본 과제에서는 point data를 사용하여 CAD에서 모델링된 프로펠러를 LOM 공정으로 제작한 후 LOM 모델을 master pattern으로 사용하여 주조까지 실행하는 작업을 실시하였다. 주조공정시 알루미늄을 소재로 사용하였으며, 주조된 프로펠러는 기능테스트에 사용할 수 있는 성능을 지니고 있다. 이 결과는 현재까지 프로펠러 제작용으로 주로 사용하던 5축 가공을 rapid prototyping과 주조방법을 통해 대처할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 그러나 아직 제품의 정확도가 부족하여 오차 발생원인 및 누적과정을 분석하여 정확도를 향상시키는 작업이 향후 연구과제로 남아있다. 본 연구는 현재 수행중인 국제공동과제 "동시공학 구현을 위한 형상설계 및 급속조형 기술 개발"의 일부이며 알피 코리아사와 삼성중공업의 기술적 도움으로 진행되었다.
This paper describes a method for digitizing the compound surfaces which are comprised of several unknown feature shapes such as base surface, and draft wall. From the reverse engineering's point of view, the main step is to digitize or gather three-dimensional points on an object rapidly and precisely. As well known, the non-contact digitizing apparatus using a laser or structured light can rapidly obtain a great bulk of digitized points, while the touch or scanning probe gives higher accuracy by directly contacting its stylus onto the part surface. By combining those two methods, unknown features can be digitized efficiently. The paper proposes a digitizing methodology using the approximated surface model obtained from laser-scanned data, followed by the use of a scanning probe. Each surface boundary curve and the confining area is investigated to select the most suitable digitizing path topology, which is similar to generating NC tool-paths. The methodology was tested with a simple physical model whose shape is comprised of a base surface, draft walls and cavity volumes.
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.
본 연구는 산업 사진측량을 이용하여 자동차의 외형을 정밀 측정하고, 사고 등의 원인으로 변형이 발생하였을 때 변형량을 측정하는 방법에 관한 것이다. 자동차의 외형을 정밀 측정하기 위하여 점군데이터를 취득할 수 있는 프로젝션 타겟을 사용함으로써 보다 곡면에 대한 정밀한 측정이 가능하도록 하였으며, 대상물 촬영 및 좌표해석을 통하여 타겟의 3차원 좌표를 취득하였다. 취득된 점군데이터는 불규칙 삼각망으로 표면을 형성하여 3차원 모델링을 하였다. 또한, 변형 발생부위를 정밀 측정함으로써 교통사고 분석 등에 효율적이고 정밀한 데이터를 제공할 수 있을 것이다.
노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.
This paper presents a method to reduce errors in registration, which is used in transformation coordinate system of the multiple measuring data. In general, the ICP algorithms and feature-based approaches are used for registration. In order to measure wrap-around object, it is necessary to change the scanning direction or set-up of the object. A fixture is made to reduce registration errors caused by inaccurate center point of tooling balls, providing the more accurate registration method. And, the motorized fixture controls rotation and tilting to get precise the measuring data and registration. The proposed motorized fixture and registration method have advantages in accurate registration and precise measurement, compared with the conventional methods.
This paper proposes a new IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) algorithm, which is proper for IMDCT(Inverse Modified Discrete Cosine Transform) of MPEG-2 AAC(Advanced Audio Coding) decoder. The IFFT used in $2^N$-point IMDCT employ the bit-reverse data arrangement of inputs and N/4-IFFT to reduce the calculation cycles. We devised a new data arrangement algorithm of IFFT input and N/$4^{n+1}$-IFFT and can reduce multiplication cycles, addition cycles, and ROM size.
포인트 클라우드를 이용한 물체의 표현은 레이저 스캐너를 통해 공간을 스캔하여 점의 집합을 추출하고, 정합(Registration)을 통해 하나의 좌표계로 통합하는 과정을 거쳐 이루어진다. 정합이 완료된 포인트 클라우드 집합은 수학적 해석을 통해 의미 있는 영역, 형태, 잡음 등으로 분류되어 쓰이게 된다. 본 논문은 3차원 포인트 클라우드 데이터에서 실린더 형태의 굽은 영역 매칭을 목표로 한다. 매칭 절차는 포인트 클라우드에서 RANdom SAmple Consensus(RANSAC)을 통한 구(sphere) 적합(fitting)으로 실린더 형태의 점 후보군을 추출하여 중심과 반지름 데이터를 얻고, 추출된 중심점 데이터에서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 통해 굽은 영역인지 판별한 후 캣멀롬 스플라인(Catmull-Rom spline)으로 굽은 영역 매칭을 완료한다. 제안된 방법은 제약조건 및 분할 없이 중심축 추정에 이은 직선 및 굽은 형태의 실린더 추정으로 비교적 빠른 추정결과를 도출하고, 역설계의 작업효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
3D scanning is a technique to measure the 3D shape information of the object. Shape information obtained by 3D scanning is expressed either as point cloud or as polygon mesh type data that can be widely used in various areas such as reverse engineering and quality inspection. 3D scanning should be performed as accurate as possible since the scanned data is highly required to detect the features on an object in order to scan the shape of the object more precisely. In this study, we propose the method on finding the location of feature more accurately, based on the extended Biplane SNAKE with global optimization. In each iteration, we project the feature lines obtained by the extended Biplane SNAKE into each image plane and move the feature lines to the features on each image. We have applied this approach to real models to verify the proposed optimization algorithm.
측정점으로부터의 3차원 객체 자동인식은 컴퓨터비전, 지능형로봇 등의 분야에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서 저자는 측정오차가 포함되어 있으며 정렬되지 않은 대용량 3차원 측정점으로부터 객체를 자동적으로 추출하며 그 형상계수를 추정하는 소프트웨어 기술에 대한 소개를 하고자 한다. 해당 소프트웨어는 기능적으로 상호 연결된 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤의 세 부분으로 이루어졌으며 최단거리 최소제곱법(ODF)이 핵심요소이다. ODF는 형상모델과 측정점 사이의 최단거리의 제곱합을 최소화하는 형상모델 계수를 추정한다. 무작위로 선정된 부분 측정점에 대한 임시 형상모델로서 이차 곡면이 ODF에 의하여 구하여지면 우리는 이로부터 3차원 객체를 자동적으로 추출하는 과정인 최종 형상모델 제시, 측정점 분할, 형상모델 맞춤에 필요한 초기값을 제공할 수 있다. 소개된 소프트웨어 기술을 실제 3차원 측정점에 적용함으로써 그의 성능을 확인하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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