Reverse engineering (RE) is a process to create computer aided design (CAD) models from the scanned data of an existing part acquired using 3D position scanners. This paper proposes a novel methodology of extracting geometric features directly from a set of 3D scanned points, which utilizes the concepts of feature-based technology and artificial neural networks (ANNs). The use of ANN has enabled the development of a flexible feature-based RE application that can be trained to deal with various features. The following four main tasks were mainly investigated and implemented: (1) Data reduction; (2) edge detection; (3) ANN-based feature recognition; (4) feature extraction. This approach was validated with a variety of real industrial components. The test results show that the developed feature-based RE application proved to be suitable for reconstructing prismatic features such as block, pocket, step, slot, hole, and boss, which are very common and crucial in mechanical engineering products.
This paper presents a fast 3D mesh generation method using a surface based method with a stitching algorithm. This method uses the surface based method since the volume based method that uses 3D Delaunay triangulation can hardly deal with a large scale of scanned points. To reduce the processing time, this method also uses a stitching algorithm: after dividing the whole point data into several sections and performing mesh generation on individual sections, the meshes from several sections are stitched into one mesh. Stitching method prevents the surface based method from increasing the processing time exponentially as the number of the points increases. This method works well with different types of scanned points: a scattered type points from a conventional 3D scanner and a cross-sectional type from CT or MRI.
본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.
Though the airborne laser scanning (ALS) technique is becoming more popular in many applications, horizontal accuracy of points scanned by the ALS is not yet satisfactory when compared with the accuracy achieved for vertical positions. One of the major reasons is the drift that occurs in the inertial measurement unit (IMU) during the scanning. This paper presents an algorithm that adjusts for the error that is introduced mainly by the drift of the IMU that renders systematic differences between strips on the same area. For this, we set up an observation equation for strip-wise adjustments and completed it with tie point and control point coordinates derived from the scanned strips and information from aerial photos. To effectively capture the tie points, we developed a set of procedures that constructs a digital surface model (DSM) with breaklines and then performed feature-based matching on strips resulting in a set of reliable tie points. Solving the observation equations by the least squares method produced a set of affine transformation equations with 6 parameters that we used to transform the strips for adjusting the horizontal error. Experimental results after evaluation of the accuracy showed a root mean squared error (RMSE) of the adjusted strip points of 0.27 m, which is significant considering the RMSE before adjustment was 0.77 m.
Recently, renovations of plant equipment have been more frequent because of the shortened lifespans of the products, and as-built models from large-scale laser-scanned data is expected to streamline rebuilding processes. However, the laser-scanned data of an existing plant has an enormous amount of points, captures intricate objects, and includes a high noise level, so the manual reconstruction of a 3D model is very time-consuming and costly. Among plant equipment, piping systems account for the greatest proportion. Therefore, the purpose of this research was to propose an algorithm which could automatically recognize a piping system from the terrestrial laser-scanned data of plant equipment. The straight portion of pipes, connecting parts, and connection relationship of the piping system can be recognized in this algorithm. Normal-based region growing and cylinder surface fitting can extract all possible locations of pipes, including straight pipes, elbows, and junctions. Tracing the axes of a piping system enables the recognition of the positions of these elements and their connection relationship. Using only point clouds, the recognition algorithm can be performed in a fully automatic way. The algorithm was applied to large-scale scanned data of an oil rig and a chemical plant. Recognition rates of about 86%, 88%, and 71% were achieved straight pipes, elbows, and junctions, respectively.
플라즈마 디스플레이 패널(plasma display panel :PDP)에서 방출되는 광의 3차원 분포를 측정하기 위한 scanned point-detecting system(SPDS)을 고안하여 제작하였으며 이 시스템을 이용하여 실제 PDP의 3차원 광 방출 특성을 측정하고 해석하였다. SPDS는 상면에 핀홀이 달려 있는 광검출기(point detector)를 위치시킴으로써 특정 지점으로부터 방출되는 광만을 검출할수 있다. 3차원 물체의 특정 지점으로부터 방출된 광은 핀홀을 지나 검출기로 모두 입사되지만 다른 지점으로부터 방출된 광은 핀홀 앞에서 미리 집속되거나 핀홀 뒤에서 집속될것이므로 이러한 광들은 핀홀에 의해 대부분 차단될 것이다. 그러므로 물체의 특정 지점으로부터 방출된 광만이 핀홀이 설치된 검출기에 의해 검출되어 진다. SPDS를 이용하여 PDP cell 내에서 측정된 3차원 광 intensity 분포로부터 cellso의 방전현상을 다음과 같이 유추해낼수 있었다. Z축 측정이 진행될수록광의 intensity는 증가하였고 ITO전극의 안쪽부분에서 검출되는 광의 intensity가 가장 컸고 Y축 scan시 나타나는 X-Z평면에서 광의 intensity가 격벽과 격벽의 중심부분에서 가장 크게 나타났다.
We present a method for transferring deformation weights of a human character to three-dimensional (3D) scanned clothes. First, clothing vertices are projected onto a character skin. Their deformation weights are determined from the barycentric coordinates of the projection points. For more complicated parts, such as shoulders and armpits, continuously moving planes are constructed and employed as projection reference planes. Clothing vertices on a plane are projected onto the intersection curve of the plane with a character skin to achieve a smooth weight transfer. The proposed method produces an initial deformation for physically based clothing simulations. We demonstrated the effectiveness of our method through several deformation results for 3D scanned clothes.
Recent engineering process requires fast development and manufacturing of the products. This paper mainly discusses the process of rapid product development (RPD) from the reverse engineering to the optimal design. A laser scanning system scans a product and the efficient data processing method reduces the scanned point data. The reduced (scanned) points model is transformed to a finite element model without the construction of a CAD model. Since CAD modeling is a time-consuming work, skipping this step can save much time. This FE model is updated from the result based on the structural characteristics from modal test of the real model. For FE model updating, Response Surface Method is adopted. Finally, the updated FE model is optimized using the reliability-based topology optimization, which is developed recently. All these processes are applied to the design of an upper part model of a cellular phone.
This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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