3D 스캔

3D scanning
핸드헬드 VIUscan 3D 레이저 스캐너를 사용하여 바이킹 벨트 버클의 3D 모델 제작.

3D 스캐닝은 실제 물체나 환경을 분석하여 모양과 모양(예: 색상)에 대한 데이터를 수집하는 과정입니다.수집된 데이터는 디지털 3D 모델을 구축하는 데 사용될 수 있습니다.

3D 스캐너는 다양한 기술을 기반으로 할 수 있으며, 각각 고유한 한계, 이점 및 비용이 있습니다.디지털화할 수 있는 오브젝트 종류에는 아직 많은 제한이 있습니다.예를 들어, 광학 기술은 어둡고 반짝이며 반사되거나 투명한 물체에 많은 어려움을 겪을 수 있습니다.예를 들어 산업용 컴퓨터 단층 촬영 스캔, 구조 라이트 3D 스캐너, LiDARTime Of Flight 3D 스캐너를 사용하여 파괴 테스트 없이 디지털 3D 모델을 구성할 수 있습니다.

수집된 3D 데이터는 다양한 용도에 유용합니다.이러한 장치는 엔터테인먼트 업계에서 가상 현실을 포함한 영화 및 비디오 게임 제작에 광범위하게 사용됩니다.이 기술의 다른 일반적인 응용 프로그램에는 증강 현실,[1] 모션 캡처,[2][3] 제스처 인식,[4] 로봇 매핑,[5] 산업 디자인, 정형[6]보철물, 역 엔지니어링프로토타이핑, 품질 관리/검사 및 문화 [7]유물의 디지털화가 포함됩니다.

기능

3D 스캐너의 목적은 일반적으로 3D 모델을 만드는 것입니다.이 3D 모델은 피사체 표면에 있는 다각형 망사 또는 기하학적 샘플의 점 구름으로 구성됩니다.그런 다음 이러한 점을 사용하여 피사체의 모양을 추정할 수 있습니다(재구성이라고 하는 공정).각 지점에서 색상 정보가 수집되면 피사체 표면의 색상이나 질감도 결정할 수 있다.

3D 스캐너는 카메라와 몇 가지 특성을 공유합니다.대부분의 카메라와 마찬가지로 원뿔형 시야를 가지고 있으며 카메라와 마찬가지로 흐려지지 않은 표면에 대한 정보만 수집할 수 있습니다.카메라는 시야 내의 표면에 대한 색상 정보를 수집하는 반면, 3D 스캐너는 시야 내의 표면에 대한 거리 정보를 수집합니다.3D 스캐너에 의해 생성된 "그림"은 사진의 각 지점에서 표면까지의 거리를 나타냅니다.이를 통해 사진 내 각 지점의 3차원 위치를 식별할 수 있습니다.

경우에 따라 단일 스캔으로 피사체의 전체 모델이 생성되지 않을 수 있습니다.일반적으로 여러 방향에서 여러 번 스캔하면 피사체의 모든 측면에 대한 정보를 얻는 데 유용합니다.이러한 스캔은 일반적으로 정렬 또는 등록이라고 하는 프로세스인 공통 참조 시스템으로 가져온 다음 병합하여 완전한 3D 모델을 만들어야 합니다.단일 범위 맵에서 전체 모델로 이동하는 이 전체 프로세스를 보통 3D 스캔 [8][9][10][11][12]파이프라인이라고 합니다.

테크놀로지

3D 물체의 형상을 디지털로 획득하기 위한 다양한 기술이 있습니다.이 기술은 광학, 음향, 레이저 스캔,[13] 레이더, 열 [14]및 지진 [15][16]등 대부분 또는 모든 센서 유형에 적용됩니다.[17] 확립된 분류는 이들을 접촉과 비접촉의 두 가지 유형으로 나눕니다.비접촉 솔루션은 액티브와 패시브 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.이러한 각 범주에 속하는 다양한 기술이 있습니다.

연락

스캔 헤드가 있는 좌표 측정기(CMM).
슬로베니아 자연사 박물관에서 긴수염고래 골격의 3D 스캔(2013년 8월)

접촉 3D 스캐너는 부품을 물리적으로 프로빙(터치)하고 프로브가 부품 주위를 이동할 때 센서의 위치를 기록하는 방식으로 작동합니다.

접점 3D 스캐너에는 주로 두 가지 유형이 있습니다.

  • 전통적으로 수직 이동 축이 3개인 좌표 측정기(CMM)와 Z 축에 장착된 터치 프로브를 함께 사용합니다.터치 프로브가 부품 주위를 이동하면 각 축의 센서가 XYZ 좌표를 생성하는 위치를 기록합니다.최신 CMM은 5축 시스템이며, 2개의 추가 축은 센서 헤드를 피벗하여 제공됩니다.CMM은 마이크로 정밀도를 실현하는 가장 정확한 3D 측정 형태입니다.정확도 이후의 CMM의 가장 큰 장점은 자율(CNC) 모드 또는 수동 프로브 시스템으로 실행할 수 있다는 것입니다.CMM의 단점은 선불비용과 CMM의 운용에 필요한 기술적 지식이 있다는 것입니다.
  • 관절형 암: 일반적으로 각 접합부에 극성 센서가 있는 여러 세그먼트가 있습니다.CMM에 따르면 관절암이 부품센서 주위를 이동할 때 그 위치를 기록하고 각 관절의 손목회전각과 힌지각을 이용해 암의 끝 위치를 산출한다.일반적으로 CMM만큼 정확하지는 않지만, 관절형 암은 여전히 높은 정확도를 달성하고 가격이 저렴하며 사용이 약간 쉽습니다.일반적으로 CNC 옵션은 없습니다.

최신 CMM과 관절형 암 모두 터치 프로브 대신 비접촉식 레이저 스캐너를 장착할 수 있습니다.

비접촉 활성화

액티브 스캐너는 물체나 환경을 조사하기 위해 어떤 종류의 방사선이나 빛을 방출하고 물체를 통과하는 반사나 방사선을 탐지합니다.사용되는 방출 유형에는 빛, 초음파 또는 X선이 포함됩니다.

비행 시간

라이더 스캐너는 건물, 암석층 등을 스캔하여 3D 모델을 제작하는 데 사용할 수 있습니다.라이다는 레이저 빔을 넓은 범위에서 조준할 수 있다: 그것의 머리는 수평으로 회전하고, 거울은 수직으로 뒤집힌다.레이저 빔은 경로상의 첫 번째 물체까지의 거리를 측정하는 데 사용됩니다.

비행 시간 3D 레이저 스캐너는 레이저 빛을 사용하여 피사체를 탐사하는 활성 스캐너입니다.이런 유형의 스캐너의 중심에는 레이저 거리 측정기가 있습니다.레이저 거리 측정기는 빛의 펄스의 왕복 시간을 측정하여 표면의 거리를 구합니다.레이저를 이용해 빛의 펄스를 발사하고 반사광이 검출기에 의해 보일 때까지의 시간을 측정한다.c { c 알려져 있기 때문에 왕복 시간에 따라 빛의 이동 거리가 결정됩니다.이것은 스캐너와 표면 사이의 거리의 2배입니다.t{ t가 왕복 시간인 거리는 c / 2 \c\!\2와 같습니다. 3D 레이저 스캐너의 정확도는 t{ t 얼마나 정확하게 측정할 수 있느냐에 따라 달라집니다.광속 시간은 1.3피코초입니다.트레이

레이저 거리 측정기는 시야 방향에서 한 점의 거리만 감지합니다.따라서 스캐너는 거리 탐지기의 시야 방향을 변경하여 다른 지점을 스캔하여 한 번에 한 지점씩 전체 시야를 스캔합니다.레이저 레인지 파인더의 뷰 방향은 레인지 파인더 자체를 회전시키거나 미러를 회전시키는 시스템을 사용하여 변경할 수 있습니다.거울이 훨씬 가볍기 때문에 훨씬 더 빠르고 더 정확하게 회전할 수 있기 때문에 후자의 방법이 일반적으로 사용됩니다.일반적인 3D 레이저 스캐너는 초당 1만~10만 점의 거리를 측정할 수 있다.

비행 시간 장치도 2D 구성으로 사용할 수 있습니다.이것은 비행 시간 [18]카메라라고 불립니다.

삼각 측량

레이저 삼각 측정 센서의 원리.두 가지 객체 위치가 표시됩니다.

삼각 측량 기반의 3D 레이저 스캐너는 또한 레이저 빛을 사용하여 환경을 탐색하는 활성 스캐너입니다.비행 시간 3D 레이저 스캐너와 관련하여 삼각 측량 레이저가 피사체에 레이저를 비추고 카메라를 이용하여 레이저 닷의 위치를 찾습니다.레이저가 표면에 닿는 거리에 따라 레이저 점은 카메라의 시야에서 다른 위치에 나타납니다.이 기술은 레이저 도트, 카메라, 레이저 이미터가 삼각형을 형성하기 때문에 삼각 측량이라고 불립니다.삼각형의 한 변의 길이, 카메라와 레이저 이미터 사이의 거리를 알 수 있습니다.레이저 이미터 코너의 각도도 알고 있습니다.카메라 모서리의 각도는 카메라의 시야에서 레이저 점의 위치를 보고 결정할 수 있습니다.이 세 가지 정보는 삼각형의 모양과 크기를 완전히 결정하고 [19]삼각형의 레이저 점 모서리의 위치를 알려준다.대부분의 경우 단일 레이저 도트 대신 레이저 스트라이프를 객체 전체에 걸쳐 스위프하여 획득 프로세스를 가속화합니다.캐나다 국립연구위원회는 1978년에 [20]삼각 측량 기반의 레이저 스캔 기술을 개발한 최초의 기관 중 하나였다.

장점과 단점

비행 시간 범위 및 삼각 측량 범위 발견기는 각각 다른 상황에 적합하도록 하는 강점과 약점을 가지고 있다.비행시간 범위 탐지기의 장점은 매우 먼 거리, 즉 킬로미터 단위로 작동할 수 있다는 것입니다.따라서 이러한 스캐너는 건물이나 지형과 같은 큰 구조물을 스캔하는 데 적합합니다.비행시간 범위 검색기의 단점은 정확도입니다.빛의 속도가 빨라 왕복 시간을 가늠하기 어렵고 거리 측정의 정확도가 밀리미터 정도로 상대적으로 낮습니다.

삼각 측량 범위 검색기는 정반대입니다.사거리가 몇 미터로 한정되어 있지만, 정확도는 비교적 높다.삼각측량 범위 검출기의 정확도는 대략 수십 마이크로미터입니다.

레이저가 물체의 가장자리에 닿으면 비행 시간 스캐너의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 왜냐하면 스캐너로 반송되는 정보는 하나의 레이저 펄스에 대해 서로 다른 두 위치에서 전송되기 때문입니다.물체의 가장자리에 닿은 점에 대한 스캐너의 위치에 상대적인 좌표는 평균을 기준으로 계산되므로 점을 잘못된 위치에 배치합니다.물체에 고해상도 스캔을 사용하면 빔이 가장자리에 부딪힐 확률이 높아지고 결과 데이터가 물체의 가장자리 바로 뒤에 노이즈를 표시합니다.빔 폭이 작은 스캐너는 이 문제를 해결하는 데 도움이 되지만 빔 폭이 거리에 따라 증가하므로 범위에 따라 제한됩니다.소프트웨어는 레이저 빔에 맞는 첫 번째 물체가 두 번째 물체를 상쇄해야 한다고 판단함으로써 도움이 될 수도 있습니다.

초당 10,000개의 샘플 포인트 속도로 저해상도 스캔은 1초 미만이 걸릴 수 있지만, 일부 스캐너의 경우 수백만 개의 샘플이 필요한 고해상도 스캔은 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.이로 인해 발생하는 문제는 동작에 의한 왜곡입니다.각 포인트는 서로 다른 시간에 샘플링되므로 피사체 또는 스캐너의 움직임에 따라 수집된 데이터가 왜곡됩니다.따라서 일반적으로 피사체와 스캐너를 안정적인 플랫폼에 장착하고 진동을 최소화해야 합니다.이 스캐너를 사용하여 움직이는 물체를 스캔하는 것은 매우 어렵습니다.

최근에는 소량의 진동과[21] 운동 [22]및/또는 회전에 의한 왜곡을 보정하는 연구가 이루어지고 있습니다.

단거리 레이저 스캐너는 일반적으로 1미터 [23]이상의 깊이를 포함할 수 없습니다.한 위치에서 원하는 시간 동안 스캔할 때 온도 변화로 인해 스캐너 위치에서 약간의 움직임이 발생할 수 있습니다.스캐너가 삼각대에 설치되어 있고 스캐너의 한쪽에 강한 햇빛이 비추면 삼각대의 해당 면이 확장되어 스캔 데이터가 한 쪽에서 다른 쪽으로 천천히 왜곡됩니다.일부 레이저 스캐너에는 스캔 프로세스 중 스캐너의 움직임을 상쇄하기 위해 레벨 보상기가 내장되어 있습니다.

원뿔 홀로그래피

레이저광을 표면에 투사하고, 그 후 동일 광로를 따른 직접 반사를 투과하여 CCD에 투사한다.결과는 회절 패턴으로, 주파수 분석을 통해 측정된 표면까지의 거리를 결정할 수 있습니다.원뿔 홀로그래피의 주요 장점은 측정 시 단일 광선 경로만 필요하기 때문에 예를 들어 미세하게 뚫린 [24]구멍의 깊이를 측정할 수 있는 기회를 제공한다는 것입니다.

휴대용 레이저 스캐너

핸드헬드 레이저 스캐너는 위에서 설명한 삼각 측량 메커니즘을 통해 3D 이미지를 생성합니다.즉, 핸드헬드 디바이스에서 물체에 레이저 도트 또는 선이 투영되고 센서(일반적으로 전하 결합 장치 또는 위치 감지 장치)가 지표면까지의 거리를 측정합니다.데이터는 내부 좌표계를 기준으로 수집되므로 스캐너가 움직이는 곳에서 데이터를 수집하려면 스캐너의 위치를 결정해야 합니다.위치는 스캐너가 스캔 중인 표면의 기준 특징(일반적으로 접착제 반사 탭이지만 연구 [25][26]작업에도 자연 특징이 사용됨) 또는 외부 추적 방법을 사용하여 확인할 수 있습니다.외부 트래킹은 종종 내장 카메라(스캐너의 방향을 결정하기 위한)가 장착된 레이저 트래커(센서의 위치를 제공하는 것) 또는 스캐너의 완전한 자유도를 제공하는 3개 이상의 카메라를 사용하는 사진 측량 솔루션의 형태를 취합니다.두 기술 모두 스캐너에 부착된 적외선 발광 다이오드사용하는 경향이 있으며, 이 다이오드는 주변 [27]조명에 대한 복원력을 제공하는 필터를 통해 카메라로 볼 수 있습니다.

데이터를 컴퓨터로 수집하여 3차원 공간 내의 데이터 포인트로 기록하고, 이를 처리함으로써 삼각망으로 변환한 후 컴퓨터 지원 설계 모델(종종 비균일 유리 B-스플라인 표면)로 변환할 수 있다.핸드헬드 레이저 스캐너는 이 데이터를 패시브 가시광선 센서(표면 텍스처 및 색상을 캡처)와 결합하여 완전한 3D 모델을 구축할 수 있습니다(또는 "리버스 엔지니어").

구조화된 조명

구조화된 조명의 3D 스캐너는 피사체에 빛의 패턴을 투사하고 피사체에 패턴의 변형을 관찰합니다.LCD 프로젝터 또는 기타 안정된 광원을 사용하여 피사체에 패턴을 투사합니다.패턴 프로젝터에서 약간 오프셋된 카메라는 패턴의 모양을 보고 시야의 모든 점의 거리를 계산합니다.

구조화된 빛 스캐닝은 매년 많은 연구 논문이 발표되는 여전히 매우 활발한 연구 분야이다.완벽한 지도는 또한 대응 문제를 해결하고 오류 감지 및 오류 수정을 가능하게 하는 구조화된 빛 패턴으로서 유용한 것으로 입증되었다.[24] [Morano, R.참조] "의사 난수 코드를 사용한 구조화된 빛", 패턴 분석머신 인텔리전스에 관한 IEEE 트랜잭션.

구조 라이트 3D 스캐너의 장점은 속도와 정밀도입니다.구조화된 조명 스캐너는 한 번에 한 지점을 스캔하는 대신 여러 지점 또는 전체 시야를 한 번에 스캔합니다.시야 전체를 1초 만에 스캔하는 것으로, 움직임으로 인한 왜곡의 문제를 경감 또는 해소할 수 있습니다.일부 기존 시스템은 움직이는 개체를 실시간으로 검색할 수 있습니다.

디지털 프린지 투영과 위상 편이 기술(특정 종류의 구조화된 빛 방법)을 이용한 실시간 스캐너가 개발되어 동적으로 변형 가능한 물체(얼굴 표정 등)의 고밀도 디테일을 초당 [28]40프레임으로 캡처, 재구성 및 렌더링했다.최근에 또 다른 스캐너가 개발되었습니다.이 시스템에는 다른 패턴을 적용할 수 있어 캡처 및 데이터 처리를 위한 프레임 레이트가 초당 120프레임 달성된다.또한 두 개의 움직이는 [29]손과 같이 고립된 표면을 스캔할 수 있습니다.바이너리 디포커스 기술을 사용함으로써 초당 [31]수백 프레임에서 수천 프레임에 이르는 속도 혁신이 이루어졌습니다.

변조광

변조된 조명 3D 스캐너는 피사체에 지속적으로 변화하는 빛을 비춥니다.보통 광원은 단순히 사인파 패턴으로 진폭을 순환합니다.카메라는 반사광과 패턴의 변화량을 검출하여 빛이 이동한 거리를 결정한다.또한 변조된 빛은 스캐너가 레이저 이외의 광원의 빛을 무시할 수 있으므로 간섭이 없습니다.

체적 측정 기법

의료의

컴퓨터 단층촬영(CT)은 2차원 X선 영상 시리즈로부터 물체 내부의 3차원 영상을 생성하는 의료 이미징 방법이며, 마찬가지로 자기 공명 이미징은 컴퓨터 단층 촬영보다 신체의 다른 연조직 간에 훨씬 더 큰 대비를 제공하는 또 다른 의료 이미징 기법이다.그래피(CT)는 특히 신경학적(뇌), 근골격계, 심혈관 및 종양학적(암) 영상에 유용합니다.이러한 기법은 등각면 추출 알고리즘을 통해 직접 시각화, 조작 또는 기존 3D 표면으로 변환할 수 있는 이산 3D 볼륨 표현을 생성합니다.

산업의

의학에서는 가장 흔하지만, 산업용 컴퓨터 단층 촬영, 마이크로토모그래피 및 MRI는 또한 비파괴적 재료 시험, 역공학 또는 생물학적 및 고생물학적 표본 연구와 같은 물체와 그 내부의 디지털 표현을 얻기 위해 다른 분야에서도 사용됩니다.

비접촉 수동형

패시브 3D 이미징 솔루션은 자체 방사선을 방출하지 않고 반사된 주변 방사선을 감지하는 데 의존합니다.이러한 유형의 솔루션은 즉시 사용할 수 있는 주변 방사선이므로 가시광을 감지합니다.적외선 등 다른 유형의 방사선도 사용할 수 있다.패시브 방식은 대부분의 경우 특정 하드웨어가 아닌 단순한 디지털 카메라가 필요하기 때문에 매우 저렴할 수 있습니다.

  • 입체 시스템은 보통 같은 장면을 바라보며 약간 떨어진 두 대의 비디오 카메라를 사용합니다.각 카메라가 보는 화상의 미세한 차이를 해석하는 것으로, 화상의 각 점에서의 거리를 결정할 수 있다.이 방법은 인간의 입체시력 구동하는 동일한 원리에 기초한다[1].
  • 광도 측정 시스템은 일반적으로 단일 카메라를 사용하지만 다양한 조명 조건에서 여러 이미지를 촬영합니다.이러한 기술은 각 픽셀에서 표면 방향을 복구하기 위해 영상 형성 모델을 반전하려고 시도합니다.
  • 실루엣 기술은 잘 대비되는 배경에 대해 3차원 물체 주변의 일련의 사진으로부터 만들어진 윤곽을 사용합니다.이러한 실루엣은 돌출되고 교차되어 객체의 시각적 선체 근사치를 형성합니다.이러한 접근 방식으로는 물체의 일부 오목한 부분(예: 그릇 내부)을 감지할 수 없습니다.

사진 측량 비접촉 수동적 방법

고정 카메라 어레이등의 복수의 시점에서 촬영된 화상을, 포토 측량 재구성 파이프라인의 피사체를 촬영해, 3D 메쉬 또는 포인트 클라우드를 생성할 수 있다.

포토 측량 기능은 사진 이미지 분석을 기반으로 물리적 물체의 3D 모양에 대한 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다.생성된 3D 데이터는 일반적으로 3D 포인트 클라우드, 3D 메쉬 또는 3D [32]포인트로 제공됩니다.최신 사진 측량 소프트웨어 애플리케이션은 3D 재구성을 위해 많은 디지털 이미지를 자동으로 분석하지만 재구성 파이프라인의 필수 단계인 영상에서 카메라의 3D 위치를 소프트웨어가 자동으로 결정할 수 없는 경우 수동 작업이 필요할 수 있습니다.PhotoModeler, Geodetic Systems, Autodesk ReCap, RealityCaptureAgisoft Metashape 등 다양한 소프트웨어 패키지를 사용할 수 있습니다(사진 측량 소프트웨어 비교 참조).

  • 근거리 사진 측량에서는 일반적으로 고정 초점 거리 렌즈가 있는 DSLR과 같은 휴대용 카메라를 사용하여 3D [33]재구성을 위해 물체의 이미지를 캡처합니다.주제는 건물 정면, 차량, 조각, 바위, 신발과 같은 작은 물체들을 포함합니다.
  • 카메라 어레이를 사용하면 3D [34]객체 재구성을 위해 여러 카메라를 동시에 여러 관점에서 피사체를 촬영하기 위해 사람이나 애완동물과 같은 살아있는 물체의 3D 포인트 클라우드 또는 메시를 생성할 수 있습니다.
  • 360 카메라와 같은 광각 렌즈 카메라를 사용하여 건물 내부나 밀폐된 공간을 촬영하기 위해 광각 사진 측량 기능을 사용할 수 있습니다.
  • 항공 사진 측량 기능은 위성, 상업 항공기 또는 UAV 무인기가 획득한 항공 이미지를 사용하여 3D 재구성을 위한 건물, 구조물 및 지형 이미지를 포인트 클라우드 또는 메시로 수집합니다.

획득한 센서 데이터에서 획득

Lidar 데이터와 고해상도 이미지에서 반자동 빌딩 추출도 가능합니다.다시 말해, 이 접근방식은 위치나 [35]물체를 향해 물리적으로 이동하지 않고도 모델링을 가능하게 한다.공중 레이더 데이터로부터 디지털 서페이스 모델(DSM)을 생성해, DSM으로부터 지상보다 높은 물체를 자동적으로 검출할 수 있다.그 후, 건물에 관한 일반적인 지식을 기초로, 크기, 높이, 형상 정보등의 기하학적 특성을 이용해 건물을 다른 물체로부터 분리한다.추출된 건물 윤곽은 더 나은 지도 품질을 얻기 위해 직교 알고리즘을 사용하여 단순화됩니다.유역 분석을 수행하여 건물 지붕의 능선을 추출할 수 있습니다.언덕과 경사 정보는 건물을 유형별로 분류하는 데 사용됩니다.그런 다음 세 가지 파라메트릭 건물 모델(평탄, 맞배지, 히핑)[36]을 사용하여 건물을 재구성합니다.

온사이트 센서로부터의 취득

Lidar 및 기타 지상 레이저 스캐닝 기술은[37] 높이 또는 거리 정보를 수집하는 가장 빠르고 자동화된 방법을 제공합니다.건물의 높이 측정을 위한 라이더나 레이저가 매우 [38]유망해지고 있다.공중 레이더와 지상 레이저 스캐닝 기술의 상용 적용은 건물 높이 추출에 빠르고 정확한 방법임이 입증되었습니다.건물 추출 작업은 건물 위치, 지상고, 방향, 건물 크기, 옥상 높이 등을 결정하기 위해 필요합니다.대부분의 건물은 일반적인 다면체의 관점에서 충분한 세부사항으로 설명된다. 즉, 그 경계는 평면 표면과 직선으로 표현될 수 있다.GIS 데이터베이스에 데이터를 격납하기 위해 건물 발자국을 폴리곤으로 표현하는 등의 추가 처리를 이용한다.

Fruh와 Zakhor는 레이저 스캔과 이미지를 지면에서 촬영하여 조감도를 높인 3D 시티 모델을 자동으로 만들 수 있는 방법을 제시합니다.이 접근법에는 상세 전면 모델을 등록하고 보완적인 공중 모델과 병합하는 작업이 포함됩니다.공중 모델링 프로세스에서는 지형 프로필과 건물 상판을 포함한 전체 영역을 조감도로 볼 수 있는 0.5m 해상도 모델을 생성합니다.지상 기반 모델링 프로세스를 통해 건물 전면의 상세 모델이 생성됩니다.공중 레이저 스캔에서 얻은 DSM을 사용하여 획득 차량을 국지화하고 몬테카를로 국지화(MCL)를 통해 지상 기반 패드를 공중 모델에 등록한다.마지막으로, 두 모델이 서로 다른 해상도로 병합되어 3D 모델을 얻습니다.

공중 레이저 고도계를 사용하여 Haala, Brenner 및 Anders는 높이 데이터를 건물의 기존 지상도와 결합했다.건물의 지상도는 지도와 도면을 통해 아날로그 형태로 또는 2D GIS를 통해 디지털 방식으로 이미 획득되었습니다.이 프로젝트는 이러한 다양한 유형의 정보를 통합하여 자동 데이터 수집을 가능하게 하기 위해 수행되었습니다.그 후, 예를 들면 지상 화상의 매핑에 의한 텍스처 처리에 의해 프로젝트에서 가상 현실 도시 모델을 생성한다.이 프로젝트는 3D 도시 GIS의 신속한 획득 가능성을 입증했습니다. 지상 도면이 3D 건물 재건축에 있어 또 다른 매우 중요한 정보원이라는 것이 입증되었습니다.자동 절차 결과와 비교했을 때, 이러한 지상 도면은 인간의 해석에 의해 명시되는 집계된 정보를 포함하고 있기 때문에 더 신뢰할 수 있는 것으로 입증되었다.이러한 이유로, 지상 계획은 재건 프로젝트에서 비용을 상당히 절감할 수 있습니다.건물 재건축에 사용할 수 있는 기존 지상도 데이터의 예로는 디지털 지적도(Digital Cadastral map)가 있다. 디지털 지적도는 모든 농업 지역의 경계와 기존 건물의 지상도 등 재산 분포에 대한 정보를 제공한다.거리 이름 및 건물 사용(예: 차고, 주거용 건물, 사무실 블록, 산업용 건물, 교회)에 대한 추가 정보가 텍스트 기호 형태로 제공됩니다.현재 디지털 지적 지도는 지역을 포괄하는 데이터베이스로 구축되며, 주로 기존의 지도나 도면을 디지털화함으로써 구성됩니다.

비용.

  • 지상파 레이저 스캔 장치(펄스 또는 위상 장치) + 프로세싱 소프트웨어는 일반적으로 150,000유로부터 시작합니다.일부 덜 정확한 장치(Trimble VX와 같은)의 가격은 약 75,000유로입니다.
  • 지상 레이더 시스템의 가격은 약 30만 유로입니다.
  • RC 헬리콥터에 장착된 일반 스틸 카메라(사진 측량)를 사용하는 시스템도 가능하며 가격은 약 25,000유로이다.풍선이 달린 스틸 카메라를 사용하는 시스템은 훨씬 더 저렴하지만(약 2,500유로), 추가적인 수동 처리가 필요합니다.수작업은 매일 사진을 찍을 때마다 약 1개월의 노동력이 소요되기 때문에 장기적으로 보면 여전히 비용이 많이 드는 해결책이다.
  • 위성사진을 얻는 것도 비용이 많이 든다.고해상도 스테레오 이미지(해상도 0.5m)의 가격은 약 11,000유로입니다.이미지 위성에는 Quikbird, Ikonos 등이 있다.고해상도 모노스코픽 이미지의 가격은 약 5,500유로입니다.해상도가 다소 낮은 영상(예: CORONA 위성, 해상도 2m)의 경우 2개 영상당 약 1,000유로의 비용이 듭니다.Google 어스 이미지는 해상도가 너무 낮아 정확한 3D [39]모델을 만들 수 없습니다.

재구축

포인트 클라우드에서

3D 스캐너와 3D 이미징에 의해 생성된 포인트 클라우드는 건축 및 건설 분야에서 측정 및 시각화에 직접 사용될 수 있습니다.

모델부터

그러나 대부분의 애플리케이션은 대신 다각형 3D 모델, NURBS 표면 모델 또는 편집 가능한 피쳐 기반 CAD 모델(솔리드 모델이라고도 함)을 사용합니다.

  • 폴리곤 망사 모델:형상의 다각형 표현에서 곡면은 작은 면의 평평한 면의 수만큼 모델링된다(디스코볼로 모델링된 구면이라고 생각함).메시 모델이라고도 불리는 폴리곤 모델은 일부 CAM(가공)에서 시각화에 유용하지만 일반적으로 "무거운" 모델(예: 매우 큰 데이터 세트)이며 이 형태에서는 상대적으로 편집할 수 없습니다.폴리곤 모델로 재구성하려면 연속 표면을 작성하기 위해 인접한 점을 찾아 직선으로 연결해야 합니다.이러한 목적을 위해 무료 또는 무료 애플리케이션(: GigaMesh, MeshLab, PointCab, AutoCAD용 Kubit PointCloud, Reconstructor, ImageModel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic, Imageware, Rhino 3D 등)을 사용할 수 있습니다.
  • 표면 모델:모델링의 다음 단계에는 곡면 패치의 퀼트를 사용하여 형상을 모델링하는 작업이 포함됩니다.이것들은 NURBS, TSplines 또는 곡선의 토폴로지의 다른 곡면 표현일 수 있습니다.NURBS를 사용하면 구형이 진정한 수학 구형이 됩니다.패치 레이아웃을 수작업으로 제공하는 어플리케이션도 있지만 패치 레이아웃 자동화와 수동 레이아웃을 모두 제공하는 클래스 최고의 어플리케이션입니다.이러한 패치는 CAD로 내보낼 때 가볍고 조작하기 쉽다는 장점이 있습니다.지표면 모델은 편집이 가능하지만 표면을 변형시키기 위해 밀고 당기는 조각적 의미에서만 가능합니다.이 표현은 유기적이고 예술적인 모양을 모델링하는 데 적합하다.지표면 모델러에는 Rapidform, Geomagic, Rhino 3D, Maya, T 스플라인 등이 있습니다.
  • 솔리드 CAD 모델: 엔지니어링/제조 측면에서 디지털화된 형상의 궁극적인 표현은 편집 가능한 파라메트릭 CAD 모델입니다.CAD에서 구는 값(예: 중앙점 및 반지름)을 변경하여 쉽게 편집할 수 있는 파라메트릭 피쳐로 설명됩니다.

이러한 CAD 모델은 단순히 객체의 외피나 형태만을 설명하는 것이 아니라 CAD 모델에는 "설계 의도"(즉, 중요한 특징과 다른 특징과의 관계)도 구현됩니다.모양만으로는 명확한 설계 의도를 알 수 없는 예로는 브레이크 드럼의 러그 볼트를 들 수 있습니다. 러그 볼트는 드럼 중앙에 있는 구멍과 동심원이 되어야 합니다.이러한 지식을 바탕으로 CAD 모델을 작성하는 순서와 방법이 결정됩니다.이 관계를 알고 있는 설계자는 외경을 참조하는 러그 볼트를 설계하지 않고 중심을 설계합니다.CAD 모형을 만드는 모델러는 전체 CAD 모형에 쉐이핑과 설계 의도를 모두 포함하려고 합니다.

공급업체는 파라메트릭 CAD 모델에 도달하기 위해 서로 다른 접근 방식을 제공합니다.일부는 NURBS 표면을 내보내고 CAD 설계자에게 맡겨 CAD에서 모델을 완성합니다(: Geomagic, Imageware, Rhino 3D).스캔 데이터를 사용하여 전체 피쳐 트리를 그대로 유지한 상태에서 CAD로 가져온 편집 가능하고 검증 가능한 피쳐 기반 모델을 생성하여 모양과 설계 의도를 모두 캡처하는 완전한 네이티브 CAD 모델(: Geomagic, Rapidform)을 생성합니다.예를 들어, 시장에서는 SolidWorks와 같은 기존 CAD 프로그램을 위한 다양한 플러그인을 제공합니다.SolidWorks용 Xtract3D, DezignWorks 및 Geomagic은 SolidWorks 내부에서 직접 3D 스캔을 조작할 수 있습니다.다른 CAD 애플리케이션은 CAD 환경 내에서 제한된 점이나 폴리곤 모델(예: CATIA, AutoCAD, Revit)을 조작할 수 있을 정도로 강력합니다.

2D 슬라이스 세트에서

CT 스캔한 DICOM 영상에서 뇌와 안구의 3D 재구성.이 이미지에서는 골격 또는 공기 밀도가 있는 영역이 투명하게 표시되고 슬라이스가 대략적인 빈 공간 정렬로 쌓였습니다.뇌 주변의 물질의 바깥쪽 고리는 두개골 바깥쪽에 있는 피부와 근육의 부드러운 조직이다.블랙 박스는, 슬라이스를 둘러싸, 검은 배경을 제공합니다.2D 영상이 쌓이는 것에 불과하기 때문에 슬라이스는 두께가 0이므로 가장자리에서 볼 때 사라집니다.각 DICOM 스캔은 얇은 슬라이스당 평균 약 5mm의 재료를 나타냅니다.

CT, 산업용 CT, MRI 또는 마이크로CT 스캐너는 포인트 클라우드를 생성하는 것이 아니라 2D 슬라이스 세트("토모그램"이라고 함)를 생성하여 3D 표현을 '스택'합니다.필요한 출력에 따라 몇 가지 방법이 있습니다.

  • 볼륨 렌더링: 객체의 각 부분은 보통 다른 임계값 또는 그레이스케일 밀도를 가집니다.이것에 의해, 3 차원 모델을 구축해 화면에 표시할 수 있습니다.여러 개의 모델을 다양한 임계값으로 구성할 수 있으므로 다양한 색상이 객체의 각 구성 요소를 나타낼 수 있습니다.볼륨 렌더링은 일반적으로 스캔된 개체를 시각화하는 데만 사용됩니다.
  • 이미지 세그멘테이션:서로 다른 구조의 임계값/그레이스케일 값이 유사한 경우 볼륨 렌더링 매개 변수를 조정하는 것만으로 이들을 분리할 수 없게 될 수 있습니다.솔루션은 분할이라고 하며, 영상에서 불필요한 구조를 제거할 수 있는 수동 또는 자동 절차입니다.영상 분할 소프트웨어를 사용하면 일반적으로 추가 조작을 위해 CAD 또는 STL 형식으로 세그먼트 구조를 내보낼 수 있습니다.
  • 이미지 기반 메싱:계산 분석에 3D 영상 데이터(예: CFD 및 FEA)를 사용하는 경우, CAD에서 데이터를 분할하고 메시화하는 것은 시간이 많이 걸리고 영상 데이터의 일반적인 복잡한 토폴로지에 대해서는 사실상 다루기 어려울 수 있습니다.이 솔루션은 이미지 기반 메싱이라고 불리며 스캔 데이터의 정확하고 사실적인 기하학적 설명을 생성하는 자동화된 프로세스입니다.

레이저 스캔에서

레이저 스캐닝은 레이저 기술을 사용하여 표면을 샘플링하거나 스캔하는 일반적인 방법을 설명합니다.주로 사용되는 레이저의 세기와 스캔 프로세스의 결과에 차이가 있는 응용 분야가 몇 가지 있습니다.저레이저 전력은 스캔한 표면이 영향을 받지 않아도 되는 경우(예: 디지털화만 필요한 경우)에 사용됩니다.공초점 또는 3D 레이저 스캔은 스캔한 표면에 대한 정보를 얻는 방법입니다.또 다른 저전력 애플리케이션은 태양전지 평탄도 [40]도량형에 구조화된 광투사 시스템을 사용하여 [41]시간당 웨이퍼 수가 2000개를 넘는 전체에 걸쳐 응력을 계산할 수 있습니다.

산업용 레이저 스캔 장비에 사용되는 레이저 전력은 일반적으로 1W 미만입니다.전력 레벨은 보통 200mW 이하이지만 경우에 따라서는 그 이상입니다.

사진으로부터

스테레오 영상 쌍을 사용하여 3D 데이터 수집 및 객체 재구성을 수행할 수 있습니다.겹치는 이미지 블록을 기반으로 한 스테레오 사진 측량 또는 사진 측량 기술은 2D 영상을 이용한 3D 매핑 및 객체 재구성의 주요 접근법입니다.근접 사진 측량 기술은 카메라 또는 디지털 카메라를 사용하여 건물과 같은 사물의 근접 이미지를 포착하고 항공 사진 측량법과 동일한 이론을 사용하여 재구성할 수 있는 수준으로 성숙했습니다.이를 가능하게 하는 소프트웨어의 예로는 Vexcel FotoG [42][43]5가 있습니다.이 소프트웨어는 Vexcel Geo Synth로 [44]대체되었습니다.또 다른 유사한 소프트웨어 프로그램은 Microsoft [45][46]Photosh이다.

Sisi Zlatanova[47]2D 공중 스테레오 영상에서 3D 위상 구조 데이터를 획득하는 반자동 방법을 제시했습니다.이 프로세스에는 3D 객체를 자동으로 재구성하는 데 필요한 여러 지점을 수동으로 디지털화하는 작업이 포함됩니다.재구성된 각 오브젝트는 그 와이어 프레임 그래픽스를 스테레오 모델에 중첩함으로써 검증된다.위상 구조화된 3D 데이터는 데이터베이스에 저장되며 객체를 시각화하는 데도 사용됩니다.2D 영상을 사용한 3D 데이터 수집에 사용되는 주요 소프트웨어는 다음과 같습니다.Agisoft Metashape,[48] RealityCapture [49]및 ENSAIS 엔지니어링 칼리지 TIPHON(Traitement d'Image et PHOGramétrie Numérique).[50]

지형정보시스템에 지형 및 기타 지형데이터와 함께 건물모델을 저장하는 개념과 함께 반자동 건물추출방법이 프란츠 로텐슈타이너에 의해 개발되었다.그의 접근방식은 복합 모델링 체계를 적용하는 사진 측량 프로세스에 빌딩 매개변수 추정의 통합을 기반으로 했습니다.건물은 개별적으로 재구성된 다음 부울 연산자에 의해 결합되는 단순 원시 집합으로 분해됩니다.원형 및 복합 건물 모델의 내부 데이터 구조는 경계 표현[51][52] 방법을 기반으로 합니다.

여러 영상에서 표면 재구성에 대한 Zeng의 접근 방식에는 여러 영상이 사용됩니다.중심 아이디어는 3D 스테레오 데이터와 2D 보정된 이미지의 통합을 모두 살펴보는 것입니다.이 접근 방식은 여러 영상의 형상 정밀도 검사에서 살아남은 견고하고 정확한 특징점만 우주에서 재구성된다는 사실에 의해 동기 부여됩니다.그런 다음 여러 이미지의 정보를 사용하여 밀도 부족과 스테레오 데이터의 불가피한 구멍을 채워야 합니다.따라서 아이디어는 먼저 스테레오 포인트에서 작은 표면 패치를 구성한 다음, 최상의 우선 전략을 사용하여 이미지에서 전체 표면으로 신뢰할 수 있는 패치만 점진적으로 전파하는 것이다.따라서 이 문제는 이미지에서 특정 스테레오 포인트를 통과하는 최적의 로컬 표면 패치를 검색하는 것으로 줄어듭니다.

멀티 스펙트럼 영상은 3D 건물 감지에도 사용됩니다.첫 번째 및 마지막 펄스 데이터와 정규화된 차이 식생 지수가 [53]공정에서 사용됩니다.

또한 새로운 측정 기법을 사용하여 투영 또는 그림자 및 이들의 조합을 사용하여 단일 영상에서 객체의 측정과 객체 간의 측정을 얻습니다.이 기술은 빠른 처리 시간과 스테레오 [citation needed]측정보다 훨씬 저렴한 비용으로 주목받고 있다.

적용들

우주 실험

3D 스캐닝 기술은 유럽 [54][55]우주국을 위해 우주 암석을 스캔하는 데 사용되어 왔다.

건설업 및 토목업

  • 로봇 제어: 예를 들어 레이저 스캐너는 로봇의 [56][57]"눈" 역할을 할 수 있습니다.
  • 교량, 공장 및 기념물의 준공도
  • 유적지[58] 문서
  • 현장 모델링 및 레이아웃
  • 품질 관리
  • 수량 조사
  • 페이로드 모니터링
  • Freeway 재설계
  • 지진, 선박/트럭 충격 또는 화재와 같은 극한 하중 노출로 인한 구조적 변화를 감지하기 위해 기존 형상/상태의 벤치 마크 설정
  • 지리정보시스템(GIS) 지도와[60] 지리학을 만듭니다.
  • 갱도 [61]카르스트 구멍 지하 레이저 스캔
  • 법의학[62] 문서

설계 프로세스

  • 복잡한 부품과 모양에 대한 작업 정확성 향상
  • 여러 소스의 부품을 사용하여 제품 디자인을 조정하고,
  • 오래된 CD 스캔을 최신 테크놀로지의 스캔으로 갱신하고 있습니다.
  • 누락된 부품이나 오래된 부품을 교환하는 경우,
  • 예를 들어 자동차 제조 공장에서 준공 설계 서비스를 허용함으로써 비용 절감 효과를 창출할 수 있습니다.
  • 웹 공유 스캔을 통한 "엔지니어에게 플랜트 가져오기" 및
  • 여행 비용 절감.

오락.

3D 스캐너는 엔터테인먼트 업계에서 영화, 비디오 게임 및 [63]레저용 디지털 3D 모델을 만드는 데 사용됩니다.그것들은 가상 촬영에서 많이 활용된다.실제 모델과 동등한 모델이 존재하는 경우 3D 모델링 소프트웨어를 사용하여 모델을 수동으로 만드는 것보다 실제 개체를 스캔하는 것이 훨씬 빠릅니다.예술가들은 종종 자신이 원하는 물리 모델을 조각하여 컴퓨터로 직접 디지털 모델을 만드는 것이 아니라 디지털 형태로 스캔합니다.

3D 사진

마두로담 미니어처 파크가 판타지트론 포토 부스에서 촬영한 2D 사진으로 만든 석고 기반 프린팅으로 쉐이프웨이가 1:20 스케일로 3D 셀카를 제작했다.
마두로담의 Fantasitron 3D 사진 부스

3D 스캐너는 카메라를 사용하여 3D 물체를 [64]정확하게 표현하기 위해 진화하고 있습니다.2010년부터 사람의 3D 초상화(3D 피규어 또는 3D 셀카)를 제작하는 기업이 생겨나고 있습니다.

마드리드 레스토랑 체인 80도[65] 증강현실 메뉴

법 집행

3D 레이저 스캐닝은 전 세계 사법 기관에 의해 사용됩니다. 3D 모델은 다음 [66]사항을 현장에서 문서화하는 데 사용됩니다.

  • 범죄 현장
  • 탄환 궤적
  • 혈흔 패턴 분석
  • 사고재건
  • 폭격
  • 비행기 추락 사고 등

리버스 엔지니어링

기계 부품의 역엔지니어링은 대상물의 정확한 디지털 모델을 재현해야 합니다.정확한 디지털 모델은 포인트 세트 대신 폴리곤 메쉬, 평면 또는 곡면 NURBS 표면 세트 또는 기계 구성 요소인 CAD 솔리드 모델로 나타낼 수 있습니다.3D 스캐너는 프리즘 기하학뿐만 아니라 자유 형태 또는 점차 변화하는 형상 구성요소를 디지털화하는 데 사용될 수 있습니다. 반면 좌표 측정기는 일반적으로 고도로 프리즘 모델의 단순한 치수를 결정하는 데만 사용됩니다.그런 다음 이러한 데이터 포인트를 처리하여 사용 가능한 디지털 모델을 만듭니다.일반적으로 특수 리버스 엔지니어링 소프트웨어를 사용합니다.

부동산

토지나 건물을 3D 모델로 스캔할 수 있으므로 구매자는 [67]숙박업소에 머물 필요 없이 원격으로, 어디서나 숙박업소를 둘러보고 점검할 수 있습니다.이미 3D 스캔 가상 부동산 [68]투어를 제공하는 회사가 하나 이상 있습니다.Wayback Machine에서 아카이브된 일반적인 가상 투어 2017-04-27은 인형 하우스 [69]뷰, 내부 뷰 및 평면도로 구성됩니다.

가상/리모트 투어리즘

관심장소의 환경을 캡처하여 3D 모델로 변환할 수 있습니다.이 모델은 VR 인터페이스 또는 기존의 "2D" 인터페이스를 통해 일반인이 탐색할 수 있습니다.이를 통해 사용자는 [70]이동에 불편한 위치를 탐색할 수 있습니다.밴쿠버 iTech Preparatory 중학교 역사학과 학생들은 100개가 넘는 유물을 [71]3D 스캐닝하여 가상 박물관을 만들었습니다.

문화유산

문서 및 분석 [72]목적으로 유적지와 유물을 스캔하여 많은 연구 프로젝트가 수행되었습니다.

3D 스캐닝과 3D 프린팅 기술을 함께 사용하면 기존의 석고 주조 기술을 사용하지 않고도 실제 물체를 복제할 수 있습니다. 따라서 대부분의 경우 귀중한 또는 섬세한 문화 유산 [73]유물에 대해 수행하기에는 너무 침습적일 수 있습니다.일반적인 애플리케이션 시나리오의 예에서는 3D 스캐너를 사용하여 Gargoyle 모델을 디지털로 획득하고 생성된 3D 데이터를 MeshLab을 사용하여 처리했습니다.그 결과 생성된 디지털 3D 모델을 고속 프로토타이핑 기계에 공급하여 원래 물체의 실제 수지 복제본을 만들었습니다.

박물관 및 고고학[74][75][76] 유물의 3D 모형 제작

미켈란젤로

1999년, 두 개의 다른 연구 그룹이 미켈란젤로의 조각상들을 스캔하기 시작했다.마크[77] 레보이가 이끄는 스탠포드 대학교사이버웨어가 만든 맞춤형 레이저 삼각 측량 스캐너를 사용하여 플로렌스에 있는 미켈란젤로의 조각상, 특히 다윗, 프리기오니, 메디치 채플에 있는 네 개의 조각상을 스캔했다.스캔을 통해 0.25mm당 1개의 샘플의 데이터 포인트 밀도가 생성되었으며, 미켈란젤로의 끌 자국을 볼 수 있을 정도로 상세했습니다.이러한 상세 스캔에서는 최대 32기가바이트의 대량의 데이터가 생성되었으며 스캔 데이터를 처리하는 데 5개월이 걸렸습니다.대략 같은 시기에 H. Rushmeier와 F가 이끄는 IBM의 연구 그룹.베르나르디니는 기하학적 세부사항과 색상 세부사항을 모두 획득하기 위해 피렌체의 피에타를 스캔했다.스탠포드 대학 스캔 캠페인의 결과물인 이 디지털 모델은 2004년 이후 [78]동상 복구에 완전히 사용되었다.

몬티첼로

2002년 데이비드 루브케 등은 토마스 제퍼슨의 몬티셀로를 [79]스캔했다.상용 비행 레이저 스캐너인 DeltaSphere 3000이 사용되었습니다.스캐너 데이터는 나중에 디지털 사진의 컬러 데이터와 결합하여 Virtual Monticello와 2003년 뉴올리언스 미술관에서 열린 제퍼슨 내각 전시품을 만들었습니다.버추얼 몬티첼로 전시회는 제퍼슨 도서관을 들여다보는 창문을 시뮬레이션했다.이 전시회는 벽면의 후면 투사 디스플레이와 관람자를 위한 스테레오 안경 한 쌍으로 구성되었다.이 안경은 편광 프로젝터와 결합되어 3D 효과를 제공했습니다.안경의 위치추적 하드웨어는 뷰어가 움직일 때 디스플레이가 적응할 수 있게 해주며, 디스플레이가 실제로 제퍼슨스 라이브러리를 들여다보는 벽의 구멍인 것처럼 착각하게 만들었다.제퍼슨 내각 전시회는 제퍼슨 내각의 장벽 스테레오그램이었다.

설형정

쐐기형 태블릿의 첫 3D 모델은 [80]2000년 독일에서 인수되었습니다.2003년 이른바 Digital Hammurabi 프로젝트는 0.025mm(0.00098인치)[81]의 일반 격자 패턴을 사용하여 레이저 삼각 측량 스캐너를 갖춘 쐐기형 태블릿을 획득했습니다.2009년 하이델베르크 대학이 태블릿 획득을 위해 고해상도 3D 스캐너를 사용함으로써 GigaMesh 소프트웨어 프레임워크의 개발은 3D [82]모델에서 쐐기 모양의 문자를 시각화하고 추출하기 시작했습니다.Jena에 있는 Hilprecht Collection의 약 2.000개의 3D 디지털 태블릿을 처리하여 CC BY 라이센스에 따라 자유롭게 사용할 수 [85]있는 Open Access 벤치마크[83] 데이터셋과 주석 첨부 태블릿 컬렉션을[84] 만드는 데 사용되었습니다.

가스비 고분

Leica HDS 4500을 사용하여 우간다의 역사적Kasubi 무덤에서 2009년 CyArk 3D 스캐닝 프로젝트를 통해 우간다의 Kabakas(킹스) 단지와 무덤에 있는 주 건물인 Muzibu Azaala Mpanga의 상세한 건축 모델을 제작했습니다.2010년 3월 16일 화재로 Muzibu Azaala Mpanga 구조물이 대부분 소실되었으며, 재건 작업은 3D 스캔 [86]미션에서 제작한 데이터 세트에 크게 의존할 것으로 보입니다.

플라스틱 디 로마 안티카

2005년, 가브리엘 구이디 등은 지난 세기에 만들어진 로마의 모델인 "Plasto di Roma Antica"[87]를 스캔했다.스캔할 항목이 크고 작은 세부 사항을 포함했기 때문에 삼각 측량 방법이나 비행 시간 방법 모두 이 프로젝트의 요구 사항을 충족하지 못했다.그러나 그들은 변조된 빛 스캐너가 모델 크기의 물체를 스캔하는 능력과 필요한 정확성을 모두 제공할 수 있다는 것을 발견했다.변조된 조명 스캐너는 모델의 일부 부분을 스캔하는 데 사용되는 삼각 측량 스캐너로 보완되었습니다.

기타 프로젝트

Petrie Museum of Egyptar Archiology의 3D Excounters Project는 3D 레이저 스캔을 사용하여 고품질의 3D 이미지 라이브러리를 만들고 부서지기 쉬운 이집트 공예품의 디지털 이동 전시를 가능하게 하는 것을 목표로 하고 있으며, English Heritage는 고고학을 얻기 위해 다양한 응용 분야에 3D 레이저 스캔을 사용하는 것을 조사했습니다.d 조건 데이터와 리버풀의 국립 보존 센터는 또한 이동 가능한 물체와 고고학적 [88]현장의 현장 스캔을 포함하여 커미션에서 3D 레이저 스캔을 제작했다.Smithsonian Institute는 Smithsonian X 3D라고 불리는 프로젝트를 가지고 있으며 스캔하려는 3D 물체의 다양한 유형으로 유명합니다.여기에는 곤충이나 꽃과 같은 작은 물체, 아멜리아 에어하트의 비행복과 같은 인간 크기의 물체, 군보트 필라델피아와 같은 방 크기의 물체, 인도네시아의 Liang Bua와 같은 유적지 등이 포함됩니다.또, 이러한 스캔의 데이터는, 몇개의 데이터 형식에서 무료로 다운로드 할 수 있습니다.

의료 전산 설계/전산 제조

3D스캐너 장구학과 치과에서는 환자의 3D모양 포착하는 데 사용되고 있다.그것은 점차적으로 지루한 석고 대체한다.전산 설계/전산 제조 소프트웨언 다음, 제조는 정형술, 보철이나 치과 임플란트를 설계하기 위해 사용된다.

에서 주문하고 궁극적으로는 최종 복원을 CNC밀링 머시인( 같은 또는 CAM기술을 만든 복원 디지털 CAD소프트웨어를 만들 많은 Chairside 치과 전산 설계/전산 제조 시스템과 치과 연구소 전산 설계/전산 제조 시스템 치과 준비(에서 vivo거나 체외)의 3D표면을 포착하기 위해, 3D후 스캐너 기술을 이용한다.3D프린터 cm이다.그 환자 의자 옆의. 계통 및 복원( 같은 Crown, Onlay,을 박아 넣다 또는 그것을)을 생산하 vivo에 준비의 3D캡쳐 용이하도록 설계된다.

해부학과 생물학 education[89][90]를 위한 3D모델과 교육neurosurgical에 시체 모델의 창출[91]

품질 보증 및 산업 방법론.

실제 개체의 digitalisation 다양한 응용 프로그램 도메인의 상당히 중요하다.이 방법은 특히 산업 품질 보증의 기하학적 치수 정확도를 측정하기 위해 적용된다.조립체와 같은 산업 공정, 고도로 자동화되며 일반적으로 CAD(컴퓨터 이용 설계)데이터를 기반으로 복잡하다.문제는 자동화 같은 정도의 또한 품질 보증에 필요하다는 것입니다.예를 들어 이것은 매우 복잡한 과제는 현대 차 모이는 것부터 그것은 생산 라인의 맨 마지막에 딱 들어맞아야 한다 많은 부분으로 구성된다.이 프로세스의 최적 성능은 품질 보증 시스템에 의해 보장됩니다.특히 금속 부품이 올바른 치수를 가지며 서로 잘 맞고 마지막으로 안정적으로 작동하도록 하기 위해 금속 부품의 형상을 확인해야 합니다.

고도로 자동화된 프로세스에서는 결과 기하학적 측정값이 원하는 객체를 제조하는 기계로 전송됩니다.기계적 불확실성과 마모로 인해 결과는 디지털 공칭값과 다를 수 있습니다.이러한 편차를 자동으로 포착하고 평가하려면 제조된 부품도 디지털화해야 합니다.이를 위해 3D 스캐너를 적용하여 물체 표면에서 점 샘플을 생성하고 최종적으로 공칭 [92]데이터와 비교합니다.

CAD 모델과 3D 데이터를 비교하는 과정을 CAD-Compare라고 하며, 몰드 및 툴링의 마모 패턴 결정, 최종 제작의 정확성 결정, 간격 및 플러시 분석 또는 매우 복잡한 조각 표면 분석과 같은 애플리케이션에 유용한 기술이 될 수 있습니다.현재 레이저 삼각 측량 스캐너, 구조화된 빛 및 접촉 스캐닝은 산업 목적으로 사용되는 주요 기술이며 접촉 스캐닝은 가장 느리지만 전반적으로 가장 정확한 옵션입니다.그럼에도 불구하고, 3D 스캐닝 기술은 기존의 터치 프로브 측정과 비교하여 뚜렷한 이점을 제공합니다.백색 또는 레이저 스캐너는 주변의 물체를 정확하게 디지털화하여 기준점이나 스프레이 없이 미세한 디테일과 자유형 표면을 포착합니다.전체 표면이 기록적인 속도로 덮여 있어 부품이 손상될 위험이 없습니다.그래픽 비교 차트는 전체 개체 수준의 기하학적 편차를 보여줌으로써 잠재적인 [93]원인에 대한 보다 깊은 통찰력을 제공합니다.[94]

배송비 및 국제 수출입 관세 회피

3D 스캐닝을 3D 프린팅 기술과 함께 사용하면 특정 물체를 운송할 필요 없이, 경우에 따라 수입/수출 관세를 부과하지 않고 가상으로 이동시킬 수 있습니다.예를 들어 미국에서는 플라스틱 물체를 3D 스캔할 수 있으며, 독일에서는 3D 프린팅 시설로 파일을 전송하여 물체를 효과적으로 지구로 순간이동할 수 있습니다.앞으로 3D 스캐닝과 3D 프린팅 기술이 점점 더 보편화됨에 따라 세계 각국 정부는 무역 협정과 국제법을 재고하고 다시 작성해야 할 것입니다.

오브젝트 재구성

데이터가 수집된 후에는 이미지 또는 센서에서 획득한(때로는 이미 처리된) 데이터를 재구성해야 합니다.이 작업은 동일한 프로그램에서 수행하거나 경우에 따라 3D 데이터를 다른 프로그램으로 내보내서 가져와 추가로 조정하거나 데이터를 추가해야 할 수 있습니다.이러한 추가 데이터는 GPS 위치 데이터일 수 있습니다.또한 재구성 후 데이터는 로컬(GIS) 지도[95][96] 또는 Google 어스와 같은 전세계 지도에 직접 구현될 수 있습니다.

소프트웨어

이미지 또는 센서에서 획득한(경우에 따라 이미 처리된) 데이터를 가져오는 데 여러 소프트웨어 패키지가 사용됩니다.주목할 만한 소프트웨어 패키지는 다음과 같습니다.[97]

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ 이자디, 샤람 등"KinectFusion: 움직이는 깊이 카메라를 사용하여 실시간 3D 재구성과 상호작용"사용자 인터페이스 소프트웨어와 테크놀로지에 관한 제24회 연례 ACM 심포지엄의 속행.ACM, 2011.
  2. ^ Moeslund, Thomas B., 그리고 Erik Granum."컴퓨터 비전에 기반한 인간의 모션 캡처에 대한 조사입니다."컴퓨터 비전과 이미지 이해 81.3(2001) : 231-268.
  3. ^ Wand, Michael et al. "실시간 3D 스캐너 데이터에서 비강성 형태와 움직임을 효율적으로 재구성합니다."ACM 트랜스그래프. 28 (2009년): 15:1~15:15.
  4. ^ Biswas, Kanad K., Saurav Kumar Basu."Microsoft kinect®사용하여 인식합니다."자동화, 로보틱스 및 애플리케이션(ICARA), 2011년 제5회 국제회의 개최.IEEE, 2011.
  5. ^ Kim, Pileun, Jingdao Chen, 그리고 Yong K.Cho. "SLAM 기반 로봇 매핑 3D 포인트 클라우드 등록"시공에서의 자동화89(2018): 38-48.
  6. ^ Scott, Clare (2018-04-19). "3D Scanning and 3D Printing Allow for Production of Lifelike Facial Prosthetics". 3DPrint.com.
  7. ^ O'Neal, Bridget (2015-02-19). "CyArk 500 Challenge Gains Momentum in Preserving Cultural Heritage with Artec 3D Scanning Technology". 3DPrint.com.
  8. ^ Fausto Bernardini, Holly E. Rushmeier (2002). "The 3D Model Acquisition Pipeline" (PDF). Computer Graphics Forum. 21 (2): 149–172. doi:10.1111/1467-8659.00574. S2CID 15779281.
  9. ^ "Matter and Form - 3D Scanning Hardware & Software". matterandform.net. Retrieved 2020-04-01.
  10. ^ OR3D. "What is 3D Scanning? - Scanning Basics and Devices". OR3D. Retrieved 2020-04-01.
  11. ^ "3D scanning technologies - what is 3D scanning and how does it work?". Aniwaa. Retrieved 2020-04-01.
  12. ^ "what is 3d scanning". laserdesign.com.
  13. ^ Hammoudi, K. (2011). Contributions to the 3D city modeling: 3D polyhedral building model reconstruction from aerial images and 3D facade modeling from terrestrial 3D point cloud and images (Thesis). Université Paris-Est. CiteSeerX 10.1.1.472.8586.
  14. ^ Pinggera, P.; Breckon, T.P.; Bischof, H. (September 2012). "On Cross-Spectral Stereo Matching using Dense Gradient Features" (PDF). Proc. British Machine Vision Conference. pp. 526.1–526.12. doi:10.5244/C.26.103. ISBN 978-1-901725-46-9. Retrieved 8 April 2013.
  15. ^ "Seismic 3D data acquisition". Archived from the original on 2016-03-03. Retrieved 2021-01-24.
  16. ^ "Optical and laser remote sensing". Archived from the original on 2009-09-03. Retrieved 2009-09-09.
  17. ^ Brian Curless (November 2000). "From Range Scans to 3D Models". ACM SIGGRAPH Computer Graphics. 33 (4): 38–41. doi:10.1145/345370.345399. S2CID 442358.
  18. ^ Cui, Y., Schuon, S., Chan, D., Thrun, S. 및 Theovalt, C.(2010년, 6월).비행 시간 카메라를 사용한 3D 형상 스캔.컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR), 2010 IEEE 컨퍼런스 on(1173-1180페이지).IEEE.
  19. ^ Franca, J. G. D., Gazziro, M. A., Ide, A. N. 및 Saito, J. H. (2005년, 9월)레이저 삼각 측량가변 시야[dead link] 기반으로 하는 3D 스캔 시스템입니다.In Image Processing, 2005.ICIP 2005.IEEE 국제회의 (Vol. 1, 페이지 I-425).IEEE.
  20. ^ Roy Mayer (1999). Scientific Canadian: Invention and Innovation From Canada's National Research Council. Vancouver: Raincoast Books. ISBN 978-1-55192-266-9. OCLC 41347212.
  21. ^ François Blais; Michel Picard; Guy Godin (6–9 September 2004). "Accurate 3D acquisition of freely moving objects". 2nd International Symposium on 3D Data Processing, Visualisation, and Transmission, 3DPVT 2004, Thessaloniki, Greece. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society. pp. 422–9. ISBN 0-7695-2223-8.
  22. ^ Salil Goel; Bharat Lohani (2014). "A Motion Correction Technique for Laser Scanning of Moving Objects". IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 11 (1): 225–228. Bibcode:2014IGRSL..11..225G. doi:10.1109/LGRS.2013.2253444. S2CID 20531808.
  23. ^ "Understanding Technology: How Do 3D Scanners Work?". Virtual Technology. Retrieved 8 November 2020.
  24. ^ Sirat, G. 및 Psaltis, D.(1985년)원뿔 홀로그래피.광학 문자, 10(1), 4-6
  25. ^ K. H. Strobl; E. Mair; T. Bodenmüller; S. Kielhöfer; W. Sepp; M. Suppa; D. Burschka; G. Hirzinger (2009). "The Self-Referenced DLR 3D-Modeler" (PDF). Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2009), St. Louis, MO, USA. pp. 21–28.
  26. ^ K. H. Strobl; E. Mair; G. Hirzinger (2011). "Image-Based Pose Estimation for 3-D Modeling in Rapid, Hand-Held Motion" (PDF). Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2011), Shanghai, China. pp. 2593–2600.
  27. ^ Trost, D. (1999년)미국 특허 제5957,915호워싱턴 DC: 미국 특허상표청
  28. ^ Song Zhang; Peisen Huang (2006). "High-resolution, real-time 3-D shape measurement". Optical Engineering: 123601.
  29. ^ Kai Liu; Yongchang Wang; Daniel L. Lau; Qi Hao; Laurence G. Hassebrook (2010). "Dual-frequency pattern scheme for high-speed 3-D shape measurement" (PDF). Optics Express. 18 (5): 5229–5244. Bibcode:2010OExpr..18.5229L. doi:10.1364/OE.18.005229. PMID 20389536.
  30. ^ Song Zhang; Daniel van der Weide; James H. Oliver (2010). "Superfast phase-shifting method for 3-D shape measurement". Optics Express. 18 (9): 9684–9689. Bibcode:2010OExpr..18.9684Z. doi:10.1364/OE.18.009684. PMID 20588818.
  31. ^ Yajun Wang; Song Zhang (2011). "Superfast multifrequency phase-shifting technique with optimal pulse width modulation". Optics Express. 19 (6): 9684–9689. Bibcode:2011OExpr..19.5149W. doi:10.1364/OE.19.005149. PMID 21445150.
  32. ^ "Geodetic Systems, Inc". www.geodetic.com. Retrieved 2020-03-22.
  33. ^ "What Camera Should You Use for Photogrammetry?". 80.lv. 2019-07-15. Retrieved 2020-03-22.
  34. ^ "3D Scanning and Design". Gentle Giant Studios. Archived from the original on 2020-03-22. Retrieved 2020-03-22.
  35. ^ LIDAR 데이터와 고해상도 이미지에서 반자동 빌딩 추출
  36. ^ 1Automated Building Extraction and Reconstruction from LIDAR Data (PDF) (Report). p. 11. Retrieved 9 September 2019.
  37. ^ "Terrestrial laser scanning". Archived from the original on 2009-05-11. Retrieved 2009-09-09.
  38. ^ Haala, Norbert; Brenner, Claus; Anders, Karl-Heinrich (1998). "3D Urban GIS from Laser Altimeter and 2D Map Data" (PDF). Institute for Photogrammetry (IFP).
  39. ^ 겐트 대학교 지리학과
  40. ^ "Glossary of 3d technology terms". 23 April 2018.
  41. ^ W. J. Walecki; F. Szondy; M. M. Hilali (2008). "Fast in-line surface topography metrology enabling stress calculation for solar cell manufacturing allowing throughput in excess of 2000 wafers per hour". Meas. Sci. Technol. 19 (2): 025302. doi:10.1088/0957-0233/19/2/025302.
  42. ^ 벡셀 포토G
  43. ^ "3D data acquisition". Archived from the original on 2006-10-18. Retrieved 2009-09-09.
  44. ^ "Vexcel GeoSynth". Archived from the original on 2009-10-04. Retrieved 2009-10-31.
  45. ^ "Photosynth". Archived from the original on 2017-02-05. Retrieved 2021-01-24.
  46. ^ 사진을 이용한 3D 데이터 수집 및 객체 재구성
  47. ^ 3D Object Reconstruction From Aerial Stereo Images (PDF) (Thesis). Archived from the original (PDF) on 2011-07-24. Retrieved 2009-09-09.
  48. ^ "Agisoft Metashape". www.agisoft.com. Retrieved 2017-03-13.
  49. ^ "RealityCapture". www.capturingreality.com/. Retrieved 2017-03-13.
  50. ^ "3D data acquisition and modeling in a Topographic Information System" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2011-07-19. Retrieved 2009-09-09.
  51. ^ "Franz Rottensteiner article" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2007-12-20. Retrieved 2009-09-09.
  52. ^ 3D 표면 모델을 사용한 하이브리드 조정과 F에 의한 TIS의 빌딩 데이터 관리를 기반으로 한 건물의 반자동 추출.로텐슈타인
  53. ^ "Multi-spectral images for 3D building detection" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2011-07-06. Retrieved 2009-09-09.
  54. ^ "Science of tele-robotic rock collection". European Space Agency. Retrieved 2020-01-03.
  55. ^ Scanning rocks, retrieved 2021-12-08
  56. ^ Larsson, Sören; Kjellander, J.A.P. (2006). "Motion control and data capturing for laser scanning with an industrial robot". Robotics and Autonomous Systems. 54 (6): 453–460. doi:10.1016/j.robot.2006.02.002.
  57. ^ 하수관 자율로봇 항법용 회전식 레이저 스캐너에 의한 랜드마크 검출, Matthias Dorn et al., ICMIT 2003, 제2회 메카트로닉스 및 정보기술에 관한 국제회의, 600-604, 한국 제천, 2003년 12월.
  58. ^ 레몬디노, 파비오"포토 측량 3D 스캔을 통한 상속 기록3D 모델링"리모트 센싱 3.6 (2011): 1104-1138
  59. ^ Bewley, A.; et al. "Real-time volume estimation of a dragline payload" (PDF). IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2011: 1571–1576.
  60. ^ Management Association, Information Resources (30 September 2012). Geographic Information Systems: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global. ISBN 978-1-4666-2039-1.
  61. ^ Murphy, Liam. "Case Study: Old Mine Workings". Subsurface Laser Scanning Case Studies. Liam Murphy. Archived from the original on 2012-04-18. Retrieved 11 January 2012.
  62. ^ "Forensics & Public Safety". Archived from the original on 2013-05-22. Retrieved 2012-01-11.
  63. ^ "The Future of 3D Modeling". GarageFarm. 2017-05-28. Retrieved 2017-05-28.
  64. ^ Curless, B. & Seitz, S. (2000년)3D 사진.SIGGRAPH 2000 코스 노트
  65. ^ "Códigos QR y realidad aumentada: la evolución de las cartas en los restaurantes". La Vanguardia (in Spanish). 2021-02-07. Retrieved 2021-11-23.
  66. ^ "Crime Scene Documentation".
  67. ^ Lamine Mahdjoubi; Cletus Moobela; Richard Laing (December 2013). "Providing real-estate services through the integration of 3D laser scanning and building information modelling". Computers in Industry. 64 (9): 1272. doi:10.1016/j.compind.2013.09.003.
  68. ^ "Matterport Surpasses 70 Million Global Visits and Celebrates Explosive Growth of 3D and Virtual Reality Spaces". Market Watch. Market Watch. Retrieved 19 December 2016.
  69. ^ "The VR Glossary". Retrieved 26 April 2017.
  70. ^ Daniel A. Guttentag (October 2010). "Virtual reality: Applications and implications for tourism". Tourism Management. 31 (5): 637–651. doi:10.1016/j.tourman.2009.07.003.
  71. ^ "Virtual reality translates into real history for iTech Prep students". The Columbian. Retrieved 2021-12-09.
  72. ^ Paolo Cignoni; Roberto Scopigno (June 2008). "Sampled 3D models for CH applications: A viable and enabling new medium or just a technological exercise?" (PDF). ACM Journal on Computing and Cultural Heritage. 1 (1): 1–23. doi:10.1145/1367080.1367082. S2CID 16510261.
  73. ^ Scopigno, R.; Cignoni, P.; Pietroni, N.; Callieri, M.; Dellepiane, M. (November 2015). "Digital Fabrication Techniques for Cultural Heritage: A Survey". Computer Graphics Forum. 36: 6–21. doi:10.1111/cgf.12781. S2CID 26690232.
  74. ^ "CAN AN INEXPENSIVE PHONE APP COMPARE TO OTHER METHODS WHEN IT COMES TO 3D DIGITIZATION OF SHIP MODELS - ProQuest". www.proquest.com. Retrieved 2021-11-23.
  75. ^ "Submit your artefact". www.imaginedmuseum.uk. Retrieved 2021-11-23.
  76. ^ "Scholarship in 3D: 3D scanning and printing at ASOR 2018". The Digital Orientalist. 2018-12-03. Retrieved 2021-11-23.
  77. ^ Marc Levoy; Kari Pulli; Brian Curless; Szymon Rusinkiewicz; David Koller; Lucas Pereira; Matt Ginzton; Sean Anderson; James Davis; Jeremy Ginsberg; Jonathan Shade; Duane Fulk (2000). "The Digital Michelangelo Project: 3D Scanning of Large Statues" (PDF). Proceedings of the 27th annual conference on Computer graphics and interactive techniques. pp. 131–144.
  78. ^ Roberto Scopigno; Susanna Bracci; Falletti, Franca; Mauro Matteini (2004). Exploring David. Diagnostic Tests and State of Conservation. Gruppo Editoriale Giunti. ISBN 978-88-09-03325-2.
  79. ^ David Luebke; Christopher Lutz; Rui Wang; Cliff Woolley (2002). "Scanning Monticello".
  80. ^ "Tontafeln 3D, Hetitologie Portal, Mainz, Germany" (in German). Retrieved 2019-06-23.
  81. ^ Kumar, Subodh; Snyder, Dean; Duncan, Donald; Cohen, Jonathan; Cooper, Jerry (6–10 October 2003). "Digital Preservation of Ancient Cuneiform Tablets Using 3D-Scanning". 4th International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM), Banff, Alberta, Canada. Los Alamitos, CA, USA: IEEE Computer Society. pp. 326–333. doi:10.1109/IM.2003.1240266.
  82. ^ Mara, Hubert; Krömker, Susanne; Jakob, Stefan; Breuckmann, Bernd (2010), "GigaMesh and Gilgamesh — 3D Multiscale Integral Invariant Cuneiform Character Extraction", Proceedings of VAST International Symposium on Virtual Reality, Archaeology and Cultural Heritage, Palais du Louvre, Paris, France: Eurographics Association, pp. 131–138, doi:10.2312/VAST/VAST10/131-138, ISBN 9783905674293, ISSN 1811-864X, retrieved 2019-06-23
  83. ^ Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCuBeDa Hilprecht – Heidelberg Cuneiform Benchmark Dataset for the Hilprecht Collection, heiDATA – institutional repository for research data of Heidelberg University, doi:10.11588/data/IE8CCN
  84. ^ Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCu3Da Hilprecht – Heidelberg Cuneiform 3D Database - Hilprecht Collection, heidICON – Die Heidelberger Objekt- und Multimediadatenbank, doi:10.11588/heidicon.hilprecht
  85. ^ Mara, Hubert; Bogacz, Bartosz (2019), "Breaking the Code on Broken Tablets: The Learning Challenge for Annotated Cuneiform Script in Normalized 2D and 3D Datasets", Proceedings of the 15th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), Sidney, Australia
  86. ^ Scott Cedarleaf (2010). "Royal Kasubi Tombs Destroyed in Fire". CyArk Blog. Archived from the original on 2010-03-30. Retrieved 2010-04-22.
  87. ^ Gabriele Guidi; Laura Micoli; Michele Russo; Bernard Frischer; Monica De Simone; Alessandro Spinetti; Luca Carosso (13–16 June 2005). "3D digitisation of a large model of imperial Rome". 5th international conference on 3-D digital imaging and modeling : 3DIM 2005, Ottawa, Ontario, Canada. Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society. pp. 565–572. ISBN 0-7695-2327-7.
  88. ^ Payne, Emma Marie (2012). "Imaging Techniques in Conservation" (PDF). Journal of Conservation and Museum Studies. Ubiquity Press. 10 (2): 17–29. doi:10.5334/jcms.1021201.
  89. ^ Iwanaga, Joe; Terada, Satoshi; Kim, Hee-Jin; Tabira, Yoko; Arakawa, Takamitsu; Watanabe, Koichi; Dumont, Aaron S.; Tubbs, R. Shane (2021). "Easy three-dimensional scanning technology for anatomy education using a free cellphone app". Clinical Anatomy. 34 (6): 910–918. doi:10.1002/ca.23753. ISSN 1098-2353. PMID 33984162. S2CID 234497497.
  90. ^ Takeshita, Shunji (2021-03-19). "生物の形態観察における3Dスキャンアプリの活用". Hiroshima Journal of School Education. 27: 9–16. doi:10.15027/50609. ISSN 1341-111X.
  91. ^ Gurses, Muhammet Enes; Gungor, Abuzer; Hanalioglu, Sahin; Yaltirik, Cumhur Kaan; Postuk, Hasan Cagri; Berker, Mustafa; Türe, Uğur (2021). "Qlone®: A Simple Method to Create 360-Degree Photogrammetry-Based 3-Dimensional Model of Cadaveric Specimens". Operative Neurosurgery. 21 (6): E488–E493. doi:10.1093/ons/opab355. PMID 34662905. Retrieved 2021-10-18.
  92. ^ Christian Teutsch (2007). Model-based Analysis and Evaluation of Point Sets from Optical 3D Laser Scanners (PhD thesis).
  93. ^ "3D scanning technologies". Retrieved 2016-09-15.
  94. ^ 3D 레이저 스캐너 연대표
  95. ^ "Implementing data to GIS map" (PDF). Archived from the original (PDF) on 2003-05-06. Retrieved 2009-09-09.
  96. ^ GIS 지도에 대한 3D 데이터 구현
  97. ^ 재구축 소프트웨어