[논문]선형 레이저 광 영상기반 다면 3 차원 스캐너

고영준; 이수영

doi:10.5302/j.icros.2016.16.0127

선형 레이저 광 영상기반 다면 3 차원 스캐너
Multi-facet 3D Scanner Based on Stripe Laser Light Image 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.10, 2016년, pp.811 - 816

고영준 (서울과학기술대학교 전기정보공학과) , 이수영 (서울과학기술대학교 전기정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In light of recently developed 3D printers for rapid prototyping, there is increasing attention on the 3D scanner as a 3D data acquisition system for an existing object. This paper presents a prototypical 3D scanner based on a striped laser light image. In order to solve the problem of shadowy areas, the proposed 3D scanner has two cameras with one laser light source. By using a horizontal rotation table and a rotational arm rotating about the latitudinal axis, the scanner is able to scan in all directions. To remove an additional optical filter for laser light pixel extraction of an image, we have adopted a differential image method with laser light modulation. Experimental results show that the scanner's 3D data acquisition performance exhibited less than 0.2 mm of measurement error. Therefore, this scanner has proven that it is possible to reconstruct an object's 3D surface from point cloud data using a 3D scanner, enabling reproduction of the object using a commercially available 3D printer.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 대상물의 3차원 데이터를 선형 레이저 영상을 통해 자동화된 방법으로 획득할 수 있는 3D 스캐너를 개발하였고, 실험을 통해 성능을 확인하였다. 실험결과로서 300mm 거리에서 100mm의 형상 굴곡을 갖는 대상 물체에 대해 0.
본 논문에서는 비 접촉 방식의 광 삼각법을 이용한 3D 스캐너 개발에 관해 기술한다. 본 논문의 3D 스캐너는 간단한 선형 레이저 영상 기반의 3차원 데이터 획득 장치로서 선형 레이저 광원과 카메라, 회전 테이블, 위도 방향 회전 팔로 구성된다.

제안 방법

본 논문에서 개발한 레이저 영상 기반 3D 스캐너는 그림 2와 같이 대상물을 수평방향으로 회전시키기 위한 모터 구동 회전테이블과 선형 레이저 광원 및 카메라 모듈로 구성된다. 획득한 대상물의 3차원 점 데이터를 렌더링하여 대상물의 표면을 복원하기 위해서 오픈 소스인 매시랩(MeshLab) [8] 을 사용하였다.
레이저 광 영상 기반의 거리계산에는 카메라 자체의 매개변수 외에 스캐너 시스템의 기구적 매개변수들이 포함되므로 이들 매개변수를 동시에 추정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 거리를 미리 알고 있는 대상물체와 레이저 광 관측 영상의 관계로부터 거리계산식의 매개변수들을 곡선보정(curve interpolation) 과정을 통해 직접 역산하는 캘리브레이션 방법을 택하였다. 캘리브레이션 과정에는 화소거리 계산의 기준이 되는 영상면의 중심과 카메라 렌즈의 실제 광축 중심과의 오차를 반영하여 식 (4)와 같이 거리계산식을 설정하였다.
이 좌표 값은 대상 물체 좌표계 기준 값으로 변환되어야 한다. 본 논문에서는 회전 테이블의 중심점을 대상 물체의 좌표계 기준점으로 설정하였다. 그림 7은 카메라 기준의 좌표값, P_s 로 부터 회전 테이블 기준의 좌표값, P_∂ = [P_ox P_oy P_oz]^t 을 구하는 좌표변환 과정을 보여준다.
선형 레이저를 이용한 광 삼각법의 특성상 레이저 광이 카메라에서 관측되지 않는 음영 지역이 발생하게 된다. 음영 지역을 최소화하기 위하여 본 논문에서는 두 대의 카메라를 선형 레이저 양측에 설치하였다. 그림 3은 카메라 두 대를 사용한 음영지역 해소 효과를 보여준다.
레이저 광 영상은 주변 조명 잡음의 영향을 받을 수 있고, 이는 거리측정 정밀도에 큰 영향을 줄 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이저 광 모듈레이션(onoff)에 따라 일련의 두 장의 영상을 얻고, 두 영상간의 차영상을 통해 레이저 광 화소를 추출하는 방법을 택하였다.

대상 데이터

그림 8과 그림 9는 본 논문에서 개발한 선형 레이저 영상 카메라 모듈과 전체적인 3D 스캐너 시스템이다. 레이저 광원으로 660nm 파장을 갖는 선형 적색 반도체 레이저 다이오드를 사용하였으며 카메라는 ㈜위드로봇에서 개발한 SMART_I 임베디드 카메라 모듈을 사용하였다[9]. SMART_I 카메라의 사양은 다음과 같다.
본 논문에서는 비 접촉 방식의 광 삼각법을 이용한 3D 스캐너 개발에 관해 기술한다. 본 논문의 3D 스캐너는 간단한 선형 레이저 영상 기반의 3차원 데이터 획득 장치로서 선형 레이저 광원과 카메라, 회전 테이블, 위도 방향 회전 팔로 구성된다. 선형 레이저는 수직 방향으로 조사되며, 대상 물체의 굴곡에 의한 레이저 음영지역 문제를 해소하고 다면 측정을 위해 두 대의 관측 카메라를 사용한다.

이론/모형

15° 단위로 스캔하였다. 매시랩은 점 데이터 집합의 각 점에서 주변점들과의 상관관계에 따라 법선 벡터를 생성하고, Poisson 표면 복원 알고리즘[12]을 사용하여 면을 형성함으로써 표면을 복원한다. 스캔을 통해 점 데이터를 얻어내지 못한 공간, 즉 구멍(hole)들이 존재하는 경우에는 보간을 통해 구멍들을 메꾼 waterproof 3D 모델을 생성한다.
그림 4. 차영상법을 이용한 레이저 화소 추출.
영상의 가로축은 480 화소이며 중심축(240번째 화소)을 기준으로 실제거리에 따른 화소거리를 표 2에 정리하였다. 표 2은 영상의 첫번째 행에 관한 데이터이며, 렌즈 왜곡에의해 640개의 각 행에서 화소거리가 다를 수 있기 때문에 모든 행에 대해서 최소제곱법 기반 매개변수 추정 방법을 적용하였다.
본 논문에서 개발한 레이저 영상 기반 3D 스캐너는 그림 2와 같이 대상물을 수평방향으로 회전시키기 위한 모터 구동 회전테이블과 선형 레이저 광원 및 카메라 모듈로 구성된다. 획득한 대상물의 3차원 점 데이터를 렌더링하여 대상물의 표면을 복원하기 위해서 오픈 소스인 매시랩(MeshLab) [8] 을 사용하였다. 매시랩은 일반적으로 사용되는 렌더링 및 3 차원 표면 복원용 CAD 도구이며, CAD 시스템의 표준 인터페이스 파일을 제공한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	3D 프린터는 어디에 사용되는가	최근 3D 프린터에 대한 관심이 증가하면서 3차원 조형물 설계 및 제작기술이 발전하고 있다. 3D 프린터는 새로운 제품 개발에 필요한 급속조형 뿐만 아니라 기존 제품의 역공학, 문화재 등 기존 물체에 대한 복제 및 복원에도 이용된다. 기존의 물체를 복제하기 위해서는 대상 물체에 대한 3차원 데이터가 필요한데, 수작업 측정을 통해 일일이 3차원 데이터를 얻는 것은 매우 힘들며 시간이 많이 걸린다는 문제점이 있다.
	고전적인 수작업 측정 방식을 벗어나 자동화된 방법으로 3차원 데이터를 획득하는 3D 스캐너에 대한 연구가 활발히 진행된 배경은 무엇인가	3D 프린터는 새로운 제품 개발에 필요한 급속조형 뿐만 아니라 기존 제품의 역공학, 문화재 등 기존 물체에 대한 복제 및 복원에도 이용된다. 기존의 물체를 복제하기 위해서는 대상 물체에 대한 3차원 데이터가 필요한데, 수작업 측정을 통해 일일이 3차원 데이터를 얻는 것은 매우 힘들며 시간이 많이 걸린다는 문제점이 있다. 따라서 고전적인 수작업 측정 방식을 벗어나 자동화된 방법으로 3차원 데이터를 획득하는 3D 스캐너에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다.
	3D 스캐너 기술을 분류하시오	3D 스캐너 기술은 크게 대상 물체에 물리적인 접촉이 이루어지는 접촉 방식과 접촉이 없이 이루어지는 비 접촉 방식으로 분류된다. 접촉 방식은 물체의 표면에 접촉하여 물체의 표면 정보를 얻는 방식으로 CMM (Coordinate-Measuring Machine), AFM (Atomic-Force Microscopy) 등이 있다[1,2].

참고문헌 (15)

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C. Chu, J. Bak, H. Kim, J. Bak, and S. Lim, "Recent trends of 3D reconstruction technology," Electronics and Telecommunications Trends, vol. 22, no. 4, 2007.
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R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill, 1995.
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상세보기
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상세보기
http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/.
M. Kazhdan, M. Bolitho, and H. Hoppe, "Poisson surface reconstruction," Eurographics Symposium on Geometry Processing, 2006.
http://store.makerbot.com/digitizer.html.
https://matterandform.net/scanner.
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