists to define the specific periodontal biotypes. Several parameters around periodontal structures were measured from the virtual models; facial surface area of the anterior tooth (AT), anterior papillary area (AP), proportion of the dento-papillary complex, clinical papillary length (PL), and clinical papillary angle (PA). Statistical analysis was performed to confirm the relationship among parameters. Results: Coincidence rate of periodontal biotype within observers was $63.77{\pm}16.05%$. Coincidence rate between observers was $76.15{\pm}16.43%$. Among the parameters measured, PL showed the most positive correlations and PA presented the most negative correlations. The parameter of the AP and PL of six maxillary anterior teeth showed significant correlation coefficient. Conclusion: Anterior papillary area and clinical papillary length would be objective parameters for determining the consistent periodontal biotypes.
Purpose: The goal of this study was to assess the accuracy and reliability of a low-cost portable scanner (Scanify) for imaging facial casts compared to a previously validated portable digital stereophotogrammetry device (Vectra H1). This in vitro study was performed using 2 facial casts obtained by recording impressions of the authors, at King's College London Academic Centre of Reconstructive Science. Materials and Methods: The casts were marked with anthropometric landmarks, then digitised using Scanify and Vectra H1. Computed tomography (CT) scans of the same casts were performed to verify the validation of Vectra H1. The 3-dimensional (3D) images acquired with each device were compared using linear measurements and 3D surface analysis software. Results: Overall, 91% of the linear Scanify measurements were within 1 mm of the corresponding reference values. The mean overall surface difference between the Scanify and Vectra images was <0.3mm. Significant differences were detected in depth measurements. Merging multiple Scanify images produced significantly greater registration error. Conclusion: Scanify is a very low-cost device that could have clinical applications for facial imaging if imaging errors could be corrected by a future software update or hardware revision.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.6
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pp.539-544
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2013
In this paper, we was designed three-dimensional face recognition algorithm using polynomial based RBFNNs and proposed method to calculate the recognition performance. In case of two-dimensional face recognition, the recognition performance is reduced by the external environment like facial pose and lighting. In order to compensate for these shortcomings, we perform face recognition by obtaining three-dimensional images. obtain face image using three-dimension scanner before the face recognition and obtain the front facial form using pose-compensation. And the depth value of the face is extracting using Point Signature method. The extracted data as high-dimensional data may cause problems in accompany the training and recognition. so use dimension reduction data using PCA algorithm. accompany parameter optimization using optimization algorithm for effective training. Each recognition performance confirm using PSO, DE, GA algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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