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본 논문에서는 접합 알고리즘을 이용한 면 기준 방법을 이용하여 3차원 좌표값으로 얻어진 점 데이터를 삼각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 체적 기준 방법을 적용할 때 수행하게 되는 3차원 Delaunay Triangulation은 그 결과로 사면체 집합을 생성하게 된다. 이는 점 데이터가 증가할수록 그 개수가 지수적으로 증가하여 그에 비례하는 많은 저장 공간을 확보해야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해 초기 삼각형에서 시작하여 삼각형을 만들어 가면서 저장 공간을 차지하는 면 기준 방법을 사용하게된다. 또, 삼각망 생성시간을 줄이기 위해서 계산시간이 지수적으로 증가하는 점 데이터의 개수를 결정하여 구간을 나눈다, 이 나누어진 구간들을 각각 삼각화 한 후에 접합 알고리즘을 통해서 붙이게 된다. 본 방법은 분산형 데이터 뿐 아니라 CT나 MRI를 통해서 얻어진 단층형태의 데이터에도 적용할 수 있다. 최종적으로 얻어진 삼각망을 통해서는 기하학적·위상학적으로 아무런 관계가 없는 점 데이터 사이의 정보를 모서리와 면 데이터를 통해서 얻을 수 있고, ...

본 논문에서는 접합 알고리즘을 이용한 면 기준 방법을 이용하여 3차원 좌표값으로 얻어진 점 데이터를 삼각화하는 방법에 대해서 기술하고 있다. 체적 기준 방법을 적용할 때 수행하게 되는 3차원 Delaunay Triangulation은 그 결과로 사면체 집합을 생성하게 된다. 이는 점 데이터가 증가할수록 그 개수가 지수적으로 증가하여 그에 비례하는 많은 저장 공간을 확보해야만 한다. 이 문제를 해결하기 위해 초기 삼각형에서 시작하여 삼각형을 만들어 가면서 저장 공간을 차지하는 면 기준 방법을 사용하게된다. 또, 삼각망 생성시간을 줄이기 위해서 계산시간이 지수적으로 증가하는 점 데이터의 개수를 결정하여 구간을 나눈다, 이 나누어진 구간들을 각각 삼각화 한 후에 접합 알고리즘을 통해서 붙이게 된다. 본 방법은 분산형 데이터 뿐 아니라 CT나 MRI를 통해서 얻어진 단층형태의 데이터에도 적용할 수 있다. 최종적으로 얻어진 삼각망을 통해서는 기하학적·위상학적으로 아무런 관계가 없는 점 데이터 사이의 정보를 모서리와 면 데이터를 통해서 얻을 수 있고, 쾌속 조형 기술을 응용하기 위한 STL 파일을 생성할 수 있게된다. 또, CCD 카메라나 Laser를 이용하여 한 방향으로 측정된 데이터를 삼각화 하기 위해서 Divide and Conquer 알고리즘을 이용한 2차원 삼각화 방법을 제안한다. 이런 종류의 데이터는 카메라나 Laser에서 보이지 않는 부분은 스캔되지 않기 때문에 평면에 투영했을 때 겹치는 점이 없게 되는데, 이 데이터는 2차원 상에서 Delaunay Triangulation을 수행할 수 있다. 따라서 삼차원 상에서처럼 복잡한 평가기준을 거치지 않고도 좋은 품질의 삼각형 집합을 얻을 수 있다. 그러나 복잡한 형상의 경우에는 여러 방향에서 스캔된 데이터를 각각 삼각화 한 후에 겹치는 부위(Overlapped Area)의 정보를 이용하여 위치를 이동한 후(Registration) 하나의 삼각망으로 합치는(Merge) 알고리즘이 필요하게 된다.

Abstract ▼ AI-Helper

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 tim...

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. Finally, we obtain the geometrical and topological information from the triangular mesh. And the triangular mesh can make STL file format to apply the rapid prototyping technology. We propose a 2D mesh generation method to make triangular meshes using only one directional scanned point data. Point data obtained in this condition have non-scanned real object's parts which aren't seen by a CCD camera or a laser finder. And there are not overlapped points when point data are projected on xy plane along -z direction. Therefore, we can obtain good triangles without applying complex criteria which we use in 3D surface-based mesh generation. After the meshes are made through data scanned at several directions, they are required the process of registration and merge to make one mesh using information of overlapped area.

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