The three dimensional(3D) reconstruction from two dimensional(2D) image data is using in many fields such as RPD(Rapid Product Development) and reverse engineering. In this paper, the main step of 3D reconstruction is comprised of two steps : image processing step and B-spline surface approximation step. In the image processing step, feature points of each cross-section are obtained by means of several image processing technologies. In the B-spline surface approximation step, using the data of feature points obtained in the image processing step, the control points of B-spline surface are obtained, which are used for IGES file of 3D CAD model.
This paper presents a practical approach for surface reconstruction from unoriented point clouds. Instead of estimating local surface orientation, we first generate a set of depth images from the input point clouds, and a coarse mesh is then generated based on them by space carving techniques. The resultant mesh is progressively refined by local mesh refinement and optimization according to surface distance measure. A manifold mesh approximating the input points within an given tolerance is finally obtained. Our approach is easy to implement, but has the ability to outputs high quality meshes in different resolutions. We show that the proposed approach is not sensitive to several types of data disfigurement and is able to reconstruct models robustly from variance input data.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제23권3호
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pp.203-210
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2019
We present the three-dimensional volume reconstruction model using the modified Cahn-Hilliard equation with a fractional Laplacian. From two-dimensional cross section images such as computed tomography, magnetic resonance imaging slice data, we suggest an algorithm to reconstruct three-dimensional volume surface. By using Laplacian operator with the fractional one, the dynamics is changed to the macroscopic limit of Levy process. We initialize between the two cross section with linear interpolation and then smooth and reconstruct the surface by solving modified Cahn-Hilliard equation. We perform various numerical experiments to compare with the previous research.
Facial expression recognition can aid in the development of fatigue driving detection, teaching quality evaluation, and other fields. In this study, a facial expression recognition method was proposed with a residual masking reconstruction network as its backbone to achieve more efficient expression recognition and classification. The residual layer was used to acquire and capture the information features of the input image, and the masking layer was used for the weight coefficients corresponding to different information features to achieve accurate and effective image analysis for images of different sizes. To further improve the performance of expression analysis, the loss function of the model is optimized from two aspects, feature dimension and data dimension, to enhance the accurate mapping relationship between facial features and emotional labels. The simulation results show that the ROC of the proposed method was maintained above 0.9995, which can accurately distinguish different expressions. The precision was 75.98%, indicating excellent performance of the facial expression recognition model.
The three dimensional(3D) shape reconstruction from two dimensional(2D) cross-sections can be completed through three main phases : the input compilation, the triangular grid formation, and the smooth surface construction. In the input compilation phase, the cross-sections are analyzed to exctract the input data required for the shape reconstruction. This data includes the number of polygonized contours per cross-section and the vertices defining each polygonized contour. In the triangular grid formation phase, a triangular grid, leading to a polyhedral approximations, is constructed by extracting all the information concerning contour links between two adjacent cross- sections and then performing the appropriate triangulation procedure for each contour link. In the smooth surface construction phase, a smooth composite surface interpolating all vertices on the triangular grid is constructed. Both the smooth surface and the polyhedral approximation can be used as reconstructed models of the object. This paper proposes a new method for reconstructing the geometric model of a 3D objdect from a sequence of planar contours representing 2D cross-sections of the objdect. The method includes the triangular grid formation algorithms for contour closing, one-to-one branching, and one-to-many braanching, and many-to-many branching. The shape reconstruction method has been implemented on a SUN workstation in C.
Purpose: It is essential for the steel industry to produce steel products without unexpected downtime to reduce costs and produce high quality products. A hot strip rolling mill consists of many mechanical and electrical units. In condition monitoring and diagnosis, various units could fail for unknown reasons. Methods: In this study, we propose an effective method to detect units with abnormal status early to minimize system downtime. The early warning problem with various units was first defined. An autoencoder was modeled to detect abnormal states. An application of the proposed method was also implemented in a simulated field-data analysis. Results: We can compare images of original data and reconstructed images, as well as visually identify differences between original and reconstruction images. We confirmed that normal and abnormal states can be distinguished by reconstruction error of autoencoder. Experimental results show the possibility of prediction due to the increase of reconstruction error from just before equipment failure. Conclusion: In this paper, hot strip roughing mill monitoring method using autoencoder is proposed and experiments are performed to study the benefit of the autoencoder.
Jianping Zhao;Shengbo He;Li Yang;Chang Feng;Guoqiang Wu;Gen Cai
Nuclear Engineering and Technology
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제55권10호
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pp.3709-3715
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2023
It is an important work to measure the dimensions of underwater spent fuel assemblies in the nuclear power industry during the overhaul, to judging whether the spent fuel assemblies can continue to be used. In this paper, a three dimensional reconstruction method for underwater spent fuel assemblies of nuclear reactor based on linear structured light is proposed, and the topography and size measurement was carried out based on the reconstructed 3D model. Multiple linear structured light sensors are used to obtain contour size data, and the shape data of the whole spent fuel assembly can be collected by one-dimensional scanning motion. In this paper, we also presented a corrected model to correct the measurement error introduced by lead-glass and water is corrected. Then, we set up an underwater measurement system for spent fuel assembly based on this method. Finally, an underwater measurement experiment is carried out to verify the 3D reconstruction ability and measurement ability of the system, and the measurement error is less than ±0.05 mm.
교통사고의 재구성 해석은 도로와 사고흔적, 자동차 손상 등 다양한 자료들을 분석함으로서 이루어진다. 대부분의 자료들은 사고 해석에서 변수로 작용하며, 측정으로부터 구해지는 자료들은 조사자와 도구, 주어진 환경 등에 의해 측정 오차가 발생된다. 따라서 사고해석에서는 측정 오차에서 비롯되는 불확실성이 항상 존재한다. 본 연구는 불확실성이 존재할 가능성이 매우 높은 도로 기하구조와 타이어 흔적 등 길이와 마찰계수 등에 대해 반복 측정 실험을 함으로서 교통 사고해석에서의 불확실성을 정량화하였다. 또한 자동차 충돌 변형량의 사진 계측에 대한 불확실성에 대해서도 해석 결과를 제시하였다. 이러한 통계학적 분포들은 사고 재구성 불확실성을 추정하기 위해 입력 계수의 적절한 범위를 결정하는 것을 도울 수 있다.
This paper presents an autonomous system for reconstruction of three-dimensional indoor environments using a mobile robot. The system is composed of a mobile robot, a three-dimensional scanning system, and a notebook computer for registration, observation planning and real-time three-dimensional data transferring. Three-dimensional scanning system obtains three-dimensional environmental data and performs filtering of dynamic objects. Then, it registers multiple three-dimensional scans into one coordinate system and performs observation planning which finds the next scanning position by using the layered hexahedral-map and topological-map. Then, the mobile robot moves to the next scanning position, and repeats all procedures until there is no scanning tree in topological-map. In concurrence with data scanning, three-dimensional data can be transferred through wireless-LAN in real-time. This system is experimented successfully by using a mobile robot named KARA.
Currently, a lot of researches about high risk test scenarios for autonomous vehicle and advanced driver assistance systems have been carried out to evaluate driving safety. This study proposes new type of test scenario that evaluate the driving safety for autonomous vehicle by reconstructing accident database of national automotive sampling system crashworthiness data system (NASS-CDS). NASS-CDS has a lot of detailed accident data in real fields, but there is no data of accurate velocity in accident moments. So in order to propose scenario generation method from accident database, we try to reconstruct accident moment from accident sketch diagram. At the same step, we propose an accident of occurrence frequency which is based on accident codes and road shapes. The reconstruction paths from accident database are integrated into evaluation of simulation environment. Our proposed methods and processor are applied to MILS (Model In the Loop Simulation) and VILS (Vehicle In the Loop Simulation) test environments. In this paper, a reasonable method of accident reconstruction typology for autonomous vehicle evaluation of feasibility is proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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