$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 단일 레이저 포인터를 이용한 저복잡도 휴대형 3D 스캐너
Low-Complexity Handheld 3-D Scanner Using a Laser Pointer 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.64 no.3, 2015년, pp.458 - 464  

이경미 (Dept. of Media Software, SangMyung University) ,  이연경 (Dept. of Media Software, SangMyung University) ,  박도영 (Dept. of Media Software, SangMyung University) ,  유훈 (Dept. of Media Software, SangMyung University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a portable 3-D scanning technique using a laser pointer. 3-D scanning is a process that acquires surface information from an 3-D object. There have been many studies on 3-D scanning. The methods of 3-D scanning are summarized into some methods based on multiple cameras, line lase...

주제어

#3D scanner   #Least squares solution   #Three step search  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
3D 스캔이란 무엇인가? 3D 스캔이란 물체의 3차원 정보를 획득하는 기술이다. 3차원 정보 획득기술은 물체의 밀도 등 내부의 3차원 화소(voxel)를 추정하는 기술과 물체의 표면정보를 획득하는 기술로 구분된다[1].
레이저를 이용한 방식의 3D 스캔의 장단점은 무엇인가? 3D 스캔의 목표는 실제 물체의 표면정보를 정확하게 획득하는 것이다[7]. 레이저를 이용한 방식이 가장 정확하게 3D 표면 정보를 획득하지만 스캔하는 시간이 필요하고, 정밀한 기계장비가 필요하여 고해상도의 정지된 물체에만 적용하고 있다[8]. 그래서 레이저를 이용한 방식보다 효율적인 방식으로 패턴을 인식하는 방법이 연구 되었다.
포인트 레이저를 이용한 3D 스캐너의 향후 활동 분야는 어떠한가? 단일카메라와 포인트 레이저를 이용하여 장치를 구성함으로서 기존 방식들의 가격과 크기의 문제를 개선하였다. 또한 제안하는 방식으로 스캐너를 제작할 경우 일반 개인용 컴퓨터는 물론 모바일 폰의 카메라를 이용하여 레이저 포인터를 앱세서리 형식으로 부착시켜 스캐너의 기능을 동작 할 수 있을 것으로 기대된다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (13)

  1. J. Geng, “Structured-light 3D surface imaging: a tutorial,” Advances in Optics and Photonics, vol. 3, no. 2, pp. 128-160 2011. 

    상세보기 crossref

  2. C. Rocchini, P. Cignoni, C. Montani, P. Pingi, and R. Scopigno, “A low cost 3D scanner based on structured light,” Computer Graphics Forum, vol. 20, no. 3, pp. 299？308, Sep. 2001. 

    상세보기 crossref

  3. J. Batlle, E. Mouaddib, and J. Salvi, “Recent progress in coded structured light as a technique to solve the correspondence problem: A survey,” Pattern Recognition, vol. 31, no. 7, pp. 963-982, Jul. 1998. 

    상세보기 crossref

  4. F. Blais, “Review of 20 years of range sensor development,” Journal of Electronic Imaging, vol. 5013, pp. 62-76, Jan. 2003. 

  5. T. Higo, Y. Matsushita, N. Joshi, and K. Ikeuchi, “A hand-held photometric stereo camera for 3-D modeling,” Computer Vision, 2009 IEEE 12th International conference, pp. 1234-1241, Sep. 2009. 

  6. D. Scharstein and R. Szeliski. “A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms,” International journal of computer vision, vol. 47, no. 1-3, pp. 7-42, Apr. 2002. 

    crossref

  7. M. Levoy, K. Pulli, B. Curless, S. Rusinkiewicz, D. Koller, L. Pereira, M. Ginzton, S. Anderson, J. Davis, J. Ginsberg, J. Shade, and D. Fulk, “The digital Michelangelo project: 3D scanning of large statues,” SIGGRAPH ‘00 Proceedings of the 27th annual conference Computer graphics and interactive techniques, pp. 131-144, 2000. 

  8. M. Morimoto and K. Fujii, “A portable 3D scanner based on structured light and stereo camera,” Communications and information Technology, vol. 1, pp. 569-572, Oct. 2005. 

  9. J. Salvi, J. Pages, and J. Baltlle, “Pattern codification strategies in structured light systems,” Pattern Recognition, vol. 37, no. 4, pp. 827-849, Apr. 2004. 

    상세보기 crossref

  10. R. A. Moraqno and C. Ozturk, “Structured light using pseudorandom codes,” Pattern Analysis and Machine Intelligence IEEE Transaction, vol. 20, no. 3, pp. 322-328, Mar. 1998. 

    상세보기 crossref

  11. L. Renxiang, B. Zeng, and M. L. Liou. “A new three-step search algorithm for block motion estimation,” IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., vol. 4, no. 4, pp. 438-442, Aug. 1994. 

    상세보기 crossref

  12. B. Liu and A. Zaccarin “New fast algorithm for estimation of block motion vectors”, IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Tech., vol. 3, no. 2, pp. 148-157 Apr. 1993. 

    상세보기 crossref

  13. A. Bensrhair, M. Bertozzi, A. Broggi, P. Miche, S. Mousset, and G.Toulminet, “A Cooperative Approach to vision-based Vehicle Detection,” IEEE Intelligent Transportation Systems Conference Proceedings, pp. 209-214, Aug. 2001. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로