3D 스캐닝을 이용한 3D 형상정보를 구축하기 위해서는 피측정물의 촬영부터 시작하여 획득된 데이터의 합성과정까지 여러 단계를 거치는데, 이는 많은 시간과 복잡하며 번거로운 수작업을 요구한다. 본 연구에서는 복잡하고 많은 시간이 소요되는 과정에서 생기는 불필요한 준비과정이나 진행단계별 수작업 요소들을 자동화하여 작업자의 숙련도에 따라 발생하는 데이터 품질의 차이를 최소화 할 수 있도록 하였으며, 작업자의 실수로 인해 발생하는 데이터의 부재를 사전에 예방 할 수 있어 결과적으로 3D 스캐너를 통한 3 차원데이터 획득과정의 시간적, 데이터적 효율성과 형상정밀도를 증가시킴을 증명하였다.
3D 스캐닝을 이용한 3D 형상정보를 구축하기 위해서는 피측정물의 촬영부터 시작하여 획득된 데이터의 합성과정까지 여러 단계를 거치는데, 이는 많은 시간과 복잡하며 번거로운 수작업을 요구한다. 본 연구에서는 복잡하고 많은 시간이 소요되는 과정에서 생기는 불필요한 준비과정이나 진행단계별 수작업 요소들을 자동화하여 작업자의 숙련도에 따라 발생하는 데이터 품질의 차이를 최소화 할 수 있도록 하였으며, 작업자의 실수로 인해 발생하는 데이터의 부재를 사전에 예방 할 수 있어 결과적으로 3D 스캐너를 통한 3 차원데이터 획득과정의 시간적, 데이터적 효율성과 형상정밀도를 증가시킴을 증명하였다.
Several types of automatic 3D scanners are available for use in the 3D scanning industry, e.g., an automatic 3D scanner that uses a robot arm and one that uses an automatic rotary table. Specifically, these scanners are used to obtain a 3D shape using automatic assisting devices. Most of these scann...
Several types of automatic 3D scanners are available for use in the 3D scanning industry, e.g., an automatic 3D scanner that uses a robot arm and one that uses an automatic rotary table. Specifically, these scanners are used to obtain a 3D shape using automatic assisting devices. Most of these scanners are required to perform numerous operations, such as merging, aligning, trimming, and filling holes. We are interested in developing an automatic 3D shape collection device using a spherical-coordinate-based guiding system. Then, the aim of the present study is to design an automatic guiding system that can automatically collect 3D shape data. We develop a 3D model of this system and measuring data which are collected by a personal computer. An optimal design of this system and the geometrical accuracy of the measured data are both evaluated using 3D modeling software. The developed system is then applied to an object having a highly complex shape and manifold sections. Our simulation results demonstrate that the developed system collects higher-quality 3D data than the conventional method.
Several types of automatic 3D scanners are available for use in the 3D scanning industry, e.g., an automatic 3D scanner that uses a robot arm and one that uses an automatic rotary table. Specifically, these scanners are used to obtain a 3D shape using automatic assisting devices. Most of these scanners are required to perform numerous operations, such as merging, aligning, trimming, and filling holes. We are interested in developing an automatic 3D shape collection device using a spherical-coordinate-based guiding system. Then, the aim of the present study is to design an automatic guiding system that can automatically collect 3D shape data. We develop a 3D model of this system and measuring data which are collected by a personal computer. An optimal design of this system and the geometrical accuracy of the measured data are both evaluated using 3D modeling software. The developed system is then applied to an object having a highly complex shape and manifold sections. Our simulation results demonstrate that the developed system collects higher-quality 3D data than the conventional method.
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문제 정의
이러한 문제점들을 개선할 목적으로써 본 연구는 구면좌표계식 기구를 이용하여 위도각 및 경도각 좌표를 획득하며, 일정 구간마다 데이터를 자동으로 수집하고 이들 데이터를 통합 좌표계로 변환 및 합성하여 전체의 3D 형상정보를 자동으로 구축할 수 있는 시스템을 개발하고자 하였다.
제안 방법
본 연구의 실험장비는 앞서 언급한 바와 같이 3개의 축으로 구성되어 있는데 이는 전자 제어를 통한 컨트롤 시스템을 필요로 한다. 24V 파워 서플라이 와 220V 단상전원을 통하여 모터 앰프, 선형 구동기, NC 로터리 테이블의 전원을 공급하며, 5V 어댑터를 이용해 마이크로 컨트롤러 제어를 할 수 있도록 Fig. 4 와 같이 구성하였다. PC-선형 구동기 간에 RS232 통신으로 제어하며, 나머지 NC 로터리 테이블과 턴테이블은 마이크로 컨트롤러의 제어를 통해 PC 와 실시간으로 통신할 수 있도록 하였다.
3D 스캐너는 T-scan(오차정밀도 0.003 mm)을 사용하였고, y-z 평면의 회전축은 정밀공작기계용 NC 로터리테이블(오차정밀도 0.005”(≒25 µm/m))을 사용하여 기구 오차를 최소화 하도록 하였다.
3D 스캐너를 이용하여 피측정물을 측정함에 있어 가장 중요한 요소는 피측정물의 위치와 카메라간의 각도를 설정할 때 스캐너의 초점과 측정물 표면의 법선 방향과 스캐너의 방향이 일치해야 최적의 데이터를 얻을 수 있으므로 이를 구현하기 위해 조립공차를 최소화 하여 설계 및 제작을 하였으며, 각 요소 부품들의 직진도, 진원도, 직각도, 평행도, 진직도, 동축도 등을 다양한 측정도구를 이용하여 측정 및 평가 하였다.
4 와 같이 구성하였다. PC-선형 구동기 간에 RS232 통신으로 제어하며, 나머지 NC 로터리 테이블과 턴테이블은 마이크로 컨트롤러의 제어를 통해 PC 와 실시간으로 통신할 수 있도록 하였다.
기구의 올바른 정렬을 확인할 수 있도록 Fig. 7과 같은 방법으로 적합성 평가를 위해 진구도 3µm 이내의 마스터볼을 이용하여 축간의 정렬 및 정밀도를 검사하는 방법을 사용하였다.
두 번째 평가방법으로, 머시닝 센터에서 가공된 금속 피측정물에 대해 적용 및 평가하는 실험을 실시하였다. Fig.
목표 기준치인 ±0.02 mm 의 범위 내에 들어올 수 있도록 3D 스캐너 장치 파트의 자중에 의한 처짐은 단진자 구조를 이용하여 보정하였으며, 로터리 테이블의 진원도는 아베의 원리(Abbe’s principle)를 고려해 보정하여, 측정데이터의 진구도가 ±0.025 mm 이내에 들어올 수 있도록 하였다.
본 연구를 위한 실험장비는 Fig. 1 및 Fig. 2 와 같으며, 크게 측정물을 회전시켜주는 로터리테이블, 측정장비와 피 측정물의 간격을 조정해주는 선형구동기 그리고 3D 스캐너와 액츄에이터 간의 연결 및 지지 홀더와 스캐너와 홀더의 무게를 보상하여주는 단진자(pendulum) 구조로 구성하였다.
본 연구에서 시스템 신뢰성 평가 방법의 하나로 3 µm 이내의 마스터볼(master bell)의 3 차원 측정데이터를 모델링 소프트웨어를 이용하여 형상화 하며, 결과 데이터의 편차 특성을 분석하고 측정상태, 환경 그리고 기구의 적합성을 검사 및 확인 하였다.
본 연구에서는 Fig. 1 및 Fig. 2 와 같이 NC 로터리 테이블(rotary table)과 소형 로터리테이블(rotary table)을 각각 x-y 평면, y-z 평면 상의 2 개의 회전축으로 구성하였고, 스캐너의 초점거리를 맞추기 위해 선형구동기(linear actuator)를 외팔보형상(arm)축에 설치하여 다양한 크기의 피측정물에 유연하게 대응(최대 200mm)할 수 있도록 고안하였다.
시스템은 Fig. 2 와 같이 마이크로컨트롤러를 통해 동시 제어하여 3D 스캐너의 측정 데이터도 실시간으로 각 축의 각도 데 이터와 동시에 읽어 들이면서 순차적으로 스캐닝을 반복함으로써 완성된 3D 형상정보를 구축할 수 있도록 하였다.
위와 같은 과정을 통해 변환된 3 차원 데이터는 사전에 입력된 경계영역 이외의 부분은 제거된 패치(patch) 형태로써 3 차원 구면 공간에 배치되는데, 이것을 합성 알고리즘으로써 응용 및 적용 하였으며, 흐름도를 Fig. 6 에 나타내었다.
백색광 3 차원스캐너의 특성상 피 측정물의 매끄러운 표면이나 금속, 복잡형상 등 직진성을 가지는 빛의 반사성에 해당되지 않는 난반사, 빛의 흡수성이 높은 검은색 계열의 피측정물은 데이터의 부정확성을 일으키며, 이를 완전히 없앨 수는 없다. 이과 같은 문제를 극복하기 위한 대체 방안으로 본 시스템은 측정데이터의 산포도를 통해 이를 필터링 하여 제거하는 알고리즘을(1,6) 적용하였다. 이는 NC 로터리 테이블의 시계, 반시계방향의 측정데이터의 최대 및 최소값의 차이를 통하여 진구도 오차를 평가하였으며, 이를 통해 얻은 절대값 평균오차는 0.
초기 조립시 마스터볼의 실제 원주와 3 차원 데이터상의 원주를 비교하여 조립 정밀도를 점차 높여 나가는 방식을 사용하였으며, 3 차원 모델링 소프트웨어를 이용하여 피측정물과 3 차원 데이터의 형상공차를 비교하여 평가 및 분석 하였다.
한편 3D 스캐닝 데이터의 합성(merge) 알고리즘을 구면 좌표계 P점의 위치에서 시작하여 이동하는 스캐너의 좌표(r, θ, Φ)와 동차좌표계를 사용한 변환 행렬을 이용하여 회전하여 경도의 위상 각도를 입력하여 연산되도록 하였다.
대상 데이터
3 개의 축으로 구성된 본 기구는 Fig. 1 및 Fig. 3 과 같으며 780×400×1300(mm) 의 사이즈로 제작하였다.
11 의 피측정물을 기준으로 숙련된 작업자의 경우 기본적으로 피측정물의 제물대 원판을 30° 씩 회전하였고, 불규칙적인 각도의 부분촬영을 하였으며 총 26컷을 촬영하는데 약 50분가량이 소요되었다. 이와 다르게 본 개발 시스템을 이용하여 정량적인 움직임을 통해 약 20분간 총 12컷을 촬영하였다. 이는 60% 정도의 촬영시간 감소를 나타내었다.
이론/모형
스캐닝으로 얻은 데이터의 위상은 기구부의 구면좌표를 지향하지 않고 스캐너의 고정좌표로 위상이 결정되며, 기구부의 구면좌표 위상을 맞추기 위하여 변환행렬(transformation matrix)을 사용하였으며, 스캐너 위상에서 기구부의 위상으로 변경하는 알고리즘을 적용하였다.(3) 변환행렬을 사용한 위상 변화는 스캐너에서 얻은 데이터의 -z 방향 성분을 모두 z 방향으로 축을 이동시키며 이동되는 방향의 크기를 모든 데이터와 일치되도록 하였다.
성능/효과
(3) 변환행렬을 사용한 위상 변화는 스캐너에서 얻은 데이터의 -z 방향 성분을 모두 z 방향으로 축을 이동시키며 이동되는 방향의 크기를 모든 데이터와 일치되도록 하였다. 스캔 된 기구부의 θ(위도)는 Z 축, Φ(경도)는 X 축으로 회전한다(Table 1).
기존 스캐닝 방식의 측정 소요시간에 비해 기구적으로 측정 테이블과 측정부 자체를 자동으로 회전함으로써 측정 시 측정 장비의 조작 시간을 단축시켜 전체 측정시간을 종래에 비해 40%로 크게 단축시킬 수 있었다. 스캐너에서의 실제 데이터를 수집하는 시간이 한 컷 당 약 1 분 20 초 정도인 것을 감안하면 본 연구에서 사용된 피측정물을 기준으로 종래 방식에서 약 35 분 정도 소비되나, 구면좌표계 방식에서는 13 분 내외로 대폭 단축시킬 수 있었다.
반면, 3D데이터의 후처리 과정 중 합성 작업을 수행할 때, 기구의 위치정보를 실시간으로 통신할 수 있기 때문에 이를 통해 획득된 3D 데이터를 구면 좌표상에 자동 정렬하며,(8) 3차원 데이터의 경계영역 형성을 통한 패치 형태의 데이터를 적용하여 중복영역을 최소화하여(9) 전체 데이터 양을 줄일 수 있었고 액추에이터들의 정량적인 움직임으로 번거롭고 반복적인 수작업과정이 요구되지 않아 측정시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있었다.
본 연구를 통하여 기존 스캐닝 방식과 구면좌표계식 스캐닝 방식의 문제점을 파악할 수 있었고 그 문제점을 해결함으로써 새로운 방식의 스캐닝시스템을 개발할 수 있었다.
기존 스캐닝 방식의 측정 소요시간에 비해 기구적으로 측정 테이블과 측정부 자체를 자동으로 회전함으로써 측정 시 측정 장비의 조작 시간을 단축시켜 전체 측정시간을 종래에 비해 40%로 크게 단축시킬 수 있었다. 스캐너에서의 실제 데이터를 수집하는 시간이 한 컷 당 약 1 분 20 초 정도인 것을 감안하면 본 연구에서 사용된 피측정물을 기준으로 종래 방식에서 약 35 분 정도 소비되나, 구면좌표계 방식에서는 13 분 내외로 대폭 단축시킬 수 있었다.
이는 60% 정도의 촬영시간 감소를 나타내었다. 위의 과정을 통해 획득된 데이터를 이용하여 3차원 공간상의 점군 데이터는 숙련자의 데이터인 경우 약 190만개, 본 시스템의 경우 약 124만개로 약 34.19% 의 데이터 감소량을 보였다. 메쉬(mesh)의 경우 각각 약 377만 개, 247만 개로 약 34.
이과 같은 문제를 극복하기 위한 대체 방안으로 본 시스템은 측정데이터의 산포도를 통해 이를 필터링 하여 제거하는 알고리즘을(1,6) 적용하였다. 이는 NC 로터리 테이블의 시계, 반시계방향의 측정데이터의 최대 및 최소값의 차이를 통하여 진구도 오차를 평가하였으며, 이를 통해 얻은 절대값 평균오차는 0.022 mm 를 넘지 않는 결과를 보였다.
이번 평가의 경우, 800 개의 직선 점군 데이터와 모델링 곡선 오차의 절대값 평균오차로써 0.051mm 를 나타내었으며, 3D 모델링 프로그램에서의 이상적인 기하곡선과 다축가공기를 통한 가공품의 공차를 고려 하였을 때, 이는 받아들여질 만한 범위라 판단된다.
41% 감소함을 보였다. 이에 따른 결과로 STL 형태의 3차원 데이터는 수작업 시 270 MB, 본 시스템 이용 시 226 MB 로써, 약 16.3% 의 총 데이터 감소량을 확인할 수 있었다.
일반적인 3 차원 스캐너를 이용하여 측정하기 어려운 각도 또한 촬영이 용이하며, 숨은(hidden) 영역을 최소화 하여 양질의 데이터를 얻을 수 있었고 작업자의 숙련도에 영향을 받지 않고 안정된 데이터를 얻을 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
3D 스캐닝 데이터의 합성 알고리즘은 어떻게 연산하는가?
한편 3D 스캐닝 데이터의 합성(merge) 알고리즘을 구면 좌표계 P점의 위치에서 시작하여 이동하는 스캐너의 좌표(r, θ, Φ)와 동차좌표계를 사용한 변환 행렬을 이용하여 회전하여 경도의 위상 각도를 입력하여 연산되도록 하였다.
백색 구조형 광 기반 3D 스캐너를 이용하여 3D 형상정보 수집 및 구축하는 과정의 단점은?
백색 구조형 광 기반 3D 스캐너를 이용하여 3D 형상정보 수집 및 구축하는 과정은 스캐닝 작업, 각 영역별 데이터 수집, 그리고 수집된 데이터의 종합적인 합성(merge and align) 과정 등 크게 3 가지로 나누어 볼 수 있다. 일반적으로 위 과정은 일일이 수작업을 통해 수집하고 편집하는바, 데이터를 합성한다든지 배치 작업 중 많은 오차가 발생할 뿐만 아니라 상당한 작업 시간을 요한다.
백색 구조형 광 기반 3D 스캐너를 이용하여 3D 형상정보 수집 및 구축하는 과정은 어떻게 나뉘는가?
백색 구조형 광 기반 3D 스캐너를 이용하여 3D 형상정보 수집 및 구축하는 과정은 스캐닝 작업, 각 영역별 데이터 수집, 그리고 수집된 데이터의 종합적인 합성(merge and align) 과정 등 크게 3 가지로 나누어 볼 수 있다. 일반적으로 위 과정은 일일이 수작업을 통해 수집하고 편집하는바, 데이터를 합성한다든지 배치 작업 중 많은 오차가 발생할 뿐만 아니라 상당한 작업 시간을 요한다.
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