3D tarama - 3D scanning

Elde tutulan bir VIUscan 3D lazer tarayıcı kullanarak bir Viking kemer tokasının 3D modelini yapmak.

3D tarama , şekli ve muhtemelen görünümü (örneğin renk) hakkında veri toplamak için gerçek dünyadaki bir nesneyi veya ortamı analiz etme sürecidir. Toplanan veriler daha sonra dijital 3B modeller oluşturmak için kullanılabilir .

Bir 3D tarayıcı , her biri kendi sınırlamaları, avantajları ve maliyetleri olan birçok farklı teknolojiye dayanabilir. Sayısallaştırılabilen nesnelerin türünde birçok sınırlama hala mevcuttur. Örneğin optik teknoloji, parlak, yansıtıcı veya şeffaf nesnelerle birçok zorlukla karşılaşabilir. Örneğin, endüstriyel bilgisayarlı tomografi taraması ve yapılandırılmış hafif 3B tarayıcılar , yıkıcı testler olmaksızın dijital 3B modeller oluşturmak için kullanılabilir .

Toplanan 3B veriler, çok çeşitli uygulamalar için kullanışlıdır. Bu cihazlar, sanal gerçeklik de dahil olmak üzere film ve video oyunlarının yapımında eğlence endüstrisi tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır . Bu teknolojinin diğer yaygın uygulamaları arasında artırılmış gerçeklik , hareket yakalama , jest tanıma , robotik haritalama , endüstriyel tasarım , ortez ve protez , tersine mühendislik ve prototipleme , kalite kontrol /denetim ve kültürel eserlerin sayısallaştırılması yer alır.

işlevsellik

Slovenya Doğa Tarihi Müzesi'ndeki yüzgeçli balina iskeletinin 3 boyutlu taraması (Ağustos 2013)

Bir 3B tarayıcının amacı genellikle bir 3B model oluşturmaktır . Bu 3B model , öznenin yüzeyindeki geometrik örneklerden oluşan bir nokta bulutundan oluşur . Bu noktalar daha sonra konunun şeklini tahmin etmek için kullanılabilir ( yeniden yapılandırma adı verilen bir süreç ). Her noktada renk bilgisi toplanırsa nesnenin yüzeyindeki renkler de belirlenebilir.

3D tarayıcılar, kameralarla birçok özelliği paylaşır. Çoğu kamera gibi, koni benzeri bir görüş alanına sahiptirler ve kameralar gibi, yalnızca belirsiz olmayan yüzeyler hakkında bilgi toplayabilirler. Bir kamera , görüş alanı içindeki yüzeyler hakkında renk bilgisi toplarken , bir 3B tarayıcı, görüş alanı içindeki yüzeyler hakkında mesafe bilgisi toplar. Bir 3D tarayıcı tarafından üretilen "resim", resimdeki her noktada bir yüzeye olan mesafeyi tanımlar. Bu, resimdeki her noktanın üç boyutlu konumunun tanımlanmasını sağlar.

Çoğu durumda, tek bir tarama konunun tam bir modelini üretmez. Konunun tüm yönleri hakkında bilgi elde etmek için genellikle birçok farklı yönden yüzlerce hatta yüzlerce tarama gerekir. Bu taramaların , genellikle hizalama veya kayıt olarak adlandırılan bir süreç olan ortak bir referans sistemine getirilmesi ve ardından eksiksiz bir 3D model oluşturmak için birleştirilmesi gerekir. Tek bir aralık haritasından tüm modele giden tüm bu süreç, genellikle 3D tarama boru hattı olarak bilinir.

teknoloji

Bir 3B nesnenin şeklini dijital olarak elde etmek için çeşitli teknolojiler vardır. Teknikler, optik, akustik, lazer tarama, radar, termal ve sismik dahil olmak üzere çoğu veya tüm sensör türleri ile çalışır. İyi kurulmuş bir sınıflandırma onları iki türe ayırır: temaslı ve temassız. Temassız çözümler ayrıca aktif ve pasif olmak üzere iki ana kategoriye ayrılabilir. Bu kategorilerin her birine giren çeşitli teknolojiler vardır.

Temas

Sert dikey kollara sahip bir koordinat ölçüm makinesi .

Temaslı 3D tarayıcılar, nesne hassas bir düz yüzey plakasıyla temas halindeyken veya bunun üzerinde dururken, belirli bir maksimum yüzey pürüzlülüğüne kadar taşlanır ve parlatılırken nesneyi fiziksel dokunuşla inceler. Taranacak nesnenin düz olmadığı veya düz bir yüzey üzerinde sabit bir şekilde duramadığı durumlarda, bir fikstür ile desteklenir ve yerinde sıkıca tutulur .

Tarayıcı mekanizmasının üç farklı biçimi olabilir:

Dik bir ilişki içinde sıkıca tutulan ve her eksen bir ray boyunca kayan sert kolları olan bir taşıma sistemi. Bu tür sistemler en iyi düz profil şekillerinde veya basit dışbükey kavisli yüzeylerde çalışır.
Sert kemiklere ve yüksek hassasiyetli açısal sensörlere sahip mafsallı bir kol. Kolun ucunun konumu, her bir eklemin bilek dönüş açısını ve menteşe açısını hesaplayan karmaşık bir matematik içerir. Bu, küçük bir ağız açıklığına sahip yarıklara ve iç mekanlara sondaj yapmak için idealdir.
İç boşlukları veya üst üste binen yüzeyleri olan büyük nesneleri haritalamak için, hareketli bir vagona asılan mafsallı bir kol gibi her iki yöntemin bir kombinasyonu kullanılabilir.

Bir CMM ( koordinat ölçüm makinesi ), kontak 3D tarayıcıya bir örnektir. Çoğunlukla imalatta kullanılır ve çok hassas olabilir. Ancak CMM'lerin dezavantajı, taranan nesne ile temas gerektirmesidir. Bu nedenle, nesneyi tarama eylemi onu değiştirebilir veya zarar verebilir. Bu gerçek, tarihi eserler gibi hassas veya değerli nesneleri tararken çok önemlidir. CMM'lerin diğer dezavantajı, diğer tarama yöntemlerine kıyasla nispeten yavaş olmalarıdır. Probun monte edildiği kolu fiziksel olarak hareket ettirmek çok yavaş olabilir ve en hızlı CMM'ler yalnızca birkaç yüz hertz'de çalışabilir. Buna karşılık, lazer tarayıcı gibi bir optik sistem 10 ila 500 kHz arasında çalışabilir.

Diğer örnekler, bilgisayar animasyon endüstrisinde kil modellerini dijitalleştirmek için kullanılan elle çalışan dokunmatik problardır.

Temassız aktif

Aktif tarayıcılar bir tür radyasyon veya ışık yayar ve bir nesneyi veya ortamı araştırmak için yansımasını veya nesneden geçen radyasyonu algılar. Kullanılan olası emisyon türleri arasında ışık, ultrason veya röntgen bulunur.

Uçuş süresi

Bu lidar tarayıcı, bir 3D model üretmek için binaları, kaya oluşumlarını vb. taramak için kullanılabilir. Lidar, lazer ışınını geniş bir aralıkta hedefleyebilir: başı yatay olarak döner, bir ayna dikey olarak döner. Lazer ışını, yolundaki ilk nesneye olan mesafeyi ölçmek için kullanılır.

Uçuş süresi 3D lazer tarayıcı, konuyu araştırmak için lazer ışığı kullanan aktif bir tarayıcıdır. Bu tür tarayıcının kalbinde, uçuş süresi lazer mesafe bulucu bulunur . Lazer mesafe bulucu, bir ışık darbesinin gidiş-dönüş süresini zamanlayarak bir yüzeyin mesafesini bulur. Bir ışık darbesi yaymak için bir lazer kullanılır ve yansıyan ışığın bir dedektör tarafından görülmeden önceki süre ölçülür. Yana ışık hızı bilinen, gidiş-dönüş zaman iki mesafe tarayıcı ve yüzey arasındadır ışık hareket mesafesini belirler. Eğer gidiş-dönüş zamanı, ardından mesafe eşittir . Uçuş süresi 3D lazer tarayıcının doğruluğu, zamanı ne kadar hassas ölçebildiğimize bağlıdır : 3,3 pikosaniye (yaklaşık) ışığın 1 milimetre seyahat etmesi için geçen süredir. ${\görüntüleme stili c}$ ${\görüntüleme stili t}$ $\textstyle c\!\cdot \!t/2$ ${\görüntüleme stili t}$

Lazer mesafe bulucu, görüş yönünde yalnızca bir noktanın mesafesini algılar. Böylece tarayıcı, mesafe bulucunun görüş yönünü farklı noktaları taramak için değiştirerek tüm görüş alanını bir seferde bir nokta tarar. Lazer mesafe bulucunun görüş yönü, telemetrenin kendisi döndürülerek veya bir döner ayna sistemi kullanılarak değiştirilebilir. İkinci yöntem, aynaların çok daha hafif olması ve dolayısıyla çok daha hızlı ve daha hassas bir şekilde döndürülebilmesi nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Tipik uçuş süresi 3D lazer tarayıcılar, her saniye 10.000~100.000 nokta arasındaki mesafeyi ölçebilir.

Uçuş süresi cihazları, 2D konfigürasyonda da mevcuttur. Buna uçuş süresi kamerası denir .

üçgenleme

Lazer üçgenleme sensörünün prensibi. İki nesne konumu gösterilir.

Üçgenleme tabanlı 3B lazer tarayıcılar aynı zamanda çevreyi araştırmak için lazer ışığı kullanan aktif tarayıcılardır. Uçuş süresi 3D lazer tarayıcı ile ilgili olarak, üçgenleme lazeri nesneye bir lazer parlatır ve lazer noktasının yerini aramak için bir kameradan yararlanır. Lazerin bir yüzeye ne kadar uzağa çarptığına bağlı olarak, lazer noktası kameranın görüş alanında farklı yerlerde görünür. Bu tekniğe nirengi denir çünkü lazer noktası, kamera ve lazer emitörü bir üçgen oluşturur. Üçgenin bir kenarının uzunluğu, kamera ile lazer yayıcı arasındaki mesafe bilinmektedir. Lazer yayıcı köşesinin açısı da bilinmektedir. Kamera köşesinin açısı, kameranın görüş alanındaki lazer noktasının konumuna bakılarak belirlenebilir. Bu üç bilgi, üçgenin şeklini ve boyutunu tam olarak belirler ve üçgenin lazer nokta köşesinin konumunu verir. Çoğu durumda, toplama sürecini hızlandırmak için tek bir lazer noktası yerine bir lazer şeridi nesne boyunca süpürülür. Kanada Ulusal Araştırma Konseyi, 1978 yılında nirengi bazlı lazer tarama teknolojisi geliştiren ilk enstitüleri arasında yer aldı.

Güçlülükler ve zayıflıklar

Uçuş süresi ve nirengi mesafe bulucuların her birinin, onları farklı durumlar için uygun kılan güçlü ve zayıf yönleri vardır. Uçuş süresi mesafe bulucuların avantajı, kilometre mertebesinde çok uzun mesafelerde çalışabilmeleridir. Bu tarayıcılar, bu nedenle, binalar veya coğrafi özellikler gibi büyük yapıları taramak için uygundur. Uçuş süresi mesafe bulucularının dezavantajı, doğruluklarıdır. Yüksek ışık hızı nedeniyle, gidiş-dönüş süresinin zamanlaması zordur ve mesafe ölçümünün doğruluğu milimetre mertebesinde nispeten düşüktür.

Üçgen mesafe bulucuları tam tersidir. Birkaç metrelik sınırlı bir menzile sahiptirler, ancak doğrulukları nispeten yüksektir. Üçgen mesafe bulucuların doğruluğu onlarca mikrometre mertebesindedir .

Lazer bir nesnenin kenarına çarptığında uçuş süresi tarayıcılarının doğruluğu kaybolabilir, çünkü tarayıcıya geri gönderilen bilgiler bir lazer darbesi için iki farklı yerden gelir. Bir nesnenin kenarına çarpan bir nokta için tarayıcının konumuna göre koordinat, bir ortalamaya göre hesaplanacak ve bu nedenle noktayı yanlış yere koyacaktır. Bir nesne üzerinde yüksek çözünürlüklü tarama kullanıldığında, ışının bir kenara çarpma olasılığı artar ve elde edilen veriler, nesnenin kenarlarının hemen arkasında gürültü gösterecektir. Daha küçük ışın genişliğine sahip tarayıcılar bu sorunu çözmeye yardımcı olacaktır, ancak ışın genişliği mesafeyle artacağından menzil ile sınırlı olacaktır. Yazılım, lazer ışını tarafından vurulacak ilk nesnenin ikinciyi iptal etmesi gerektiğini belirleyerek de yardımcı olabilir.

Saniyede 10.000 örnek noktası hızında, düşük çözünürlüklü taramalar bir saniyeden daha kısa sürebilir, ancak milyonlarca örnek gerektiren yüksek çözünürlüklü taramalar, bazı uçuş süresi tarayıcıları için dakikalar alabilir. Bunun yarattığı sorun, hareketten kaynaklanan bozulmadır. Her nokta farklı bir zamanda örneklendiğinden, nesnedeki veya tarayıcıdaki herhangi bir hareket toplanan verileri bozacaktır. Bu nedenle, genellikle hem nesneyi hem de tarayıcıyı sabit platformlara monte etmek ve titreşimi en aza indirmek gerekir. Hareket halindeki nesneleri taramak için bu tarayıcıları kullanmak çok zordur.

Son zamanlarda, küçük miktarlardaki titreşimden kaynaklanan bozulmayı ve hareket ve/veya dönme nedeniyle oluşan bozulmaları telafi etme üzerine araştırmalar yapılmıştır.

Kısa menzilli lazer tarayıcılar genellikle 1 metreden fazla alan derinliğini kapsayamaz. Herhangi bir süre için bir konumda tarama yaparken, sıcaklıktaki değişikliklerden dolayı tarayıcı konumunda hafif hareketler meydana gelebilir. Tarayıcı bir tripod üzerine kuruluysa ve tarayıcının bir tarafında güçlü güneş ışığı varsa, tripodun o tarafı genişleyecek ve tarama verilerini bir taraftan diğerine yavaşça bozacaktır. Bazı lazer tarayıcılarda, tarama işlemi sırasında tarayıcının herhangi bir hareketini önlemek için dahili seviye dengeleyiciler bulunur.

konoskopik holografi

Bir konoskopik sistemde, yüzeye bir lazer ışını yansıtılır ve daha sonra aynı ışın yolu boyunca ani yansıma bir konoskopik kristalden geçirilir ve bir CCD üzerine yansıtılır. Sonuç, ölçülen yüzeye olan mesafeyi belirlemek için frekans analizi yapılabilen bir kırınım modelidir . Konoskopik holografinin ana avantajı, ölçüm için yalnızca tek bir ışın yolunun gerekli olmasıdır, böylece örneğin ince bir şekilde delinmiş bir deliğin derinliğini ölçmek için bir fırsat verir.

El tipi lazer tarayıcılar

Elde tutulan lazer tarayıcılar, yukarıda açıklanan üçgenleme mekanizması aracılığıyla bir 3D görüntü oluşturur: elde tutulan bir cihazdan bir nesneye bir lazer noktası veya çizgisi yansıtılır ve bir sensör (tipik olarak şarj bağlantılı bir cihaz veya konuma duyarlı cihaz ) mesafeyi ölçer yüzeye. Veriler dahili bir koordinat sistemine göre toplanır ve bu nedenle tarayıcının hareket halinde olduğu yerde veri toplamak için tarayıcının konumu belirlenmelidir. Konum, taranan yüzeydeki referans özellikleri kullanılarak (tipik olarak yapışkan yansıtıcı sekmeler, ancak araştırma çalışmalarında doğal özellikler de kullanılmıştır) veya harici bir izleme yöntemi kullanılarak tarayıcı tarafından belirlenebilir. Harici izleme genellikle entegre kameralı (sensör konumunu sağlamak için) bir lazer takip cihazı (tarayıcının yönünü belirlemek için) veya tarayıcının tam altı derecelik serbestliğini sağlayan 3 veya daha fazla kamera kullanan bir fotogrametrik çözüm şeklini alır . Her iki teknik de , ortam aydınlatmasına dayanıklılık sağlayan filtreler aracılığıyla kamera(lar) tarafından görülen tarayıcıya bağlı kızıl ötesi ışık yayan diyotları kullanma eğilimindedir .

Veriler bir bilgisayar tarafından toplanır ve üç boyutlu uzay içinde veri noktaları olarak kaydedilir , işlenerek bu üçgenlenmiş bir ağa ve daha sonra bilgisayar destekli bir tasarım modeline dönüştürülebilir, genellikle tek biçimli olmayan rasyonel B-spline yüzeyler olarak. El tipi lazer tarayıcılar, tam bir 3D model oluşturmak (veya " ters mühendislik ") için bu verileri yüzey dokularını ve renklerini yakalayan pasif, görünür ışık sensörleriyle birleştirebilir .

Yapılandırılmış ışık

Yapılandırılmış ışık 3D tarayıcılar, özneye bir ışık deseni yansıtır ve desenin özne üzerindeki deformasyonuna bakar. Desen, bir LCD projektör veya başka bir sabit ışık kaynağı kullanılarak özneye yansıtılır . Model projektöründen biraz uzakta olan bir kamera, modelin şekline bakar ve görüş alanındaki her noktanın mesafesini hesaplar.

Yapılandırılmış ışık taraması, her yıl yayınlanan birçok araştırma makalesi ile hala çok aktif bir araştırma alanıdır. Mükemmel haritaların, yazışma problemini çözen ve hata tespiti ve hata düzeltmeye izin veren yapılandırılmış ışık desenleri olarak da faydalı olduğu kanıtlanmıştır .[24] [Bakınız Morano, R., et al. "Sözde Rastgele Kodlar Kullanarak Yapılandırılmış Işık" , Model Analizi ve Makine Zekası Üzerine IEEE İşlemleri .

Yapılandırılmış hafif 3D tarayıcıların avantajı hız ve hassasiyettir. Bir seferde bir noktayı taramak yerine, yapılandırılmış ışık tarayıcıları birden çok noktayı veya tüm görüş alanını bir kerede tarar. Tüm bir görüş alanını saniyenin çok küçük bir bölümünde taramak, hareketten kaynaklanan bozulma sorununu azaltır veya ortadan kaldırır. Bazı mevcut sistemler, hareketli nesneleri gerçek zamanlı olarak tarayabilir. VisionMaster, 5 megapiksel kameralı bir 3D tarama sistemi oluşturur – her karede 5 milyon veri noktası alınır.

Dinamik olarak deforme olabilen nesnelerin (yüz ifadeleri gibi) yüksek yoğunluklu ayrıntılarını 40 karede yakalamak, yeniden oluşturmak ve işlemek için dijital saçak projeksiyonu ve faz kaydırma tekniği (belirli tür yapılandırılmış ışık yöntemleri) kullanan gerçek zamanlı bir tarayıcı geliştirildi. ikinci. Son zamanlarda, başka bir tarayıcı geliştirildi. Bu sisteme farklı desenler uygulanabilir ve yakalama ve veri işleme için kare hızı saniyede 120 kareye ulaşır. Ayrıca, örneğin iki hareketli el gibi izole yüzeyleri de tarayabilir. İkili odak bulanıklaştırma tekniğini kullanarak, saniyede yüzlerce ila binlerce kareye ulaşabilen hız atılımları yapılmıştır.

modüle edilmiş ışık

Modüle edilmiş ışık 3D tarayıcılar, konuya sürekli değişen bir ışık tutar. Genellikle ışık kaynağı, genliğini sinüzoidal bir düzende değiştirir. Bir kamera yansıyan ışığı algılar ve desenin kaydırdığı miktar, ışığın kat ettiği mesafeyi belirler. Modüle edilmiş ışık, tarayıcının lazer dışındaki kaynaklardan gelen ışığı yok saymasına da olanak tanır, böylece parazit olmaz.

hacimsel teknikler

Tıbbi

Bilgisayarlı tomografi (BT), çok sayıda iki boyutlu X-ışını görüntülerinden bir nesnenin içinin üç boyutlu görüntüsünü oluşturan tıbbi bir görüntüleme yöntemidir, benzer şekilde manyetik rezonans görüntüleme çok daha fazla kontrast sağlayan başka bir tıbbi görüntüleme tekniğidir. vücudun farklı yumuşak dokuları arasında bilgisayarlı tomografinin (BT) yaptığından farklı olarak, bu onu özellikle nörolojik (beyin), kas-iskelet sistemi, kardiyovasküler ve onkolojik (kanser) görüntülemede faydalı kılar. Bu teknikler , eş yüzey çıkarma algoritmaları aracılığıyla doğrudan görselleştirilebilen , manipüle edilebilen veya geleneksel 3B yüzeye dönüştürülebilen ayrı bir 3B hacimsel temsil üretir .

Sanayi

Tıpta en yaygın olmasına rağmen, endüstriyel bilgisayarlı tomografi , mikrotomografi ve MRI, tahribatsız malzeme testi, tersine mühendislik veya biyolojik ve paleontolojik örneklerin incelenmesi gibi bir nesnenin ve iç kısmının dijital bir temsilini elde etmek için diğer alanlarda da kullanılır .

Temassız pasif

Pasif 3D görüntüleme çözümleri kendileri herhangi bir radyasyon yaymazlar, bunun yerine yansıyan ortam radyasyonunu algılamaya dayanırlar. Bu türdeki çoğu çözüm, kolayca bulunabilen bir ortam radyasyonu olduğu için görünür ışığı algılar. Kızılötesi gibi diğer radyasyon türleri de kullanılabilir. Pasif yöntemler çok ucuz olabilir, çünkü çoğu durumda belirli bir donanıma değil basit dijital kameralara ihtiyaç duyarlar.

Stereoskopik sistemler genellikle aynı sahneye bakan, birbirinden biraz ayrı iki video kamera kullanır. Her kameranın gördüğü görüntüler arasındaki küçük farkları analiz ederek, görüntülerdeki her noktadaki mesafeyi belirlemek mümkündür. Bu yöntem, insan stereoskopik görüşünü yönlendiren aynı ilkelere dayanmaktadır [1] .
Fotometrik sistemler genellikle tek bir kamera kullanır, ancak değişen aydınlatma koşulları altında birden fazla görüntü alır. Bu teknikler, her pikselde yüzey oryantasyonunu kurtarmak için görüntü oluşum modelini tersine çevirmeye çalışır.
Siluet teknikleri, iyi kontrastlı bir arka plana karşı üç boyutlu bir nesnenin etrafındaki bir dizi fotoğraftan oluşturulan anahatları kullanır. Bu silüetler , nesnenin görsel gövde yaklaşımını oluşturmak için ekstrüde edilir ve kesişir . Bu yaklaşımlarla, bir nesnenin (bir kasenin içi gibi) bazı içbükeylikleri tespit edilemez.

Fotogrametrik temassız pasif yöntemler

Sabit bir kamera dizisi gibi birden fazla perspektiften alınan görüntüler, bir 3D ağ veya nokta bulutu oluşturmak için bir fotogrametrik yeniden yapılandırma boru hattı için bir özneden alınabilir.

Fotogrametri , fotoğrafik görüntülerin analizine dayalı olarak fiziksel nesnelerin 3B şekilleri hakkında güvenilir bilgi sağlar. Ortaya çıkan 3B veriler tipik olarak bir 3B nokta bulutu, 3B ağ veya 3B noktalar olarak sağlanır. Modern fotogrametri yazılım uygulamaları, 3D rekonstrüksiyon için çok sayıda dijital görüntüyü otomatik olarak analiz eder, ancak bir yazılım, rekonstrüksiyon boru hattında önemli bir adım olan fotoğrafların konumlarını otomatik olarak çözemezse manuel etkileşim gerekebilir. PhotoModeler , Geodetic Systems , Autodesk ReCap ve RealityCapture dahil olmak üzere çeşitli yazılım paketleri mevcuttur (bkz . fotogrametri yazılımının karşılaştırması ).

Yakın mesafe fotogrametrisi, tipik olarak, 3D yeniden yapılandırma için nesnelerin görüntülerini yakalamak için sabit odak uzaklığına sahip bir DSLR gibi bir el kamerası kullanır . Konular, bir bina cephesi , araçlar, heykeller, kayalar ve ayakkabılar gibi daha küçük nesneleri içerir .
Kamera Dizileri , 3B nesne rekonstrüksiyonu için bir konuyu aynı anda birden fazla perspektiften fotoğraflamak üzere birden fazla kamerayı senkronize ederek insanlar veya evcil hayvanlar gibi canlı nesnelerin 3B nokta bulutlarını veya ağlarını oluşturmak için kullanılabilir.
Geniş açılı fotogrametri , 360 kamera gibi geniş açılı lensli bir kamera kullanarak binaların veya kapalı alanların içini yakalamak için kullanılabilir .
Hava fotogrametrisi , bir nokta bulutu veya ağda 3D yeniden yapılandırma için binaların, yapıların ve arazinin görüntülerini toplamak için uydu, ticari uçak veya İHA drone tarafından elde edilen hava görüntülerini kullanır .

Elde edilen sensör verilerinden elde etme

Lidar verilerinden ve yüksek çözünürlüklü görüntülerden yarı otomatik bina çıkarımı da bir olasılıktır. Yine bu yaklaşım, fiziksel olarak konuma veya nesneye doğru hareket etmeden modellemeye izin verir. Havadaki lidar verilerinden dijital yüzey modeli (DSM) oluşturulabilir ve daha sonra yerden daha yüksek olan nesneler DSM'den otomatik olarak algılanır. Binalar hakkındaki genel bilgilere dayanarak, binaları diğer nesnelerden ayırmak için boyut, yükseklik ve şekil bilgileri gibi geometrik özellikler kullanılır. Çıkarılan bina ana hatları daha sonra daha iyi kartografik kalite elde etmek için ortogonal bir algoritma kullanılarak basitleştirilir. Bina çatılarının sırt hatlarını çıkarmak için havza analizi yapılabilir. Binaları tipe göre sınıflandırmak için sırt çizgileri ve eğim bilgileri kullanılır. Binalar daha sonra üç parametrik bina modeli (düz, üçgen, kırma) kullanılarak yeniden inşa edilir.

Yerinde sensörlerden elde etme

Lidar ve diğer yersel lazer tarama teknolojisi, yükseklik veya mesafe bilgilerini toplamanın en hızlı ve otomatik yolunu sunar. binaların yükseklik ölçümü için lidar veya lazer çok umut verici hale geliyor. Hem havadaki lidar hem de zemin lazer tarama teknolojisinin ticari uygulamalarının bina yüksekliği çıkarımı için hızlı ve doğru yöntemler olduğu kanıtlanmıştır. Bina çıkarma görevi, bina konumlarını, zemin yüksekliğini, yönelimleri, bina boyutunu, çatı yüksekliklerini vb. belirlemek için gereklidir. Çoğu bina, genel çokyüzlüler açısından yeterli ayrıntılara kadar tanımlanır, yani, sınırları bir dizi düzlemsel yüzeyle temsil edilebilir. ve düz çizgiler. Bina ayak izlerini çokgenler olarak ifade etmek gibi daha ileri işlemler, CBS veritabanlarında veri depolamak için kullanılır.

Fruh ve Zakhor, lazer taramaları ve zemin seviyesinden alınan görüntüleri ve kuşbakışı perspektifi kullanarak, dokulu 3D şehir modellerini otomatik olarak oluşturmak için bir yaklaşım sunuyor. Bu yaklaşım, detaylı cephe modellerini tamamlayıcı bir havadan model ile kaydetmeyi ve birleştirmeyi içerir. Havadan modelleme süreci, arazi profilini ve bina üstlerini içeren, tüm alanın kuşbakışı görünümüne sahip yarım metre çözünürlüklü bir model oluşturur. Zemine dayalı modelleme süreci, bina cephelerinin ayrıntılı bir modeliyle sonuçlanır. Havadan lazer taramalarından elde edilen DSM'yi kullanarak, alıcı aracı lokalize ederler ve Monte Carlo lokalizasyonu (MCL) aracılığıyla yer tabanlı cepheleri havadaki modele kaydederler. Son olarak, iki model bir 3D model elde etmek için farklı çözünürlüklerle birleştirilir.

Haala, Brenner ve Anders, havadan lazer altimetre kullanarak yükseklik verilerini binaların mevcut kat planlarıyla birleştirdi. Binaların kat planları ya haritalar ve planlar ile analog biçimde ya da 2B CBS'de dijital olarak elde edilmişti. Proje, bu farklı bilgi türlerinin entegrasyonu ile otomatik veri yakalamayı sağlamak için yapılmıştır. Daha sonra, projede doku işleme yoluyla, örneğin karasal görüntülerin haritalanmasıyla sanal gerçeklik şehir modelleri oluşturulur. Proje, 3B kentsel CBS'nin hızlı bir şekilde edinilmesinin fizibilitesini gösterdi. Kanıtlanan zemin planları, 3B bina rekonstrüksiyonu için bir başka çok önemli bilgi kaynağıdır. Otomatik prosedürlerin sonuçlarıyla karşılaştırıldığında, bu kat planları, insan yorumuyla açık hale getirilmiş toplu bilgileri içerdiğinden daha güvenilir olduğunu kanıtladı. Bu nedenle kat planları, bir imar projesinde maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir. Bina yeniden inşasında kullanılabilecek mevcut kat planı verilerine bir örnek, tüm tarım alanlarının sınırları ve mevcut binaların kat planları dahil olmak üzere mülk dağılımı hakkında bilgi sağlayan Dijital Kadastro haritasıdır . Ek olarak cadde isimleri ve binaların kullanımı (örn. garaj, konut binası, ofis bloğu, endüstriyel bina, kilise) gibi bilgiler metin sembolleri şeklinde verilmektedir. Şu anda Sayısal Kadastro haritası, esas olarak önceden var olan haritaların veya planların sayısallaştırılmasıyla oluşturulan bir alanı kapsayan bir veri tabanı olarak oluşturulmaktadır.

Maliyet

Yersel lazer tarama cihazları (darbeli veya fazlı cihazlar) + işleme yazılımı genellikle 150.000 €'dan başlar. Bazı daha az hassas cihazlar (Trimble VX gibi) 75.000 € civarındadır.
Karasal lidar sistemleri yaklaşık 300.000 Euro'ya mal oluyor.
RC helikopterlerine ( Fotogrametri ) monte edilmiş normal sabit kameralar kullanan sistemler de mümkündür ve maliyeti 25.000 € civarındadır. Balonlu hareketsiz kamera kullanan sistemler daha da ucuzdur (yaklaşık 2.500 €), ancak ek manuel işlem gerektirir. Manuel işleme, fotoğraf çekmenin her günü için yaklaşık 1 aylık bir işçilik gerektirdiğinden, bu uzun vadede hala pahalı bir çözümdür.
Uydu görüntülerini elde etmek de pahalı bir uğraştır. Yüksek çözünürlüklü stereo görüntülerin (0,5 m çözünürlük) maliyeti yaklaşık 11.000 Euro'dur. Görüntü uyduları arasında Quikbird, Ikonos bulunur. Yüksek çözünürlüklü monoskobik görüntülerin maliyeti yaklaşık 5,500 Euro'dur. Biraz daha düşük çözünürlüklü görüntüler (örn. CORONA uydusundan; 2 m çözünürlüklü) 2 görüntü başına yaklaşık 1.000 €'dur. Google Earth resimlerinin çözünürlüğünün doğru bir 3D model oluşturamayacak kadar düşük olduğunu unutmayın.

Yeniden yapılanma

Nokta bulutlarından

Nokta bulutları 3D tarayıcılar ve 3D görüntüleme tarafından üretilen mimarlık ve inşaat dünyasında ölçüm ve görselleştirme için doğrudan kullanılabilir.

Modellerden

Ancak çoğu uygulama bunun yerine çokgen 3B modeller, NURBS yüzey modelleri veya düzenlenebilir özellik tabanlı CAD modelleri (diğer adıyla katı modeller ) kullanır.

Çokgen örgü modelleri: Bir şeklin çokgen temsilinde, kavisli bir yüzey birçok küçük yönlü düz yüzey olarak modellenir (bir disko topu olarak modellenen bir küre düşünün). Mesh modelleri olarak da adlandırılan çokgen modeller, bazı CAM (yani işleme) için görselleştirme için kullanışlıdır , ancak genellikle "ağırdır" (yani, çok büyük veri kümeleri) ve bu biçimde görece düzenlenemezler. Çokgen modele yeniden yapılandırma, sürekli bir yüzey oluşturmak için bitişik noktaları bulmayı ve düz çizgilerle birleştirmeyi içerir. Bu amaç için hem ücretsiz hem de özgür olmayan birçok uygulama mevcuttur (örneğin GigaMesh , MeshLab , PointCab, AutoCAD için kubit PointCloud, Reconstructor , imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic , Imageware, Rhino 3D vb.).
Yüzey modelleri : Modellemedeki bir sonraki gelişmişlik düzeyi, şekli modellemek için bir yorganın kavisli yüzey yamalarını kullanmayı içerir . Bunlar NURBS, TSplines veya kavisli topolojinin diğer kavisli temsilleri olabilir. NURBS kullanarak, küresel şekil gerçek bir matematiksel küre haline gelir. Bazı uygulamalar elle yama düzeni sunarken, sınıfının en iyisi hem otomatik yama düzeni hem de manuel düzen sunar. Bu yamalar, CAD'e aktarıldığında daha hafif ve daha manipüle edilebilir olma avantajına sahiptir. Yüzey modelleri biraz düzenlenebilir, ancak yalnızca yüzeyi deforme etmek için heykelsi bir itme ve çekme anlamında. Bu temsil, organik ve sanatsal şekillerin modellenmesine çok uygundur. Yüzey modelleyici sağlayıcıları arasında Rapidform, Geomagic , Rhino 3D , Maya, T Splines vb. bulunur.
Katı CAD modelleri : Mühendislik/üretim perspektifinden, sayısallaştırılmış bir şeklin nihai temsili, düzenlenebilir, parametrik CAD modelidir. CAD'de küre, bir değer değiştirilerek kolayca düzenlenebilen parametrik özelliklerle tanımlanır (örneğin, merkez noktası ve yarıçap).

Bu CAD modelleri, yalnızca nesnenin zarfını veya şeklini tanımlamaz, aynı zamanda CAD modelleri de "tasarım amacını" (yani, kritik özellikler ve bunların diğer özelliklerle ilişkisini) içerir. Tek başına şekilde belirgin olmayan tasarım amacına bir örnek, kampananın merkezindeki delikle eşmerkezli olması gereken bir fren kampanasının bijon cıvataları olabilir. Bu bilgi, CAD modeli oluşturma sırasını ve yöntemini yönlendirecektir; bu ilişkinin bilincinde olan bir tasarımcı, bijonları dış çapa değil, merkeze göre tasarlar. Bir CAD modeli oluşturan bir modelci, eksiksiz CAD modeline hem Şekil hem de tasarım amacını dahil etmek isteyecektir.

Satıcılar, parametrik CAD modeline ulaşmak için farklı yaklaşımlar sunar. Bazıları NURBS yüzeylerini dışa aktarır ve modeli CAD'de tamamlamayı CAD tasarımcısına bırakır (örn. Geomagic , Imageware, Rhino 3D ). Diğerleri, tarama verilerini, tam özellik ağacı bozulmadan CAD'e aktarılan, hem şekil hem de tasarım amacını yakalayan eksiksiz, yerel bir CAD modeli sağlayan, düzenlenebilir ve doğrulanabilir özellik tabanlı bir model oluşturmak için kullanır (örn. Geomagic , Rapidform). Örneğin pazar, SolidWorks gibi yerleşik CAD programları için çeşitli eklentiler sunar. SolidWorks için Xtract3D, DezignWorks ve Geomagic, bir 3B taramanın doğrudan SolidWorks içinde manipüle edilmesini sağlar . Yine de diğer CAD uygulamaları, CAD ortamındaki sınırlı noktaları veya çokgen modellerini manipüle etmek için yeterince sağlamdır (örneğin, CATIA , AutoCAD , Revit ).

Bir dizi 2B dilimden

CT ile taranan DICOM görüntülerinden beyin ve göz kürelerinin 3D rekonstrüksiyonu. Bu görüntüde, kemik veya hava yoğunluğuna sahip alanlar şeffaf hale getirildi ve dilimler yaklaşık bir boş alan hizasında istiflendi. Beynin etrafındaki dış malzeme halkası, kafatasının dışındaki deri ve kasın yumuşak dokularıdır. Bir kara kutu, siyah arka planı sağlamak için dilimleri çevreler. Bunlar basitçe yığılmış 2D görüntüler olduğundan, kenardan bakıldığında dilimler, etkin bir şekilde sıfır kalınlığa sahip olduklarından kaybolur. Her DICOM taraması, ince bir dilim halinde ortalaması alınan yaklaşık 5 mm malzemeyi temsil eder.

CT , endüstriyel CT , MRI veya mikro-CT tarayıcıları nokta bulutları üretmez, ancak daha sonra bir 3D temsili üretmek için 'birlikte istiflenen' bir dizi 2D dilim (her biri "tomogram" olarak adlandırılır) üretir. Gerekli çıktıya bağlı olarak bunu yapmanın birkaç yolu vardır:

Hacim oluşturma : Bir nesnenin farklı bölümleri genellikle farklı eşik değerlerine veya gri tonlama yoğunluklarına sahiptir. Bundan 3 boyutlu bir model oluşturulabilir ve ekranda görüntülenebilir. Nesnenin her bir bileşenini farklı renklerin temsil etmesine izin vererek, çeşitli eşiklerden birden fazla model oluşturulabilir. Hacim oluşturma genellikle yalnızca taranan nesnenin görselleştirilmesi için kullanılır.
Görüntü segmentasyonu : Farklı yapıların benzer eşik/gri tonlama değerlerine sahip olduğu durumlarda, bunları basitçe hacim oluşturma parametrelerini ayarlayarak ayırmak imkansız hale gelebilir. Çözüm, istenmeyen yapıları görüntüden kaldırabilen manuel veya otomatik bir prosedür olan segmentasyon olarak adlandırılır. Görüntü bölütleme yazılımı, daha fazla işlem için genellikle bölümlenmiş yapıların CAD veya STL formatında dışa aktarılmasına izin verir.
Görüntü tabanlı ağ oluşturma : Hesaplamalı analiz için 3B görüntü verilerini kullanırken (örn. Çözüm, tarama verilerinin doğru ve gerçekçi bir geometrik tanımını oluşturmaya yönelik otomatik bir süreç olan görüntü tabanlı ağ oluşturma olarak adlandırılır.

Lazer taramalarından

Lazer tarama , lazer teknolojisinikullanarak bir yüzeyi örneklemek veya taramak için genel yöntemi tanımlar. Temel olarak kullanılan lazerlerin gücü ve tarama işleminin sonuçları bakımından farklılık gösteren çeşitli uygulama alanları mevcuttur. Düşük lazer gücü, taranan yüzeyin etkilenmesi gerekmediğinde, örneğin yalnızca dijitalleştirilmesi gerektiğinde kullanılır. Konfokal veya 3D lazer tarama, taranan yüzey hakkında bilgi alma yöntemleridir. Başka bir düşük güç uygulaması, güneş pili düzlük metrolojisi için yapılandırılmış ışık projeksiyon sistemlerini kullanır ve saatte 2000'den fazla gofret boyunca stres hesaplamasını mümkün kılar.

Endüstriyel uygulamalarda lazer tarama ekipmanı için kullanılan lazer gücü tipik olarak 1W'tan azdır. Güç seviyesi genellikle 200 mW veya daha az, ancak bazen daha fazladır.

fotoğraflardan

3D veri toplama ve nesne rekonstrüksiyonu, stereo görüntü çiftleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. Üst üste binen bir görüntü bloğuna dayanan stereo fotogrametri veya fotogrametri, 2B görüntüler kullanılarak 3B haritalama ve nesne rekonstrüksiyonu için birincil yaklaşımdır. Yakın mesafe fotogrametrisi, nesnelerin, örneğin binaların yakından görüntülerini yakalamak ve onları hava fotogrametrisi ile aynı teoriyi kullanarak yeniden oluşturmak için kameraların veya dijital kameraların kullanılabileceği seviyeye kadar olgunlaştı. Bu yapabileceğini yazılımın bir örnek Vexcel FotoG 5. Bu yazılım artık Vexcel almıştır GeoSynth . Başka bir benzer yazılım programı Microsoft Photosynth'dir .

2B hava stereo görüntülerinden 3B topolojik olarak yapılandırılmış veri elde etmek için yarı otomatik bir yöntem Sisi Zlatanova tarafından sunulmuştur . Süreç, 3B nesnelerin otomatik olarak yeniden yapılandırılması için gerekli olan bir dizi noktanın manuel olarak sayısallaştırılmasını içerir. Yeniden oluşturulan her nesne, tel çerçeve grafiklerinin stereo modelde üst üste bindirilmesiyle doğrulanır. Topolojik olarak yapılandırılmış 3B veriler bir veritabanında saklanır ve ayrıca nesnelerin görselleştirilmesi için kullanılır. 2B görüntüleri kullanarak 3B veri toplama için kullanılan önemli yazılımlar arasında örneğin Agisoft Metashape , RealityCapture ve ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique) bulunmaktadır.

Franz Rottensteiner tarafından, arazi ve diğer topografik verilerin yanı sıra bina modellerinin bir topografik bilgi sisteminde depolanması için bir konsept ile birlikte yarı otomatik bina çıkarımı için bir yöntem geliştirilmiştir. Yaklaşımı, bina parametre tahminlerinin bir hibrit modelleme şeması uygulayarak fotogrametri sürecine entegrasyonuna dayanıyordu. Binalar, tek tek yeniden oluşturulan ve daha sonra Boole operatörleri tarafından birleştirilen bir dizi basit ilkellere ayrıştırılır. Hem ilkellerin hem de bileşik bina modellerinin dahili veri yapısı, sınır temsil yöntemlerine dayanmaktadır.

Zeng'in birden fazla görüntüden yüzey rekonstrüksiyonuna yaklaşımında çoklu görüntüler kullanılır. Ana fikir, hem 3B stereo verinin hem de 2B kalibre edilmiş görüntülerin entegrasyonunu keşfetmektir. Bu yaklaşım, yalnızca çoklu görüntülerin geometri incelemesinden kurtulan sağlam ve doğru özellik noktalarının uzayda yeniden yapılandırılması gerçeğiyle motive edilir. Stereo verilerdeki yoğunluk yetersizliği ve kaçınılmaz boşluklar daha sonra birden fazla görüntüden gelen bilgiler kullanılarak doldurulmalıdır. Bu nedenle fikir, ilk önce stereo noktalardan küçük yüzey yamaları oluşturmak, ardından en iyi ilk stratejisini kullanarak yalnızca komşuluklarındaki güvenilir yamaları görüntülerden tüm yüzeye aşamalı olarak yaymaktır. Böylece sorun, görüntülerden belirli bir stereo nokta kümesinden geçen en uygun yerel yüzey yamasının aranmasına indirgenir.

3B bina tespiti için çok spektral görüntüler de kullanılır. İşlemde ilk ve son darbe verileri ve normalleştirilmiş fark bitki örtüsü indeksi kullanılır.

Projeksiyon veya gölge ve bunların kombinasyonunu kullanarak tek görüntülerden nesneler arasında ve nesneler arasında ölçümler elde etmek için yeni ölçüm teknikleri de kullanılmaktadır. Bu teknoloji, hızlı işlem süresi ve stereo ölçümlerden çok daha düşük maliyeti nedeniyle dikkat çekiyor.

Uygulamalar

İnşaat sektörü ve inşaat mühendisliği

Robotik kontrol : örneğin bir lazer tarayıcı bir robotun "gözü" olarak işlev görebilir.
Köprülerin, endüstriyel tesislerin ve anıtların son hali çizimleri
Tarihi yerlerin belgelenmesi
Site modelleme ve yerleşim gezisi
Kalite kontrol
Miktar anketleri
Yük izleme
Otoyol yeniden tasarımı
Deprem, gemi/kamyon çarpması veya yangın gibi aşırı yüklere maruz kalmaktan kaynaklanan yapısal değişiklikleri tespit etmek için önceden var olan şekil/durum için bir karşılaştırma işareti oluşturmak.
CBS ( coğrafi bilgi sistemi ) haritaları ve geomatikleri oluşturun .
Madenlerde ve karstik boşluklarda yüzey altı lazer taraması .
adli belgeler

Tasarım aşaması

Karmaşık parçalar ve şekillerle çalışma hassasiyetini artırma,
Birden fazla kaynaktan parçalar kullanarak ürün tasarımını koordine etmek,
Eski CD taramalarını daha güncel teknolojilerden olanlarla güncellemek,
Eksik veya eski parçaların değiştirilmesi,
Örneğin otomotiv üretim tesislerinde olduğu gibi yerleşik tasarım hizmetlerine izin vererek maliyet tasarrufu yaratmak,
Web paylaşımlı taramalarla "tesisin mühendislere teslim edilmesi" ve
Seyahat maliyetlerinden tasarruf.

Eğlence

3D tarayıcılar, eğlence endüstrisi tarafından filmler , video oyunları ve eğlence amaçlı dijital 3D modeller oluşturmak için kullanılır. Sanal sinematografide yoğun olarak kullanılırlar . Bir modelin gerçek dünyadaki eşdeğerinin mevcut olduğu durumlarda, gerçek dünyadaki nesneyi taramak, 3B modelleme yazılımı kullanarak manuel olarak bir model oluşturmaktan çok daha hızlıdır. Sanatçılar sıklıkla, bir bilgisayarda doğrudan dijital modeller oluşturmak yerine, istediklerinin fiziksel modellerini şekillendirir ve bunları dijital forma tarar.

3D fotoğrafçılık

Madurodam minyatür parkı tarafından Fantasitron fotoğraf kabininde çekilen 2D resimlerden oluşturulan, Shapeways tarafından alçı bazlı baskı kullanılarak basılan 1:20 ölçekli 3D selfie .

Madurodam'da Fantasitron 3D fotoğraf kabini

3B tarayıcılar, 3B nesneleri doğru bir şekilde temsil etmek için kameraların kullanımı için gelişmektedir. 2010'dan beri insanların 3D portrelerini (3D figürinler veya 3D selfie) oluşturan şirketler ortaya çıkıyor.

kolluk kuvvetleri

3D lazer tarama, dünya çapında kolluk kuvvetleri tarafından kullanılmaktadır. 3D modeller, aşağıdakilerin yerinde belgelenmesi için kullanılır:

Suç sahneleri
mermi yörüngeleri
Kan lekesi desen analizi
Kaza rekonstrüksiyonu
bombalamalar
Uçak kazaları ve daha fazlası

Tersine mühendislik

Mekanik bir bileşenin tersine mühendislik , yeniden üretilecek nesnelerin kesin bir dijital modelini gerektirir. Kesin bir dijital model, bir dizi nokta yerine bir çokgen ağ , bir dizi düz veya kavisli NURBS yüzeyi veya ideal olarak mekanik bileşenler için bir CAD katı modeli ile temsil edilebilir. Bir 3D tarayıcı, prizmatik geometrilerin yanı sıra serbest biçimli veya kademeli olarak değişen şekilli bileşenleri dijitalleştirmek için kullanılabilirken, bir koordinat ölçüm makinesi genellikle yalnızca oldukça prizmatik bir modelin basit boyutlarını belirlemek için kullanılır. Bu veri noktaları daha sonra genellikle özel tersine mühendislik yazılımı kullanılarak kullanılabilir bir dijital model oluşturmak için işlenir.

Emlak

Arsa veya binalar, alıcıların mülkte bulunmalarına gerek kalmadan herhangi bir yerde uzaktan mülkü gezmelerine ve incelemelerine olanak tanıyan bir 3D modele taranabilir. Halihazırda 3D taranmış sanal emlak turları sağlayan en az bir şirket var. Tipik bir sanal tur , oyuncak ev görünümü, iç görünüm ve kat planından oluşur.

Sanal/uzaktan turizm

İlgilenilen yerdeki ortam yakalanabilir ve 3B modele dönüştürülebilir. Bu model daha sonra halk tarafından bir VR arayüzü veya geleneksel bir "2D" arayüz aracılığıyla keşfedilebilir. Bu, kullanıcının seyahat için uygun olmayan yerleri keşfetmesini sağlar.

Kültürel Miras

Tarihi mekanların ve eserlerin taranması yoluyla hem belgeleme hem de analiz amaçlı birçok araştırma projesi gerçekleştirilmiştir.

3D tarama ve 3D baskı teknolojilerinin birlikte kullanımı, birçok durumda değerli veya hassas kültürel miras eserleri üzerinde gerçekleştirilemeyecek kadar istilacı olabilen geleneksel alçı döküm teknikleri kullanılmadan gerçek nesnelerin çoğaltılmasına olanak tanır . Tipik bir uygulama senaryosu örneğinde, bir gargoyle modeli bir 3D tarayıcı kullanılarak dijital olarak elde edildi ve üretilen 3D veriler MeshLab kullanılarak işlendi . Ortaya çıkan dijital 3D model , orijinal nesnenin gerçek bir reçine kopyasını oluşturmak için hızlı bir prototipleme makinesine beslendi .

Michelangelo

1999'da iki farklı araştırma grubu Michelangelo'nun heykellerini taramaya başladı. Marc Levoy liderliğindeki bir grupla Stanford Üniversitesi , Michelangelo'nun Floransa'daki heykellerini, özellikle David'i , Prigioni'yi ve Medici Şapeli'ndeki dört heykeli taramak için Cyberware tarafından yapılmış özel bir lazer nirengi tarayıcı kullandı . Taramalar, Michelangelo'nun keski izlerini görmek için yeterince ayrıntılı, 0,25 mm başına bir numunelik bir veri noktası yoğunluğu üretti. Bu ayrıntılı taramalar büyük miktarda (32 gigabayta kadar) veri üretti ve taramalarından elde edilen verilerin işlenmesi 5 ay sürdü. Yaklaşık olarak aynı dönemde , H. Rushmeier ve F. Bernardini liderliğindeki IBM'den bir araştırma grubu , Pietà of Florence'ı taradı ve hem geometrik hem de renkli detayları elde etti. Stanford tarama kampanyasının sonucu olan dijital model, 2004 yılında heykelin müteakip restorasyonunda kapsamlı bir şekilde kullanıldı.

Monticello

2002 yılında David Luebke, et al. Thomas Jefferson'ın Monticello'sunu taradı. Ticari bir uçuş lazer tarayıcısı olan DeltaSphere 3000 kullanıldı. Tarayıcı verileri daha sonra Sanal Monticello'yu ve 2003'te New Orleans Sanat Müzesi'ndeki Jefferson's Dolabı sergilerini oluşturmak için dijital fotoğraflardan elde edilen renkli verilerle birleştirildi. Sanal Monticello sergisi Jefferson's Library'ye bakan bir pencereyi simüle etti. Sergi, bir duvarda arkadan projeksiyonlu bir ekran ve izleyici için bir çift stereo gözlükten oluşuyordu. Polarize projektörlerle birleştirilen gözlükler, bir 3D efekti sağladı. Gözlüklerdeki konum izleme donanımı, görüntüleyici hareket ettikçe ekranın uyum sağlamasına izin vererek, ekranın Jefferson's Library'ye bakan duvarda bir delik olduğu yanılsamasını yarattı. Jefferson'ın Kabinesi sergisi, Jefferson'ın Kabinesinin bir bariyer stereogramıydı (esas olarak farklı açılardan farklı görünen aktif olmayan bir hologram).

çivi yazısı tabletler

Çivi yazılı tabletlerin ilk 3D modelleri 2000 yılında Almanya'da satın alındı. 2003 yılında Digital Hammurabi projesi , 0.025 mm (0.00098 inç) çözünürlüğe sahip düzenli bir ızgara deseni kullanan bir lazer nirengi tarayıcı ile çivi yazısı tabletleri aldı. 2009 yılında tablet edinimi için Heidelberg Üniversitesi tarafından yüksek çözünürlüklü 3B tarayıcıların kullanılmasıyla , GigaMesh Yazılım Çerçevesinin geliştirilmesi, 3B modellerden çivi yazısı karakterlerini görselleştirmeye ve çıkarmaya başladı. ca işlemek için kullanıldı. 2.000 3D-sayısallaştırılmış tabletleri Hilprecht Collection in Jena bir Açık Erişim kriter veri kümesini ve altında serbestçe kullanılabilir tabletlerin 3D-modelleri açıklamalı bir koleksiyon oluşturmak için CC BY lisansı.

Kasubi Mezarları

Her 2009 CyArk Uganda tarihi 3D tarama projesi , Kasubi Mezarları , bir UNESCO Dünya Miras Leica HDS 4500 kullanarak, Muzibu azaAla Mpanga, ana kompleks binanın ve Türbenin mimari modeller ayrıntılı üretilen Kabakas Uganda (Kings). 16 Mart 2010'da çıkan bir yangın, Muzibu Azaala Mpanga yapısının çoğunu yaktı ve yeniden yapılanma çalışmasının büyük ölçüde 3D tarama görevi tarafından üretilen veri kümesine dayanması muhtemel.

"Plastiko di Roma antika"

2005 yılında Gabriele Guidi ve ark. geçen yüzyılda yaratılan bir Roma modeli olan "Plastico di Roma antica" yı taradı. Taranacak nesne hem büyük hem de küçük ayrıntılar içerdiğinden, ne üçgenleme yöntemi ne de uçuş süresi yöntemi bu projenin gereksinimlerini karşılamadı. Yine de, modüle edilmiş bir ışık tarayıcısının, hem model boyutundaki bir nesneyi tarama yeteneğini hem de ihtiyaç duyulan doğruluğu sağlayabildiğini buldular. Modüle edilmiş ışık tarayıcısı, modelin bazı kısımlarını taramak için kullanılan bir üçgenleme tarayıcısı ile desteklenmiştir.

Diğer projeler

3D Encounters Projesi Mısır Arkeoloji Petrie Müzesi amaçlarından eserlerin yüksek kaliteli 3D görüntü kütüphanesi oluşturmak için 3D lazer tarama kullanabilir ve kırılgan Mısır eserlerin dijital gezici sergiler etkinleştirmek için, İngiliz Mirası geniş 3D lazer tarama kullanımını araştırmıştır arkeolojik ve durum verileri elde etmek için bir dizi uygulama ve Liverpool'daki Ulusal Koruma Merkezi , taşınabilir nesne ve arkeolojik alanların yerinde taramaları dahil olmak üzere komisyonda 3D lazer taramaları da üretti. Smithsonian Enstitüsü adlı bir projesi var Smithsonian X 3D onlar tarama çalışıyorsunuz nesneleri 3D türlerinin en için de dikkate değer. Bunlar arasında böcekler ve çiçekler gibi küçük nesneler, Amelia Earhart'ın Uçuş Takımı gibi insan boyutundaki nesneler , Philadelphia Gunboat gibi oda boyutundaki nesneler ve Endonezya'daki Liang Bua gibi tarihi yerler bulunur . Ayrıca, bu taramalardan elde edilen verilerin çeşitli veri formatlarında ücretsiz ve indirilebilir olarak halka açık hale getirildiğini unutmayın.

Tıbbi CAD/CAM

3D tarayıcılar, ortez ve diş hekimliğinde bir hastanın 3D şeklini yakalamak için kullanılır . Yavaş yavaş sıkıcı alçı dökümünün yerini alır. CAD/CAM yazılımı daha sonra ortez , protez veya diş implantlarını tasarlamak ve üretmek için kullanılır .

Birçok Dişhekimi diş CAD / CAM sistemleri ve Diş Laboratuvarı CAD / CAM sistemleri (ya bir diş preparat 3D yüzeyini yakalamak için 3D Tarayıcı teknolojileri kullanan in vivo veya in vitro içinde dijital olarak CAD yazılımı kullanılarak ve sonuçta üretmek bir restorasyon üretmek için,) bir CAM teknolojisi (bir CNC freze makinesi veya 3D yazıcı gibi) kullanılarak son restorasyon. Hasta başı sistemleri, bir preparasyonun in vivo 3D taramasını kolaylaştırmak ve restorasyonu (bir Kron, Onlay, Inlay veya Veneer gibi) üretmek için tasarlanmıştır .

Kalite güvencesi ve endüstriyel metroloji

Gerçek dünya nesnelerinin dijitalleştirilmesi, çeşitli uygulama alanlarında hayati öneme sahiptir. Bu yöntem özellikle endüstriyel kalite güvencesinde geometrik boyut doğruluğunu ölçmek için uygulanmaktadır. Montaj gibi endüstriyel süreçler karmaşıktır, yüksek düzeyde otomatiktir ve tipik olarak CAD (bilgisayar destekli tasarım) verilerine dayanır. Sorun şu ki, kalite güvencesi için de aynı derecede otomasyon gerekli. Örneğin, üretim hattının en sonunda birbirine uyması gereken birçok parçadan oluştuğu için modern bir arabayı monte etmek çok karmaşık bir iştir. Bu sürecin optimum performansı, kalite güvence sistemleri tarafından garanti edilmektedir. Özellikle metal parçaların geometrisi, doğru boyutlara sahip olduklarından, birbirlerine uyduklarından ve nihayet güvenilir bir şekilde çalıştıklarından emin olmak için kontrol edilmelidir.

Son derece otomatik süreçlerde, elde edilen geometrik ölçüler, istenen nesneleri üreten makinelere aktarılır. Mekanik belirsizlikler ve aşınmalar nedeniyle sonuç dijital nominal değerinden farklı olabilir. Bu sapmaları otomatik olarak yakalamak ve değerlendirmek için üretilen parçanın da sayısallaştırılması gerekir. Bu amaçla, nesnenin yüzeyinden nihai olarak nominal verilerle karşılaştırılan nokta örnekleri oluşturmak için 3B tarayıcılar uygulanır.

3D verileri bir CAD modeliyle karşılaştırma işlemine CAD-Compare adı verilir ve kalıplar ve takımlar üzerindeki aşınma modellerinin belirlenmesi, nihai yapının doğruluğunun belirlenmesi, boşluk ve yüzeyin analiz edilmesi veya yüksek düzeyde analiz edilmesi gibi uygulamalar için yararlı bir teknik olabilir. karmaşık yontulmuş yüzeyler. Şu anda, lazer nirengi tarayıcılar, yapılandırılmış ışık ve temaslı tarama, endüstriyel amaçlar için kullanılan baskın teknolojilerdir ve temaslı tarama en yavaş, ancak genel olarak en doğru seçenek olmaya devam etmektedir. Bununla birlikte, 3D tarama teknolojisi, geleneksel dokunmatik prob ölçümlerine kıyasla belirgin avantajlar sunar. Beyaz ışıklı veya lazer tarayıcılar, referans noktaları veya püskürtme olmadan ince ayrıntıları ve serbest biçimli yüzeyleri yakalayarak, etrafındaki nesneleri doğru bir şekilde dijitalleştirir. Tüm yüzey, parçaya zarar verme riski olmadan rekor hızda kaplanır. Grafik karşılaştırma çizelgeleri, tam nesne seviyesindeki geometrik sapmaları göstererek potansiyel nedenlere ilişkin daha derin bilgiler sağlar.

Nakliye masraflarının ve uluslararası ithalat/ihracat tarifelerinin atlanması

3D tarama, 3D baskı teknolojisi ile birlikte, belirli nesneleri, onları göndermeye gerek kalmadan ve bazı durumlarda ithalat/ihracat tarifelerine maruz kalmadan uzak mesafeler arasında sanal olarak ışınlamak için kullanılabilir . Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nde plastik bir nesne 3D olarak taranabilir, dosyalar nesnenin kopyalandığı Almanya'daki bir 3D baskı tesisine gönderilebilir ve nesneyi dünya çapında etkin bir şekilde ışınlayabilir. Gelecekte, 3D tarama ve 3D baskı teknolojileri giderek daha yaygın hale geldikçe, dünyanın dört bir yanındaki hükümetlerin ticaret anlaşmalarını ve uluslararası yasaları yeniden gözden geçirmesi ve yeniden yazması gerekecek.

Nesne rekonstrüksiyonu

Veriler toplandıktan sonra, görüntülerden veya sensörlerden elde edilen (ve bazen zaten işlenmiş) verilerin yeniden yapılandırılması gerekir. Bu, aynı programda yapılabilir veya bazı durumlarda, daha fazla iyileştirme ve/veya ek veri eklemek için 3B verilerin başka bir programa dışa ve içe aktarılması gerekir. Bu tür ek veriler gps konum verileri olabilir ... Ayrıca, yeniden yapılandırmadan sonra veriler doğrudan yerel (GIS) bir haritaya veya Google Earth gibi dünya çapında bir haritaya uygulanabilir .

Yazılım

Görüntülerden veya sensörlerden alınan (ve bazen zaten işlenmiş) verilerin içe aktarıldığı birkaç yazılım paketi kullanılır. Önemli yazılım paketleri şunları içerir:

3DF Zefir
kanoma
Leica Fotogrametri Süiti
MeshLab
MountainsMap SEM (yalnızca mikroskopi uygulamaları)
Fotoğraf Modelleyici
SketchUp
tomviz

Languages

In other projects