지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 장민호
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2013
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
3차원 스캐닝(3D Scanning)은 물체의 3차원 형상 정보를 측정하는 기술이다. 3차원 스캐닝을 이용하여 얻은 물체의 형상 정보는 후처리 과정을 거쳐 포인트 클라우드(Point Cloud) 혹은 폴리곤 메쉬(Polygon Mesh)의 형태로 표현되며 CAD 모델 생성, CAE 해석, 역설계(Reverse Engineering) 및 품질 검사(Quality Inspection)등의 분야에 널리 사용되고 있다.
3차원 스캐닝은 물체의 외형 및 치수를 측정하는 작업이기 때문에 가능한 정밀하게 수행되어야 한다. 특히 3차원 측정 데이터를 이용하는 다양한 작업들을 위해서는 측정 데이터에서 기준이 될 수 있을만한 특징 형상(Feature)들을 정밀하게 찾아내야 한다. 3차원 측정 데이터는 3차원 공간 내에 존재하는 물체의 표면의 위치에 관한 정보를 가지고 있으므로 물체의 표면이 급격하게 변화하는 지점 ? 모서리, 꼭짓점, 구멍 등 ? 이 특징 형상이 된다.
이를 위해 3차원 데이터를 분석하여 특징 형상을 찾는 많은 방법들이 연구되고 있다. 대부분의 방법들은 3차원 데이터로부터 곡률 정보를 획득하여 곡률의 변화가 심한 부분을 특징 형상으로 처리하고 있다. 그러나 3차원 데이터는 측정할 때 노이즈가 발생하며 특징 형상이 될 수 있을만한 변화가 심한 부분에 대한 측정 정밀도가 떨어진다. 게다가 곡률은 3차원 위치 데이터를 미분해서 얻기 때문에 노이즈에 취약하므로 이를 극복하기 위해 측정 데이터를 스무딩하여 사용한다. 그러나 측정 데이터를 스무딩할 때, 특징 형상 주변의 기하학적 특성이 변하게 되며 이는 정확한 특징 형상의 위치를 찾는 것을 어렵게 한다.
본 연구에서는 보다 정확한 특징 형상의 위치를 찾기 위해 능동 윤곽 모델(Active Contour Model)과 카메라 기하를 이용하여 2차원 영상과 3차원 데이터를 이용한 특징 형상의 위치 최적화를 제안하고 실험하였다. 최적화를 위하여 특징 형상을 영상 평면에 투영한 뒤 투영된 특징 형상이 각 영상에서의 특징 형상의 위치로 이동하게 된다. 최적화 성능을 확인하기 위해 실제 모델을 촬영하여 최적화 알고리즘에 대한 성능을 평가하였다.
3차원 스캐닝은 물체의 외형 및 치수를 측정하는 작업이기 때문에 가능한 정밀하게 수행되어야 한다. 특히 3차원 측정 데이터를 이용하는 다양한 작업들을 위해서는 측정 데이터에서 기준이 될 수 있을만한 특징 형상(Feature)들을 정밀하게 찾아내야 한다. 3차원 측정 데이터는 3차원 공간 내에 존재하는 물체의 표면의 위치에 관한 정보를 가지고 있으므로 물체의 표면이 급격하게 변화하는 지점 ? 모서리, 꼭짓점, 구멍 등 ? 이 특징 형상이 된다.
이를 위해 3차원 데이터를 분석하여 특징 형상을 찾는 많은 방법들이 연구되고 있다. 대부분의 방법들은 3차원 데이터로부터 곡률 정보를 획득하여 곡률의 변화가 심한 부분을 특징 형상으로 처리하고 있다. 그러나 3차원 데이터는 측정할 때 노이즈가 발생하며 특징 형상이 될 수 있을만한 변화가 심한 부분에 대한 측정 정밀도가 떨어진다. 게다가 곡률은 3차원 위치 데이터를 미분해서 얻기 때문에 노이즈에 취약하므로 이를 극복하기 위해 측정 데이터를 스무딩하여 사용한다. 그러나 측정 데이터를 스무딩할 때, 특징 형상 주변의 기하학적 특성이 변하게 되며 이는 정확한 특징 형상의 위치를 찾는 것을 어렵게 한다.
본 연구에서는 보다 정확한 특징 형상의 위치를 찾기 위해 능동 윤곽 모델(Active Contour Model)과 카메라 기하를 이용하여 2차원 영상과 3차원 데이터를 이용한 특징 형상의 위치 최적화를 제안하고 실험하였다. 최적화를 위하여 특징 형상을 영상 평면에 투영한 뒤 투영된 특징 형상이 각 영상에서의 특징 형상의 위치로 이동하게 된다. 최적화 성능을 확인하기 위해 실제 모델을 촬영하여 최적화 알고리즘에 대한 성능을 평가하였다.
목차
목 차국문요약................................................................................ⅰ목 차................................................................................ⅲ그림목차................................................................................ⅴ표 목 차................................................................................ⅶ제 1장 서론............................................................................11.1 연구 배경................................................................................................................11.2 연구 동향, 목적 및 내용....................................................................................2제 2장 특징 형상과 영상.......................................................42.1 카메라 기하와 3차원 좌표의 투영..................................................................42.2 능동 윤곽 모델(SNAKE : Active Contour Model)...................................52.3 특징 형상과 영상 구배.......................................................................................72.4 능동 윤곽 모델과 경사 하강법.........................................................................8제 3장 특징 형상의 위치 최적화.........................................133.1 공간에서의 SNAKE 에너지............................................................................133.2 직선의 최적 위치와 가우스-뉴턴 알고리즘................................................193.3 특징 형상 직선의 위치 최적화.......................................................................213.4 변수 및 최적화 종료 조건...............................................................................23제 4장 실험결과 및 평가.....................................................304.1 가상 데이터 실험...............................................................................................304.2 측정 데이터 실험...............................................................................................32제 5장 결 론.........................................................................37참고문헌................................................................................38
최근 본 자료
댓글(0)
0