[논문]역공학에서의 노이즈가 포함된 측정데이터의 분할에 관한 연구

이석희; 김호찬; 허성민

doi:10.3795/ksme-a.2002.26.3.560

역공학에서의 노이즈가 포함된 측정데이터의 분할에 관한 연구
Study on Segmentation of Measured Data with Noise in Reverse Engineeing 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.26 no.3 = no.198, 2002년, pp.560 - 569

이석희 (부산대학교 기계공하부 및 기계기술연구소) , 김호찬 (부산대학교 대학원) , 허성민 (부산대학교 대학원)

Abstract ▼ AI-Helper

The segmentation has been performed to the data of good quality in most cases, so the adoption of previous segmentation theory to the measured data with a laser scanner does not produce good result because of the characteristics of the data with noise component. A new approach to perform the segmentation on the scanned data is introduced to deal with problems during reverse engineering process. A triangular net is generated from measured point data, and the segmentation on it is classified as plane, smooth and rough segment. The segmentation result in each segment depends on the user-defined criteria. And the difference of the segmentation between the data of good quality and the data with noise is described and analyzed with several real models. The segment boundaries selected are used to maintain the characteristics of the parts during modeling process, thus they contribute to the automation of the reverse engineering.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

기존의 측정점의 분할에 대한 연구는 비교적 좋은 상태를 갖는 측정 데이터에 대해서 수행되었다. 즉, CAD 시스템에서 모델리된 데이터, 또는 모델링 데이터로부터 메시(mesh) 분할이나 단면을 구해서 생성된 데이터, 특징 형상으로 구성된 단순한 모형, 경계가 잘 구분되는 모형을 측정한 데이터에 대해 적용한 사례가 많고, 어떤 데이터는 노이즈가 제거된 데이터라는 가정에서 출발하였다.
본 논문에서는 레이저 스캐닝시 노이즈가 포함된 점 데이터로부터 분할하는 방법을 개발하였으며, 이것을 실제로 응용한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
본 논문은 레이저 스캐닝시 노이즈가 포함된 측정 데이터를 분할하는 방법에 대하여 논하였으며, 전체의 처리 과정은 Fig. 1과 같다.

가설 설정

3. 스택에 들어있는 면이 없어질 때까지 과정 2를 반복한다.
4. 이러한 작업을 스택이 빌 때〃'-지 수행하면 하나의 smooth segment가 생성된다.
셋째, plane segment로 속하지 않는 삼각형들을 임시 경계 모서리를 넘어서지. 않는 한도 내에서 연속적으로 확장한다.

제안 방법

(1) 개발된 소프트웨어는 측정점의 분할에서 필요한 인자인 plane segment의 선정 각도, 삼각형의 수, 모서리의 곡률을 위한 가중치, smooth segment의 선정 각도, 삼각형의 수, rough segment의 선정 각도를 사용자의 입력에 의해 정한다. 다양한 사용자의 입력값에 의하여 생성되는 여러분할 결과를 사용자의 목적에 따라서 연속되는 공정에 이용할 수 있다.
조사한다. 그 결과를 바탕으로 한 모서리를 경계로 곡률이 크게 변화하는 모서리와 곡률의 부호가 바뀌는 모서리를 찾아 이들과 plane segment의 외 곽 루프를 이 루는 모서 리를 임시 경계 모서리로 선정한다.
둘째, 모든 모서리들에 대하여 해당 모서리를 공유하는 2개의 삼각형을 통해 곡률의 크기와 부호를 조사한다. 그 결과를 바탕으로 한 모서리를 경계로 곡률이 크게 변화하는 모서리와 곡률의 부호가 바뀌는 모서리를 찾아 이들과 plane segment의 외 곽 루프를 이 루는 모서 리를 임시 경계 모서리로 선정한다.
둘째, 세그먼트로 포함된 새로운 삼각형의 각 정점(V4-V13) 어I 대해서도 각 정점의 주위 삼각형들에 대한 기준 삼각형과의 각도의 변화를 검사하여 사용자 입력에 의한 허용값과의 비교를 통해 찾아진 면에 세그먼트 번호를 적고 더 이상 새로운 정점이 포함되지 않을 때까지 이상의 과정의 반복을 통해 세그먼트를 확장한다. 이 때 새로운 정점 주위의 삼각형 중 하나라도 이미 다른 세:2먼트에 포함되어 있으면 그 정점은 검사 대상에서 제외시킨다.
4는 CAD 시스템에서 생성된 STL 데이터를 삼각형간의 각도에 의해 분할한 결과와 실제 조형물의 레이저 스캔 데이터를 삼각형 간의 각도에 의해 분할한 결과를 비교한 것이다. 따라서 본 논문에서는 Fig. 5와 같이 한정점(VI)을 기준으로 그 정점을 포함하는 주위의 모든 삼각형(Tl, T2, T3, T12, T13)에 대해서 기준 삼각형 TO와 각도의 변화를 계산하고, 그 변화량이 모두 사용자의 입력에 의한 허용값 이하인지를 판단한다. 이상의 과정이 나거지 두 정점(V2, V3)에 대해서도 적용하여 사용자 입력에 의한 허용값을 만족하면 하나의 세그먼트를 이루는 그룹으로 생성한다.
본 논문에서는 즉정점 분할의 이론을 여러 모델에 적용하였고, Visual C++ 6.0, OpenGL을 사용하여 효율적인 측정점 분할이 가능한 소프트웨어를 개발하였다.
셋째, 각 세그먼트의 확장이 끝날 때마다 그 그룹의 삼각형의 개수를 조사한다. 만약, 사용자의 입력에 의해 그룹으로 허용되는 삼각형의 개수보다 적은 경우에는 그룹의 삼각형에 주어진 그룹 번호를 지우고 새로운 세그먼트 그룹에서 그 삼각형을 선택하도록 한다.
이들을 대상으로 사용자 입력에 의한 더 큰 곡률 기준을 통해 세그먼트를 구성하고 이를 rough segment로 분류한다.
첫째, 삼각형 망을 구성하는 삼각형간의 각도를 조사하여 사용자에 의해 평면으로 허용되는 각도 이내에 드는 세그먼트(segment)를 조사하고 이것을 plane segment로 분류한다.
첫째, 한 정점에 대해서 그 정점을 둘러싸고 있는 모든 삼각형에 대하여 각도 차이를 계산한다. CAD 시스템에서 모델링 과정을 거쳐 생성된 데이터를 메쉬 분할하여 생성된 STL(Stereolitho-graphy) 파일은 분할 과정시에 삼각형 단위로의 접근이 가능하다.

대상 데이터

드라이버 모델에 사용된 사용자 입력 조건으로서 plane segment의 선정 각도 1도, 삼각형의 수 25, 모서리의 곡률 1 l, a =0.4, P =0.6, smooth, rough segment의 삼각형의 수 80을 선정하였다.
적용예는 Fig. 8(a)에 제시된 20335개의 점으로 구성된 탈(mask) 모델과 5239개의 점으로 구성된 드라이 버(driver) 모델이 며 , 삼각형 망을 생성 하고 분할을 수행하였다.
탈 모델에 사용된 사용자 입력 조건으로서 plane segment의 선정 각도 1도, 삼각형의 수 25, 모서리의 곡률 0.8, a =0.4, P =0.6, smooth, rough segment의 삼각형의 수 200을 선정하였다.

이론/모형

생성을 통한 B-rep 모델을 생성하는 방법을 연구하였다. Besl<2) 등은 polynomial-based regiongrowing 방법을 이용하였다. 이 방법은 날카로운 모서리나 곡률이 불연속인 면에서 좋은 결과를 산출하나, 자유 곡면이나 복합 곡면에서의 적용은 제한된다.
Ferrie(3) 등은 면의 곡률 평가를 향상하기 위하여 curvature consistency algorithm 과 Darboux frame 을 사용하였다. Milroy® 등은 wrap-around 형태의 와이어 프레임 모델에 대해서 jump, crease, smooth의 모서리 유형을 정의하고 모서리의 정점을 찾아서 영역을 나누는 방법에 대해서 연구하였다.

성능/효과

2. 영역의 확장을 위해 스택에 저장된 점을 조사하여 그 점 주위의 모서리들이 모두 사용자가 정한 값 이내의 각도 (Fig. 6에서 6 12)를 갖고 임시경계 모서리가 포함되지 않았다면 해당 정점을 둘러싼 모든 삼각형으로 세그먼트의 영역이 확장된다.
3. 만일 검사한 세그먼트에 포함되는 삼각형의 수가 사용자가 정한 값보다 적다면 부드러운 면이 아닌 거친 면의 일부로 선택되도록 세그먼트의 그룹을 해제한다.
4. 모든 삼각형이 세그먼트에 포함될 때까지 과정 1을 반복한다.
넷째, 아직 plane segment나 smooth segment에 속하지 않은 삼각형은 임시 경계로 제한된 영역 속에 있는 삼각형이거나 smooth segment로 구분되기에는 영역이 너무 좁은 삼각형이다. 이들을 대상으로 사용자 입력에 의한 더 큰 곡률 기준을 통해 세그먼트를 구성하고 이를 rough segment로 분류한다.
이상의 과정이 기준 삼각형의 각 정점과 접하는 모든 삼각형에 대해서 반복되어 만족되면, 기준 삼각형과 다른 주위의 삼각형을 그룹화한다.
이상의 방법은 CAD 데이터와 같은 좋은 표면 품질을 가진 데이터 뿐만 아니라 노이즈가 포함된 레이저 스캔 데이터에 대해서도 좋은 결과를 산출한다.

후속연구

Besl<2) 등은 polynomial-based regiongrowing 방법을 이용하였다. 이 방법은 날카로운 모서리나 곡률이 불연속인 면에서 좋은 결과를 산출하나, 자유 곡면이나 복합 곡면에서의 적용은 제한된다.

참고문헌 (12)

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Horowitz, E., Sahni, S. and Mehta, D., 1995, 'Fundamentals of Data Structures in C++,' Computer Science Press, New York

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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