[논문]레이저 구조광 영상기반 3차원 스캐너 개발

고영준; 이수영; 이준오

doi:10.5302/j.icros.2016.15.0204

레이저 구조광 영상기반 3차원 스캐너 개발
Development of 3D Scanner Based on Laser Structured-light Image 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.3, 2016년, pp.186 - 191

고영준 (서울과학기술대학교 전기정보공학과) , 이수영 (서울과학기술대학교 전기정보공학과) , 이준오 (서울과학기술대학교 전기정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper addresses the development of 3D data acquisition system (3D scanner) based laser structured-light image. The 3D scanner consists of a stripe laser generator, a conventional camera, and a rotation table. The stripe laser onto an object has distortion according to 3D shape of an object. By analyzing the distortion of the laser stripe in a camera image, the scanner obtains a group of 3D point data of the object. A simple semiconductor stripe laser diode is adopted instead of an expensive LCD projector for complex structured-light pattern. The camera has an optical filter to remove illumination noise and improve the performance of the distance measurement. Experimental results show the 3D data acquisition performance of the scanner with less than 0.2mm measurement error in 2 minutes. It is possible to reconstruct a 3D shape of an object and to reproduce the object by a commercially available 3D printer.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 구조광 영상기반의 3차원 데이터 획득 장치로서 선형 레이저 구조 광과 카메라, 그리고 회전 테이블로 구성되는 3D 스캐너를 개발하고자 한다. 선형 레이저는 수직 방향으로 조사되며, 대상물의 모든 면을 측정하기 위해서 회전 테이블을 이용한다.
3D 프린터를 이용하여 제품을 제작하기 위해서는 CAD 도면이 필요한데, 수작업 측정을 통해 일일이 3차원 데이터를 얻는 것은 매우 힘들며 시간이 많이 걸린다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대상물의 3차원 데이터를 구조광 영상을 통해 자동화된 방법으로 획득할 수 있는 3D 스캐너를 개발하였고, 실험을 통해 성능을 확인하였다. 실험 결과로서 300mm의 거리에서 100mm의 형상굴곡을 갖는 대상 물체에 대해 0.

제안 방법

그러나 본 논문의 구조광 영상 카메라 모듈은 이미 광학필터가 장착되어 있어서 일반적인 패턴의 영상을 획득하기가 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 거리를 미리 알고 있는 대상물체와 레이저 구조광 관측 영상의 관계로부터 거리계산식의 매개변수들을 곡선보정 (curve fitting) 과정을 통해 직접 역산하는 캘리브레이션 방법을 택하였다. 캘리브레이션 과정에는 화소 거리 계산의 기준이 되는 영상 면의 중심과 카메라 렌즈의 실제 광축 중심과의 오차를 반영하여 식 (3) 과 같이 거리계산 식을 설정하였다:
레이저 광원으로 적색 반도체 레이저를 사용하며, 주변 조명잡음의 영향을 최소화하기 위해 카메라 렌즈에 광학필터를 채택하였다. 그리고 수직 방향의 화각을 넓게 하기 위하여 일반적인 640x480화소의 카메라를 가로 방향으로 설치하였다. 그림에서 보는 바와 같이 대상 물체의 형상에 따라 선형의 구조 광이 영상에서는 왜곡되어 나타난다.
그림 3과 같다. 레이저 광원으로 적색 반도체 레이저를 사용하며, 주변 조명잡음의 영향을 최소화하기 위해 카메라 렌즈에 광학필터를 채택하였다. 그리고 수직 방향의 화각을 넓게 하기 위하여 일반적인 640x480화소의 카메라를 가로 방향으로 설치하였다.
본 논문에서 개발한 레이저 구조광 영상 기반 3D 스캐너는 그림 2와 같이 대상물을 수평 방향으로 회전시키기 위한 스텝 모터 구동 회전 테이블과 레이저 구조광 카메라 모듈로 구성된다. 획득한 대상물의 3차원 점 데이터를 렌더링하여 대상 물의 표면을 복원하기 위해서 매시 랩(MeshLab) [10]을 사용하였다.

대상 데이터

모듈과 3D 스캐너 시스템이다. 구조 광원으로 660nm 파장을 갖는 선형 적색 반도체 레이저 다이오드를 사용하였다. 구조광 영상 획득을 위해 위드로봇(주)의 SMART ! 카메라와 660nm 파장을 중심으로 ±20nm 의 대역폭을 갖는 광학 대역 통과 필터를 조합하여 사용하였다[10].
그림 7은 실제 거리 165 〜 260mm 사이에서 5mm 간격으로 구조광 카메라 모듈을 이동하면서 획득한 총 20장 실험 영상들 중 일부다. 영상의 가로축은 480화소이며 중심축(240번째 화소)을 기준으로 실제거리에 따른 화소 거리를 표 1에 정리하였다. 표 1 은 영상의 첫 번째 행에 관한 데이터이며, 렌즈 왜곡에 의해 640개의 각 행에서 화소 거리가 다를 수 있기 때문에 이들 모든 행에 대해서 최소제곱법 기반 매개변수 추정 방법을 적용하였다.
구조 광원으로 660nm 파장을 갖는 선형 적색 반도체 레이저 다이오드를 사용하였다. 구조광 영상 획득을 위해 위드로봇(주)의 SMART ! 카메라와 660nm 파장을 중심으로 ±20nm 의 대역폭을 갖는 광학 대역 통과 필터를 조합하여 사용하였다[10]. SMART I 카메라의 재원은 다음과 같다.

이론/모형

그림 왼쪽의 점 데이터 집합은 3D 스캐너를 통해 얻은 원 데이터이며, 오른쪽은 2절에서 기술한 바와 같이 매시랩 CAD 도구를 이용하여 표면을 렌더링한 결과이다. 매시랩은 점 데이터 집합의 각 점에서 주변점들과의 상관관계에 따라 법선 벡터를 생성하고, Poisson 표면복원 알고리즘 [13] 을 사용하여 면을 형성함으로써 표면을 복원한다. 컵과 같이 형상에 굴곡이 많지 않은 대상물의 경우에는 표면복원이 잘 이루어지므로 3D 프린터로 직접 복제가 가능하다.
영상의 가로축은 480화소이며 중심축(240번째 화소)을 기준으로 실제거리에 따른 화소 거리를 표 1에 정리하였다. 표 1 은 영상의 첫 번째 행에 관한 데이터이며, 렌즈 왜곡에 의해 640개의 각 행에서 화소 거리가 다를 수 있기 때문에 이들 모든 행에 대해서 최소제곱법 기반 매개변수 추정 방법을 적용하였다.
획득한 대상물의 3차원 점 데이터를 렌더링하여 대상 물의 표면을 복원하기 위해서 매시 랩(MeshLab) [10]을 사용하였다. 매시랩은 많이 사용되는 렌더링 및 3차원 표면 복원용 CAD 도구이며, CAD 시스템의 표준 인터페이스 파일을 제공한다.

성능/효과

본 논문에서는 대상물의 3차원 데이터를 구조광 영상을 통해 자동화된 방법으로 획득할 수 있는 3D 스캐너를 개발하였고, 실험을 통해 성능을 확인하였다. 실험 결과로서 300mm의 거리에서 100mm의 형상굴곡을 갖는 대상 물체에 대해 0.17mm의 측정오차를 확인하였다. 이는 기존의 3D 스캐너 제품과 비교할 때 매우 빠르고, 정확한 성능이다.

후속연구

음영지역 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법은 렌더링 과정에서 표면보간(interpolation)을 하는 것이다. 그러나 좀 더 근본적으로 해결하기 위해서는 두 쌍, 혹은 그 이상의 카메라를 이용하여 좀 더 세밀하게 3D 데이터를 획득할 수 있도록 개선해야 한다.

참고문헌 (15)

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상세보기
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http://www.withrobot.com/.
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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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