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자료유형: 학술저널

저자정보: 안성준 (성균관대학교)

저널정보: (사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CAD/CAM학회 논문집 제14권 제1호

발행연도: 2009.2

수록면: 10 - 17 (8page)

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Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting (ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.

#point cloud #segmentation #object recognition #orthogonal distance fitting #automation

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Adcock, R. J. / 1877 / Note on the Method of Least Squares / The Analyst 4:183~184

Ahn, S. J. / 2002 / Orthogonal Distance Fitting of Implicit Curves and Surfaces / IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence 24(5):620~638

Ahn, S. J. / 2002 / Fitting of Parametric Space Curves and Surfaces by Using the Geometric Error Measure / Lecture Notes in Computer Science Rauh, W.:548~556

Ahn, S. J. / 2004 / Least-Squares Orthogonal Distance Fitting of Curves and Surfaces in Space

Gauss, C. F. / 1963 / Theory of the Motion of the Heavenly Bodies Moving about the Sun in Conic Sections / Dover

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