Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.3
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pp.323-331
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2010
In this study, we propose a 3D finite element (FE) model for the residual stress under oblique shot peening. Using the FE model for an oblique impact, we examine the effects of factors on the residual stress such as the Rayleigh damping in the material, dynamic friction, and the rate dependency of the material and systematically integrate the effects. The plastic deformation of the shot is also emphasized. Then, the FE model is used to study oblique multi-impacts. The results obtained using the FE model are compared with experimental x-ray diffraction (XRD) results; in contrast to the rigid and elastic shots, plastic shots are found to produce residual stresses similar to that shown in the XRD results. Thus, the 3D FE models with integrated factors and plastically deformable shots are validated. The proposed model will serve as a basis for the 3D FE model for multi-impacts with different impact angles to simulate the actual phenomenon of shot peening.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.1
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pp.191-197
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2013
Conventional CT and MRI scans produce cross-section slices of body that are viewed sequentially by radiologists who must imagine or extrapolate from these views what the 3 dimensional anatomy should be. By using sophisticated algorithm and high performance computing, these cross-sections may be rendered as direct 3D representations of human anatomy. The 2D medical image analysis forced to use time-consuming, subjective, error-prone manual techniques, such as slice tracing and region painting, for extracting regions of interest. To overcome the drawbacks of 2D medical image analysis, combining with medical image processing, 3D visualization is essential for extracting anatomical structures and making measurements. We used the gray-level thresholding, region growing, contour following, deformable model to segment human organ and used the feature vectors from texture analysis to detect harmful cancer. We used the perspective projection and marching cube algorithm to render the surface from volumetric MR and CT image data. The 3D visualization of human anatomy and segmented human organ provides valuable benefits for radiation treatment planning, surgical planning, surgery simulation, image guided surgery and interventional imaging applications.
This paper proposed a new 2-D multi-body dynamic modeling technique to analyze overriding behaviors taking place during train collision. This dynamic model is composed of nonlinear springs, dampers and masses by considering the deformable characteristics of carbodies as well as energy absorbing structures and components. By solving this dynamic model for rollingstock, energy absorbing capacities of collision elements, accelerations of passenger sections, impact forces applied to interconnecting devices, and overriding displacements can be well estimated. For a case study, we chose KHST (Korean High Speed Train), obtained crush characteristic data of each carbody section from 3-D finite element analysis, and established a 2-D multi-body dynamic model. This 2-D dynamic model was simulated under the train-to-train collision scenarios, and evaluated with 3-D virtual testing model. It was founded from the simulation results that this 2-D dynamic model could well predict overriding behaviors, and the modeling technique of carbody deformation was very important in overriding estimation.
In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.
3D printing has recently been used in various fields. Among various applications, 3D face data must be generated for 3D face printing. A laser scanner is used to acquire 3D face data, but there is a restriction that a person should not move during scanning. In this paper, we propose a 3D face modeling method based on a single image and a face transformation system to use the generated 3D face for virtual cosmetic surgery. We have defined facial feature points from the 3D face database for 3D face data generation. After extracting feature points from a single face image, 3D face of the input face image is generated corresponding to the 3D face feature points defined from the 3D face database. After 3D face modeling, 3D face modification part is applied for use such as virtual cosmetic surgery.
In this paper, we present a method for estimating full 3D shapes from given 2D silhouette images of human bodies. Because the silhouette only consists of the partial information on the true shape, it is an ill-posed problem. To address the problem, we use the statistical human shape space obtained from the existing large 3D human shape database. The method consists of three steps. First, we extract the boundary pixels and their appropriate normal vectors from the input silhouette images. Then, we initialize the correspondences of each pixel to the vertex of the statistically-deformable 3D human model. Finally, we numerically optimize the parameters of the statistical model to fit best to the given silhouettes. The viability and the robustness of the method is demonstrated with various experiments.
Various facial pose detection and recognition has been a difficult problem. The problem is due to the fact that the distribution of various poses in a feature space is mere dispersed and more complicated than that of frontal faces, This thesis proposes a robust pose-expression-invariant face recognition method in order to overcome insufficiency of the existing face recognition system. First, we apply the TSL color model for detecting facial region and estimate the direction of face using facial features. The estimated pose vector is decomposed into X-V-Z axes, Second, the input face is mapped by deformable template using this vectors and 3D CANDIDE face model. Final. the mapped face is transformed to frontal face which appropriates for face recognition by the estimated pose vector. Through the experiments, we come to validate the application of face detection model and the method for estimating facial poses, Moreover, the tests show that recognition rate is greatly boosted through the normalization of the poses and expressions.
The needs for visualizing interactive multimedia contents on portable devices with realistic three dimensional shapes are increasing as new ubiquitous services are coming into reality. Especially in digital fashion applications with virtual reality technologies for clothes of various forms on different avatars, it is required to provide very high quality visual models over mobile networks. Due to limited network bandwidths and memory spaces of portable devices, it is very difficult to transmit visual data effectively and render realistic appearance of three dimensional images. In this thesis, we propose a compression method to reduce three dimensional data for digital fashion applications. The three dimensional model includes animation of avatar which require very large amounts of data over time. Our proposed method utilizes temporal and spatial coherence of animation data, to reduce the amount. By grouping vertices from three dimensional models, the entire animation is represented by a movement path of a few representative vertices. The existing three dimensional model compression approaches can get benefits from the proposed method by reducing the compression sources through grouping. We expect that the proposed method to be applied not only to three dimensional garment animations but also to generic deformable objects.
This paper presents a two-step, semi-automated method for reconstructing a three-dimensional (3D) shape of the prostate from a 3D transrectal ultrasound (TRUS) image. While the method has been developed for prostate ultrasound imaging, it can potentially be applicable to any other organ of the body and other imaging modalities. The proposed method takes as input a 3D TRUS image and generates a watertight 3D surface model of the prostate. In the first step, the system lets the user visualize and navigate through the input volumetric image by displaying cross sectional views oriented in arbitrary directions. The user then draws partial/full contours on selected cross sectional views. In the second step, the method automatically generates a watertight 3D surface of the prostate by fitting a deformable spherical template to the set of user-specified contours. Since the method allows the user to select the best cross-sectional directions and draw only clearly recognizable partial or full contours, the user can avoid time-consuming and inaccurate guesswork on where prostate contours are located. By avoiding the usage of noisy, incomprehensible portions of the TRUS image, the proposed method yields more accurate prostate shapes than conventional methods that demand complete cross-sectional contours selected manually, or automatically using an image processing tool. Our experiments confirmed that a 3D watertight surface of the prostate can be generated within five minutes even from a volumetric image with a high level of speckles and shadow noises.
In this paper, we propose a new deformable model based on non-linear elasticity, anisotropic behavior and the finite element method and developed the high-speed controller for haptic control. The proposed controller is based on the PCI/FPGA technology, which can calculate the real position and transmit the force data to device rapidly, The haptic system is composed of 6DOF force display device, high-speed controller and HIR library for 3D graphic deformation algorithm & haptic rendering algorithm. The developed system will be used on constructing the dynamical virtual environment. we demonstrate the relevance of this approach for the real-time simulating deformations of elastic objects. To show the efficiency of our system, we designed simulation program of force-reflecting, As the result of the experiment, we found that the controller has much higher resolution than some other controllers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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