[논문]레이저 비전 기술을 이용한 물체의 3D 모델 재구성 방법에 관한 연구

응후쿠옹; 이병룡

doi:10.7736/kspe.2015.32.7.633

레이저 비전 기술을 이용한 물체의 3D 모델 재구성 방법에 관한 연구
A Study on Three-Dimensional Model Reconstruction Based on Laser-Vision Technology 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.32 no.7, 2015년, pp.633 - 641

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we proposed a three-dimensional (3D) scanning system based on laser-vision technique and rotary mechanism for automatic 3D model reconstruction. The proposed scanning system consists of a laser projector, a camera, and a turntable. For laser-camera calibration a new and simple method was proposed. 3D point cloud data of the surface of scanned object was fully collected by integrating extracted laser profiles, which were extracted from laser stripe images, corresponding to rotary angles of the rotary mechanism. The obscured laser profile problem was also solved by adding an addition camera at another viewpoint. From collected 3D point cloud data, the 3D model of the scanned object was reconstructed based on facet-representation. The reconstructed 3D models showed effectiveness and the applicability of the proposed 3D scanning system to 3D model-based applications.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

그러므로, 본 연구에서는 이러한 왜곡을 정렬(rectification)하기 위한 캘리브레이션 방법을 제안하였다. 체스보드 영상으로부터 발견되는 코너점들로부터 4개의 코너점들이 선택된다.
본 논문에서는 이와 같은 레이저 프로파일의 단속문제를 해결하기 위하여 원래의 시스템에 카메라를 추가적으로 하나 더 설치하였다. 추가적으로 설치된 카메라는 Fig.
본 논문은 레이저 비전 기반의 3D 스캐닝 시스템을 사용하여 물체의 3D 모델을 자동적으로 재구성하는 방법을 제시하였다. 제안한 스캐닝 시스템은 레이저 프로젝터, 카메라, 그리고 360도 회전이 가능한 회전기구로 구성되어 있다.
본 연구에서는 스캔된 물체의 3D 모델을 재구성(reconstruction) 하기 위하여 Fig. 14와 같은 레이저 비전 기반의 3D 스캐닝 시스템을 제작하였다. 스캔되는 물체 전체 표면의 3D 점군집 데이터를 얻기 위하여 스캔용 레이저와 물체를 360도 회전시키는 회전기구를 사용하게 된다.
본 연구에서는 영상평면(image plane)과 레이저평면(laser plane) 좌표계 사이의 상대위치값을 캘리브레이션 물체(calibration object)를 이용하여 바로 구하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들이 캘리브레이션을 위해 여러 각도에서 얻은 영상이 필요하지만, 본 연구에서 제안한 방법은 한 번의 영상으로 캘리브레이션이 이루어진다는 면에서 차별성이 부각된다.

제안 방법

본 연구에서는 영상평면(image plane)과 레이저평면(laser plane) 좌표계 사이의 상대위치값을 캘리브레이션 물체(calibration object)를 이용하여 바로 구하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들이 캘리브레이션을 위해 여러 각도에서 얻은 영상이 필요하지만, 본 연구에서 제안한 방법은 한 번의 영상으로 캘리브레이션이 이루어진다는 면에서 차별성이 부각된다. 캘리브레이션 물체는 체스보드(chess board) 모양의 격자를 사용하였다.
본 논문의 기여 부분은 레이저와 카메라 시스템 간의 캘리브레이션 방법을 새롭게 제안했다는 점이다. 또한 레이저 띠 영상에서 부분적으로 단락이 되는 픽셀 데이터를 효과적으로 복구하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 레이저 프로파일의 잡음을 줄이기 위하여 9x9 사이즈의 가우시안 필터(Gaussian filter) 커널을 사용하여 스무딩(smoothing) 과정을 수행하였다. 잡음처리가 끝난 후의 레이저 프로파일 모습은 Fig.
본 연구에서는 삼각법을 이용할 수 있는 레이저 비전시스템과 물체를 회전하여 스캔할 수 있는 회전기구를 사용하였다.
본 연구에서는 수집된 3D 점군집 데이터를 이용하여 면표현법(facet representation) 으로 3D 모델을 재구성하였다. 면표현법에 기반한 모델은 STL (Standard Tessellation Language) 포맷으로 쉽게 변환이 된다.
3은 레이저 비전 시스템과 체스보드를 사용하여 캘리브레이션을 수행하는 방법을 보여주는 그림이다. 제안된 캘리브레이션 방법은 레이저 프로젝터가 카메라 장치와 일정한 각도를 이루고 같은 수평면에 놓이도록 하였다.

대상 데이터

본 논문에서 제안한 레이저 비전 3D 스캐닝시스템은 Fig. 2에서 보는 바와 같이 레이저 프로젝터, 카메라, 회전기구로 3개의 모듈로 구성되어 있다. 레이저프로젝터는 스캔하고자 하는 물체의 표면에 레이지 띠를 주사하는데 사용된다.
그리고, 면의 꼭지점들은 바깥방향에서 바라보았을 때를 기준으로 반시계 방향으로 번호를 붙이도록 한다. 본 연구에서 구축한 스캐닝 시스템으로 얻어진 3D 점군집 데이터는 약간 가공된 데이터 이며, 점군집의 사이즈는 M x N 이다. 여기서, N은 레이저 프로파일의 개수이며, M은 각 레이저 프로파일 상의 픽셀 개수이다.
사용된 CMOS 영상센서의 픽셀 사이즈는 1312 x 1082 픽셀이고, 그레이 영상(gray image)을 제공한다. GigE 카메라는 100m 정도 되는 LAN 캐이블의 거리를 초당 135 프래임까지 고속으로 영상을 전송할 수 있다.
본 논문은 레이저 비전 기반의 3D 스캐닝 시스템을 사용하여 물체의 3D 모델을 자동적으로 재구성하는 방법을 제시하였다. 제안한 스캐닝 시스템은 레이저 프로젝터, 카메라, 그리고 360도 회전이 가능한 회전기구로 구성되어 있다.
기존의 방법들이 캘리브레이션을 위해 여러 각도에서 얻은 영상이 필요하지만, 본 연구에서 제안한 방법은 한 번의 영상으로 캘리브레이션이 이루어진다는 면에서 차별성이 부각된다. 캘리브레이션 물체는 체스보드(chess board) 모양의 격자를 사용하였다.

이론/모형

점군집 데이터를 수집하는데 있어서 처리시간을 줄이면서도 복원정밀도를 향상하기 위해 본 연구에서는 최대탐색(maximum searching) 알고리즘을 적용하였다. 먼저, 레이저 띠 영상에서 각 픽셀의 밝기강도가 구해진다.

성능/효과

5도 간격이었으며 회전속도는 20 deg/s 이었다. 따라서, 각각의 프로파일 정보를 획득하는 시간은 40ms 이었고, 전체 3D 점군집 데이터를 형성하는 데 약 33초가 소요되었다.
따라서, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 사용하여 획득된 정확한 3D 점군집 데이터는 3차원 측정, 검사 및 역설계공학 등에 유용하게 적용될 수 있다고 본다. 또한, 본 연구에서 획득된 3D 점군집 데이터는 면표현(facet representation)에 의해 3D 모델로 재구성되었고, 이 모델은 쉽게 STL 포맷으로 변환이 가능하여 CAD 소프트웨어 및 3D 프린팅 프로세서에도 쉽게 접목이 가능하다.

후속연구

완성된 3D 모델의 정확성는 회전기구의 회전각 정밀도와 레이저 프로파일을 정확하게 추출하는가에 달려있다. 따라서, 본 연구에서 제안한 알고리즘을 사용하여 획득된 정확한 3D 점군집 데이터는 3차원 측정, 검사 및 역설계공학 등에 유용하게 적용될 수 있다고 본다. 또한, 본 연구에서 획득된 3D 점군집 데이터는 면표현(facet representation)에 의해 3D 모델로 재구성되었고, 이 모델은 쉽게 STL 포맷으로 변환이 가능하여 CAD 소프트웨어 및 3D 프린팅 프로세서에도 쉽게 접목이 가능하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	디지털 3D 모델이란?	디지털 3D 모델은 실제 물체의 형상을 수치적인 3D 데이터로 표현하는 것이다. 오늘날, 3D 모델의 적용분야는 매우 광범위하고, 더욱이 3D 그래픽 장치의 성능향상과 컴퓨터와 같은 계산장치의 가격하락으로 3D 모델 관련산업은 더욱 성장하고 있는 추세이다.
	스캐닝이란 어떤 과정을 말하는가?	스캐닝이란 물체의 기하학적인 형상을 전자동 혹은 반자동적인 방법으로 물체의 3D 모델을 구하는 과정을 말한다. 일반적으로 스캔된 데이터는 점군집(point cloud) 데이터라고 불리는데, 이 것은 각각의 스캔된 점 데이터는 3차원 공간상에서 하나의 위치좌표 값을 가지기 때문이다.

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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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