JP2019503906A - ３ｄプリントされたカスタム着用物の生成 - Google Patents

Abstract

３−Ｄプリントされた着用物を生成し、供給するプラットフォームが開示される。プラットフォームは、プリントされた着用物を生成するためのスキャン、画像処理、機械学習、コンピュータビジョン、及び使用者の入力を含む。スキャンは、多くの装置に渡って多くの方法で起きる。スキャンの変動性は、多くのスキャン出力タイプを発生する。スキャン処理からの出力は、画像処理の間単一のタイプに標準化される。プラットフォームのコンピュータビジョンと機械学習の部分は、使用者にカスタマイズされた着用物を生成するための３Ｄプリンタによって使われることができる、モデルを開発するために、標準化した身体スキャンを使用する。プラットフォームはさらにスキャン、画像処理、コンピュータビジョン、及び機械学習の機能をチェックするための機械を使用者に提供する。使用者の入力によりプラットフォームは、機械学習態様を改善及び知らせることができる。【選択図】図１０

Description

関連する出願の相互参照
本出願は、２０１６年１月６日に出願された米国仮特許出願６２／２７５，２４２の優先権を主張する。標記特許出願の内容は、その全体を参照することによって、組み込まれる。

本出願は、２０１６年１２月２３日に出願された米国特許出願１５／３９０，４０６の優先権を主張する。標記特許出願の内容は、その全体を参照することによって、組み込まれる。

本開示は、３−Ｄデジタルモデリング及びそれに続く３−Ｄプリントに関連する。本開示は、さらに特には、プリントするための３−Ｄモデルを生成するための画像データの入力及び出力処理に関連する。

３−Ｄプリントは、カスタマイズされた品物を作り出すために使うことができる。しかしながら、３−Ｄプリンタを所有する現在のコスト及び習熟した使用に要求される必要な技術は、ほとんどの人々にとって高く設定されている。標準化された大きさのスキームと反対のものである、特定の着用者に適合するプリントの３−Ｄモデルの生成は、さらに複雑さを追加する。身体データをキャプチャする多くの方法があるが、しかしながら、多くの全く異なるデータタイプからアクセス可能なファッションに３−Ｄプリントするための使用可能な３−Ｄモデルへ、行くことも難しい問題である。

カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物の生成のためのシステムを描くブロック図である。 カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物を生成するための処理を描くフローチャートである。 カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物を作り出す際に使用される使用者の画像と他のデータを取得する処理を描くフローチャートである。 携帯機器が使用者の画像を取得するために使用者と作用する処理を描くフローチャートである。 使用者の収集された画像にコンピュータビジョンを実行する処理を描くフローチャートである。 身体曲線に沿って、Ｘ、Ｙ配置の収集を含む座標グラフの図である。 テッセレーションモデルをカスタマイズする処理を描くフローチャートである。 複雑なテッセレーションファイルを作り出す負の法線技術の図である。 カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物の生成の分散システムを描くブロック図である。 着用物生成の多くのステップにおける、ＡＰＩアクセスを描くフローチャートである。 多くの入力身体データタイプを処理する実施形態を描くフローチャートである。 同時に起こるコンピュータビジョンと機械学習処理を含む、着用物生成を描くフローチャートである。 単一レンズの２−Ｄカメラから撮影された画像で、距離の測定を描くフローチャートである。 身体スキャンによって生成されたカスタマイズされたコンピュータマウスの図解である。 身体スキャンによって生成されたカスタマイズされたイヤーヘッドフォンの図解である。 ３−Ｄプリントに続く身体イメージングによって生成される各種着用物の図解である。 身体スキャンによって生成されたカスタマイズされた眼鏡の図解である。 身体スキャンによって生成されたカスタマイズされた支持具の図解である。

単一の指示及び最小の処理で、３Ｄプリントされた身に着けられる物（「着用物」（ｗｅａｒａｂｌｅｓ））を生成するために、ここで導入された技術は、一般に、利用可能な携帯機器が、将来の着用者を想像するために使われることができ、処理サーバまたはサーバの分散セットは、テッセレーションモデルを生成するための結果画像を使うことができる。これらのテッセレーションモデルは、その後、３Ｄプリントされた身に着けられる物（以後、単に「着用物」）を生成するために使われることができる。「着用物」（ｗｅａｒａｂｌｅ）という用語は、使用者によって身に着けられるように設計された、使用者によって身に着けられる別のアイテムに組み込まれた、使用者の整形器具としての役目を果たす、使用者の身体の輪郭と相互に影響を及ぼす、品物、装飾品またはアイテムをいう。記載を容易にするために本開示を通して使われる着用物の例は、靴のインソールである。靴のインソールは、別の人がほしいであろう形状とスタイルに対して、ある特定の人がほしいであろう形状及びスタイルが、人々の間で大きく異なる傾向にあり、カスタマズは、重要な要素である点で、描かれる。それにもかかわらず、本開示の教示は、例えば、ブレスレット、リング、ブラジャー、ヘルメット、イヤフォン、ゴーグル、支持具（例えば膝や手首）、ゲージイヤリング、及び身体輪郭周辺といった、着用物の他のタイプに同様に適用する。

図１は、カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物２０を生成するシステムを描くブロック図である。身体部分入力データを提供する機能がシステムに含まれる。デジタルカメラを含み、例えば、スマートフォン、タブレットコンピュータ、ネットワーク機能付きデジタルカメラ、または当該分野の他の適当な既知の携帯機器（以後、「携帯機器」（ｍｏｂｉｌｅ ｄｅｖｉｃｅ））などの無線ネットワークを通じて通信するために備えられた携帯処理機器２２、処理サーバ２４、及び３Ｄプリンタ２６が、図１のそのような機能の第１の実施例として提供される。システムはさらに、手動の検査コンピュータ２８を含むことができる。

携帯機器２２は、例えばインターネット３０などの無線ネットワークを通じて、画像をキャプチャし、送信することができる、装置である。実際には、多くの携帯機器２２を使うことができる。いくつかの実施形態において、携帯機器２２はハンドヘルド装置である。携帯機器２２の実施例は、スマートフォン（例えば、Ａｐｐｌｅ（登録商標）のｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ（登録商標）のＧａｌａｘｙ（登録商標））、共焦点顕微鏡法身体スキャナ、赤外線カメラ、超音波カメラ、デジタルカメラ、及びタブレットコンピュータ（例えばＡｐｐｌｅ（登録商標）のｉＰａｄ（登録商標）、Ｄｅｌｌ（登録商標）のＶｅｎｔｕｒｅ ８ ７０００）を含む。携帯機器２２は、カメラ３４、ネットワークトランシーバ３６Ａ、ユーザインターフェース３８Ａ及びクライアントアプリケーションソフトウェア４２を含むデジタルストレージ及びメモリ４０Ａを含む処理可能な装置である。

携帯機器のカメラ３４は、単一のデジタルカメラまたはさらに複雑な３Ｄカメラ、スキャナ装置、またはビデオキャプチャ装置であってもよい。３Ｄカメラの実施例は、Ｉｎｔｅｌ ＲｅａｌＳｅｎｓｅ（登録商標）カメラまたはＬｙｔｒｏ（登録商標）のライトフィールドカメラを含む。複雑なカメラのさらなる実施例は、ＴＯＭ−ＣＡＴソリューション社（ｔｈｅ ＴＯＭ−ＣＡＴ、またはｉＴＯＭ−ＣＡＴ）によって開発されたスキャナ、赤外線カメラ、超音波カメラの適合バージョン、３形状による口腔内スキャナの適合バージョンを含んでもよい。

単一のデジタルカメラ（２−Ｄ光学系を超えたセンサを含まない）は、画像の中の距離を計算するために既知の大きさの参照物を使う。３Ｄカメラの使用は、３Ｄカメラが、画像に全くあらかじめ決められた大きさ／距離がなくても、与えられた画像内の距離を計算することができるので、参照物の必要を減らすか、排除することができる。

携帯機器は、またクライアントアプリケーションソフトウェア４２と接続して使用されるユーザインターフェース３８Ａを提供することもできる。クライアントアプリケーションソフトウェア４２は、使用者にさまざまな３Ｄプリントされた着用物生産物を選択する能力を提供する。生産物の選択は、使用者がキャプチャするべき画像のためのカメラ指示に一致する。キャプチャされた画像は、インターネット３０を通して、処理サーバ２４に供給される。

プロセッサ３２Ｂは処理サーバ２４を操作する。処理サーバ２４は、携帯機器２２から画像データを受信する。画像データを使って、サーバアプリケーションソフトウェア４４は、使用者の特性を追加する、画像処理、機械学習及びコンピュータビジョン操作を実行する。サーバアプリケーションソフトウェア４４は、コンピュータビジョン操作の実行を助けるためのコンピュータビジョンツール４６を含む。コンピュータビジョンツール４６の実施例は、他の適切な実施例が、技術分野で知られ、デジタル画像の画素変化を識別するためにプログラムされていてもよいが、ＯｐｅｎＣＶまたはＳｉｍｐｌｅＣＶを含む。画素変化データは、所望の結果を生み出すために、本明細書で教示されたように、実行される。

いくつかの実施形態において、使用者または管理使用者は、コンピュータビジョン操作の結果に対し、手動のチェック及び／または編集を実行することができる。手動のチェックは、手動の検査コンピュータ２８または、処理サーバ２４のリソースにアクセスする端末において実行される。処理サーバ２４は、ユーザがクライアントアプリケーションソフトウェア４２から選択する生産物に対応する、多くのあらかじめ作られたテッセレーションモデルキット４８を含む。編集は、着用物の機能及び表面的なものの両方の要素に影響を及ぼすことができる。編集は、ゆったりした／ぴったりした及びハイライズ／ローライズフィットを含む。編集は、さらに、機械学習アルゴリズムを改善するための観察として、処理サーバ２４によって格納される。

いくつかの実施形態において、テッセレーションモデルキット４８は、処理サーバ２４がカスタマイズを適用する開始点として使われる。テッセレーションモデルキット４８は、３Ｄプリントの物をデジタル的にレンダリングし、３Ｄプリンタ２６を使って物をプリントするために使うことができる、データファイルの収集物である。テッセレーションモデルキット４８の一般的なファイル形式は、．３ｄｍ、．３ｄｓ、．ｂｌｅｎｄ、．ｂｖｈ、．ｃ４ｄ、．ｄａｅ、．ｄｄｓ、．ｄｘｆ、．ｆｂｘ、．ｌｗｏ、．ｌｗｓ、．ｍａｘ、．ｍｔｌ、．ｏｂｊ、．ｓｋｐ、．ｓｔｌ、．ｔｇａ、または当該分野で知られた他の適切なファイル形式を含む。カスタマイズは、３Ｄプリンタで使うためのファイルを生成する。処理サーバ２４は、使用者の所望の３Ｄ着用物をプリント出力するための３Ｄプリンタ２６と通信する。いくつかの実施形態において、テッセレーションファイル４８は提供された入力からシステムへオンザフライで生成される。テッセレーションファイル４８は、代わりに、画像処理、コンピュータビジョン、及び機械学習処理を通して、あらかじめ作られた入力なしに、生成される。

多数の３Ｄプリンタ２６のモデルを、発明されたシステムによって使うことができる。３Ｄプリンタ２６は、プリントされた品物の大きさを変える。使用者が選択している３Ｄ着用物のタイプに基づいて、３Ｄプリンタ２６の大きさを変えることは、適切である。３Ｄ着用物がブレスレットである場合において、例えば、６立方インチプリンタは、十分であることができる。靴のインソールをプリントするときに、しかしながら、大きなプリンタが必要とされる。いくつかの大きなインソールは大きな３−Ｄプリンタを必要とするが、インソールの多くは、１立方フィートプリンタでプリントされることができる。

システムの使用者は、多くの役割を果たすことができる。いくつかの使用者は、管理者であることができ、いくつかは、末端の、３−Ｄプリントされた生産物の将来の着用者であることができ、いくつかの使用者は、システムの入力データを得ることを容易にすることができ、いくつかは、前述の使用者のタイプのいずれかを代表して、労働をする代理人であることができる。

図２は、カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物を生成する処理を描くフローチャートである。ステップ２０２において、携帯機器は、使用者が購入したい着用物のタイプを選択に関してユーザインターフェースを介して、使用者から入力を受諾する。いくつかの実施形態において、携帯機器は、携帯機器アプリケーションまたは適切なユーザインターフェースを含み、携帯機器と外部ウェブサーバの間を通信することができるアプリケーションプログラムインターフェース（「ＡＰＩ」）を使用する。前述の着用物の実施例は、靴のインソール、ブレスレット、リング、ブラジャー、及びゲージイヤリングを含む。これらの実施例に加えて、生産物は、着用物のサブクラスにさらに掘り下げられることができる。靴のインソールの中で、例えば、ドレス・シューズ、運動靴、ウォーキングシューズ、および他の当該分野で既知の適当なインソールであることができる。着用物のそれぞれのサブクラスは、構造変化を有することができる。

着用物のタイプとサブクラスを選択することに加えて、使用者は、例えば支払いなどの口座情報及び配達住所情報を入れる。いくつかの実施形態は、使用者が、ソーシャルネットワークに対して３Ｄ着用物のカスタマイズ処理の結果を書き込むことができる、社会的特徴を含む。

ステップ２０４において、携帯機器は、その使用者のカスタマイズされた着用物を提供するために必要なデータを収集する方法において、使用者の画像（さらに正確には、使用者の身体部分）をキャプチャするためのカメラを操作する指示を使用者に提供する。ステップ２０６において、携帯機器は、処理サーバ２４に収集された画像データを送信する。ステップ２０８において、処理サーバは、選ばれた生産物のタイプに適用できる、使用者（または使用者の身体部分）の大きさ、形状、及び曲率を決定するために画像データのコンピュータビジョン操作を実行する。

ステップ２１０において、サーバアプリケーションソフトウェアは、これらの仕様を適用するために、コンピュータビジョン処理から、大きさと曲率の仕様を得て、テッセレーションモデルを仕上げる。いくつかの実施形態において、コンピュータビジョンから仕様を適用する処理は、使用者が購入したい着用物に最もよく似た、あらかじめ作られたテッセレーションモデルキットの頂点のあらかじめ決められたセットを変える、サーバアプリケーションソフトウェアを含む。さらに、特定の選択された着用物のタイプに関連する要素は、適用可能なようにテッセレーションモデルキットに適用されることができる（例えば、着用物のサブクラスへ付随するテクスチャまたは形状修正）。

別の実施形態において、テッセレーションファイルは、システムに提供された入力からオンザフライで生成される。テッセレーションファイルは、代わりに、画像処理、コンピュータビジョン、及び機械学習処理を通して、あらかじめ作られた入力なく、生成される。

ステップ２１２において、処理サーバは、カスタマイズされたテッセレーションモデルを３Ｄプリンタに転送する。ステップ２１４において、３Ｄプリンタは、カスタマイズされたテッセレーションモデルに基づいて、カスタマイズされた着用物をプリントする。ステップ２１６において、着用物は、使用者に配達される。使用者への配達は、例えば、注文の発信元及び注文の目的地などの多くの要素に依存する。システムは、配達処理を容易にするために、使用者の近く（地理的な位置）に配置された社内のまたはサードパーティ製造者へ、注文品を送達することができる。

図３は、カスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物を作り出す際に使われる、使用者の画像と他のデータを要求する処理を描くフローチャートである。ステップ３０２において、携帯機器のクライアントアプリケーションソフトウェアの開始時に、及び図２のステップ２０２と同様の方法において、携帯機器は、着用物のタイプとサブクラスの使用者の選択を促し、受信する。ステップ３０４において、クライアントアプリケーションソフトウェアは、着用物のタイプに適用できるように、使用者の身体部分または複数の部分の画像データをキャプチャするために、使用者に適切に指示するために使用される着用物のタイプまたはサブクラスに提供される、必要な指示を（例えば、ローカルにまたは遠隔メモリから）ロードする。

ステップ３０６において、ロードされた指示は、画像データをキャプチャすることを促進するために、携帯機器のユーザインターフェースを介して（例えば、タッチスクリーン及び／またはオーディオスピーカを介して）、使用者に提供される。身体部分イメージングは、複数の画像の要求を伴う。要求される画像は、使用される携帯機器の種類及び／または選択された着用物のタイプに依存することができる。使用者に提供された指示は、例えばカメラ及びカメラのビューファインダのフレームにあるべき、物／身体部分の配置などの、要素を含むことができる。

ステップ３０８において、携帯機器カメラは、身体部分画像データをキャプチャする。身体部分画像データは、例えば２Ｄ画像、３Ｄ画像、ビデオクリップ及び身体スキャン画像データなど、さまざまなフォーマットのいずれかとして供給されることができる。いくつかの実施形態において、身体部分画像データは、ウェブサイトを介して画像をアップロードする使用者、サードパーティ器具（例えば、医者のオフィスの身体スキャナなど）からもたらされることができる。

ステップ３１０において、クライアントアプリケーションソフトウェアは、キャプチャした画像の検証を実行する。いくつかの実施形態において、検証は、サーバアプリケーションソフトウェアによって実行される。検証は、与えられた画像が受諾できるか否か、決定するためのクライアントまたはサーバアプリケーションソフトウェアに組み込まれた物及び画素認証ソフトウェアを使うことができる。例えば、予想された画像が特定の配置の使用者の足である場合、犬の画像は、画素色の予想された検証に基づいて、受諾できないとして認識される。受諾できない画像である場合に、ステップ３１２において、現在の画像データは削除されるかアーカイブされ、使用者は正しい画像データをキャプチャするために再び指示を受ける。画像データが受諾できるとき、処理はステップ３１４に進む。

ステップ３１４において、アプリケーションソフトウェアは、さらに画像を必要とするか決定する。もしそうであれば、次の画像の指示は、示され、使用者は、もう一度、受諾できる画像をキャプチャするために携帯機器を正しく配置することを期待される。アプリケーションは、必要とされるすべての画像データを有すると、処理は、ステップ３１６に続く。

ステップ３１６において、クライアントアプリケーションソフトウェアは、着用物の大きさ、曲率、または形状に接続されない他の使用者のカスタマイズを受諾する。これらの他の使用者のカスタマイズの実施例は、色、材料、及びブランド化を含む。ステップ３１８において、収集された着用物データは、処理サーバへ携帯機器によって送信される。

図４は、携帯機器が、使用者の画像を取得するための使用者と相互作用する処理を描くフローチャートである。いくつかの実施形態において、特定の画像データが使われ、複数の画像が要求されることができる。靴のインソールの実施例において、使用者が両足のインソールを購入したいと希望すると、製造されるべきインソールのそれぞれのペアの画像データの５枚の写真が要求される（例えば、使用者の足のそれぞれの上面の２つの画像、使用者の足のそれぞれの内側の２つ、及び使用者の足のない、側面の画像の後の空間の背景の画像）。使用者が、ただ一つのインソールのみを得ようと希望すると、３つの画像が使われる。システムは、カスタマイズされたインソールのモデルを作るのに役立たない足の画像を撮らない。

ステップ４０２において、携帯機器は、上から見下ろす視界の指示を使用者に提供する。いくつかの実施形態において、非３Ｄカメラが使われると、指示は参照物を含む。いくつかの実施形態において、参照物は、例えば、レターサイズ（例えば８．５×１１インチ）またはＡ４サイズなどの、１枚の標準の大きさの紙である。そのような紙は、既知の大きさを有し、一般的にほとんど全ての家庭で入手可能であるので、便利な参照物として使われることができる。紙の長さ対幅の割合に基づいて、アプリケーションソフトウェアは、紙がレターサイズ、リーガルサイズ、Ａ４サイズ、または他の当該分野で既知の適当な標準サイズであるかを、自動的に決定できる。紙のスタイルに基づいて、アプリケーションソフトウェアは、画像のフレームの中に既知のサイズの大きさを有する。他の実施形態において、使用者は、ユーザインターフェースを介して選択された紙の大きさ（例えばレターサイズまたはＡ４）を示すことを求められてもよい。

上から見下ろす視界の指示は、使用者に、紙がくるまることを避けるために、固い平らな表面（例えば木またはタイル）で開けた床スペースを見つけることを指示し、それにより、あらかじめ決められた大きさの誤差を調べ上げる。使用者は、壁に対して同一平面に紙を設置し、紙に立ち、使用者の足の上に向かって下に携帯機器を向けることを指示される。

いくつかの実施形態において、壁と同一平面に設置されたときに、紙がモールディングまたは他の壁の装飾品の下に滑らないよう、紙に折り目をつける追加の指示がある。さらに、携帯機器のユーザインターフェースは、携帯機器に取り付けられた加速度計またはジャイロスコープによって提供される、基準位置または配置の指示を含む。基準位置は、使用者に画像データがキャプチャされる受諾できる角度をしめす。

いくつかの実施形態において、参照物は必要ない。携帯機器が２つのカメラを含むとき、２つの写真の視差距離の測定は、既知の距離を決定するために使われ、それゆえ、身体部分の大きさを計算できる。いくつかの場合において、２つの写真の間の追加の角度データの導出ができる、それらの点の比較距離を見出すために、２つの写真の間の異なる点に対し、多くの視差距離の測定を実行することが好ましい。同様に参照物と共に、画像が第１の既知の距離を有するとすぐに、画像の中の他の大きさ（例えば、身体部分の形状など）を、当該分野で既知の数学的テクニックで計算することができる。

単一のカメラが使われると、追加のセンサは必要に応じてデータを提供するために利用される。加速度計、ジャイロスコープ、または慣性計測装置（「ＩＭＵ」）と連動して使われるカメラは、２つのカメラがあるのと同様の効果を可能とする。第１の画像が撮影された後、カメラは動かされ、そして第１の位置からの相対的な動作はＩＭＵによって追跡される。カメラはその後、第２の画像を撮る。ＩＭＵから情報を与えられると、第１の画像がキャプチャされたところと、第２の画像の間の視差角が計算されることができる。

方法は、代わりにビデオクリップで実行されてもよい。ビデオクリップがキャプチャされる一方で、ＩＭＵは、第１の配置に対する携帯機器の動きを追跡する。ビデオクリップとＩＭＵ追跡の間のタイムスタンプは、静止画像として単一のフレームを識別するために一致させられ、それぞれの間の視差角は、解くことが可能であり、画像の物の距離は、識別できる。いくつかの実施形態において、ビデオクリップは、中断されたクリップである。中断されたクリップは、画像データをキャプチャする身体部分を回送することができる。

ステップ４０４において、携帯機器は、上から見下ろして使用者の足の画像をキャプチャする。リファレンスは、単一の足の使用のために作られる。これにもかかわらず、この処理は、使用者がインソールを購入することを希望するそれぞれの足で繰り返される。その後、処理サーバでの画像処理、コンピュータビジョン、及び機械学習操作の間、上から見下ろした画像は、（２以上の配置において）足の長さと幅を決定するために使われる。長さと幅を決定する実施例の配置は、かかとから足の親指まで、かかとから足の小指まで、水平に渡る足の親指の関節、及び第１から第５の中足骨のどちら側からの距離を含む。上から見下ろす視界から収集された追加の要素は、使用者の足の肌の色合いである。

ステップ４０６において、携帯機器アプリケーションまたはＡＰＩは、使用者に使用者の足の内側の画像データを収集するための指示を提供する。この画像は、足のアーチの曲率を後に処理するために使われる。携帯機器アプリケーションまたはＡＰＩは、使用者に、壁に対して上に携帯機器を置き、その後、ビューファインダの日陰になった領域に足を置くことを指示する。使用される携帯機器のモデルのあらかじめ決められた仕様と、（搭載されたセンサによって指し示された）携帯機器の配置に基づいて、アプリケーションは、床からのカメラの高さを知る。携帯機器の既知のモデルを使うことによって、カメラレンズの既知のまたは予想される高さが提供される。

ステップ４０８において、携帯機器は、使用者の足の内側の画像をキャプチャする。その後、処理サーバでのコンピュータビジョン操作の間、内側の画像が、使用者の足のアーチの曲率のためにマッピングされる。背景と足の画素色の違いを使って、コンピュータビジョン処理は、アーチの始めから終わりまで多くの点（例えば１００）を特定する。いくつかの実施形態において、サーバアプリケーションソフトウェアは、背景から足を識別するためのコンピュータビジョン処理を補助するために、上から見下ろした画像からキャプチャされた肌の色合いを使う。

いくつかの実施形態において、使用者の足の基礎部の追加の画像もまた撮影される。サーバアプリケーションソフトウェアは使用者の足のアーチの深さを決定するために、これらの写真を使う。基礎画像データがなくても、使用者の足のアーチの深さは、内側足側面写真から導出された足のアーチの高さに基づいて、見積もられる。

ステップ４１０において、携帯機器は、足なしでのみ、内側足写真と一致する画像を撮影する指示を提供する。この画像は、画像の背景と前の画像からの足と異なっている際の、コンピュータビジョン処理を補助する。誤差許容範囲のいくつかのあらかじめ決められた程度によって、内側画像と背景画像の違いは、足の欠如のみであるべきで、それゆえ、両方の画像であるものは、使用者の足ではないであろう。

使用者の足に関する図４の実施例は、説明される意図がある。多くの異なる身体部分は、身体部分に基づく、角度及び／または数を変えることができる、写真／メディアの同様のセットで想像されることができる。

図５は、大きさと曲率仕様を生成するために収集された使用者の画像でコンピュータビジョンを実行する処理を描くフローチャートである。図５は、足の実施例に導かれるが、他の身体部分が同様に機能する。それぞれの身体部分の曲線が変わり、この実施例の足の使用は、複雑で曲がった身体構造を表す。図５のステップは、サーバアプリケーションソフトウェアによって実行される。ステップ５０２において、処理サーバは、携帯機器から画像データを受信する。受信するとすぐに、ステップ５０４及び５０６において、処理サーバは、使用者の利用可能な身体部分の大きさと曲率の仕様を決定するために取得される画像データのコンピュータビジョン操作を実行する。

ステップ５０４において、サーバアプリケーションソフトウェアは、対象者の身体部分の既知のポイントまたは物の距離を決定するための画像データを分析する。実施例の距離は、かかとから親指、かかとから小指、水平に渡る足の親指の関節、及び第１から第５の中足骨のどちら側からの距離を含む。この処理は、既知の距離（及び角度）を提供する参照物またはカメラ動作の知識を有する、計算された距離に基づく、あらかじめ決められたまたは計算可能な距離を使った、必然の結果である。いくつかの実施形態において、参照物は、上述のように、１枚の標準サイズの紙（例えば８．５’’×１１’’）であることができる。アプリケーションソフトウェアはその後、画像に基づく使用者の身体部分に関連した、知られていない距離を計算するために既知の距離を使う。

ステップ５０６において、処理サーバは、身体部分曲率ために画像データを分析する。コンピュータビジョン処理は、身体部分と選択された着用物のタイプに関連する、予想される曲線を探す。曲線が見出されるとすぐに、ステップ５０８において、ポイントは座標グラフ（図６参照）の曲線に沿ってプロットされる。図６に示されるように、座標グラフ５０は、ポイント５２の収集した曲線に沿った、Ｘ、Ｙ配置を含む。一緒に取られると、ポイント５２の収集物は、身体部分の曲率（ここでは足のアーチ）のモデルを作る。

図５に戻って、ステップ５１０において、処理サーバは、検査のために１以上のファイルの中のコンピュータビジョン処理によって収集されたデータをパッケージする。いくつかの実施形態において、ステップ５１２において、管理使用者は、取得された画像に関して、コンピュータビジョン処理から出力データの検査を実施する。データに明白なエラーがあるとき（例えば曲率グラフが利用可能な身体部分の曲率と明らかに矛盾する形状である）、生成されたデータは、失敗した調査を有すると見なされ、拒絶することができる。

ステップ５１４において、使用者または管理者は、画像データを検査されたコンピュータビジョンから出力データの手動編集を実行することができる。システムは、編集のために、使用者／管理者にオリジナル画像のコピーを送信する。使用者は、ポイントを編集し、その後、編集された画像を送信する。使用者は全体の曲率よりむしろポイントが減らされた選択のみを提供する。手動編集が起こらないとき、ステップ５１６において、画像データは、さらに足と背景の区別を改善するための強化した処理によって、処理される。強化した処理は、個々の画素、群画素、またはベクトル画像編集を使って変えることによって、シャープネス、解像度、選択色を編集することを通して、線の明瞭さを改善するための画像レタッチをいう。画像を検査された現在のコンピュータビジョンは捨てられ、コンピュータビジョン処理は、再び実行される。手動編集が起きるとき、ステップ５１８において、処理サーバは、最新の曲率及び／または大きさの仕様を受信する。

ステップ５２０において、使用者の対象身体部分の大きさ及び曲率の仕様の最終のコピーは、処理サーバのサーバアプリケーションソフトウェアのカスタマイズエンジンに転送される。

図７は、テッセレーションモデルをカスタマイズするためのカスタマイズエンジンによって実行される処理を描くフローチャートである。ステップ７０２において、使用者の選択された着用物のタイプ及びサブクラスは、非常に多くの提供された選択肢から選択群へのテッセレーションモデルキットの選択を制限するために使われる。例えば、着用物のタイプが靴のインソールであるとき、すべての他の着用物のタイプのテッセレーションモデルキットは、与えられたプリントタスク処理から排除される。その後、さらに靴のインソールが「ランニング靴インソール」のサブクラスを有するとき、他の靴のインソールのテッセレーションモデルキットは排除される。例えば、あらかじめ作られたテッセレーションモデルキットの残ったセットは、靴の異なる大きさ、男性用の靴または女性用の靴に関連するそれら、または遺伝の足のタイプの限定されたバリエーション（例えば、通常、狭い、平ら、高いアーチなど）である。テッセレーションモデルキットを制限することは、カスタマイズが適用されたときに、起きる必要がある処理の量を減らす。

ステップ７０４において、コンピュータビジョンデータは、大きさと曲率の仕様を含み、カスタマイズエンジンに取り込まれる。いくつかの実施形態において、ビジョンデータはおおざっぱに分類され、それゆえ不適切なテッセレーションモデルキットを排除する。残りは、単一で、決定された、大きさと曲率の仕様に非常によく似ているモデルキットである。いくつかの実施形態において、テッセレーションモデルは、画像処理、コンピュータビジョン及び機械学習の観察に基づいて、オンザフライで完全に作られる。

ステップ７０６において、大きさと曲率の仕様は、決定されたモデルキットに適用される。そのようにすることにおいて、決定されたモデルキットのあらかじめ決められた頂点は、コンピュータビジョン操作から得られたグラフ座標を使って変えられる。

ステップ７０８において、他の調整は、プリントするためのテッセレーションモデルを準備するために作られることができる。他の調整は装飾的及び／または機能的であるが、一般的にコンピュータビジョン操作によって得られる使用者の測定に接続しない。テッセレーションモデルを調整する一つの可能性のある技術は、いわゆる「負の法線」（ｎｅｇａｔｉｖｅ ｎｏｒｍａｌｓ）を使う。

図８は、本明細書で記載されるように３Ｄプリントされた着用物を生成する際に使われることができる、複雑なテッセレーションファイルを作り出すまたは調整するための技術を描く。図８で記載された技術は、「負の法線」技術と言われる。３Ｄオブジェクト、モデル、または空間格子は中空なデジタル物である。物は、例えば、三角形または四角形といった、平面の多角形の空間格子から構成される。３Ｄオブジェクトの空間格子に作り上げるそれぞれの多角形８０２は、外側の表面及び内側の表面を有する。

この内容の「法線」という用語は、法線ベクトル、すなわち、多角形の表面に垂直であるベクトルをいう。正のオブジェクトにおいて、正の法線は、表面多角形から外側を示し、負の法線は、表面多角形から内側を示す。負のオブジェクトは反対である。

３Ｄオブジェクトは、内側の負の表面が３Ｄオブジェクトの外側になるように、反転された内側と外側表面で生成されたとき、負のオブジェクトは、作り出される。負のオブジェクトが正のオブジェクトと交差し、そこから延在するとき、負の法線は作り出される。

負の法線は、従来の３Ｄプリンタソフトウェアによってエラーとして取り扱われ、負の法線を有する正のオブジェクトの部分をプリントしないプリンタをもたらす。しかしながら、負の法線は、複雑な幾何で３Ｄプリントできる物を作り出すために有利に使うことができる。

図８は、負の法線として適用される負のオブジェクトを備える正のオブジェクト（靴のインソール）の進捗を描く。最上位３−Ｄオブジェクト５４は、正の靴のインソールを作り上げる多角形５５が見える、単一の靴のインソールの正のオブジェクトである。上部５６から第２のオブジェクトは、正のインソールの物の滑らかなバージョンである。上部５８からの第３のオブジェクトは、負の法線の仕様を描く。

上部５８からの第３のオブジェクトにおいて、正の靴のインソール６０は負の楕円角柱６２と交わる。負の楕円６２は正の靴のインソール６０の上部表面と接触する、水平な上部表面６４と角のある下部表面６６を含む。負の楕円角柱６２はさらに多くの垂直に配向した負の円筒チューブ６８を含む。チューブ６８が存在しない空の空間において、正の靴のインソールは、影響を受けない。負の楕円角柱は、正の靴のインソールを横切るとき、正の靴のインソール６０の上表面は、高さが減る。

上部７０からの第４のオブジェクトにおいて、負の法線テクニックの結果が示される。正の靴のインソール６０は、囲んでいる多角形の格子の除去から引き起こされた最上部表面に多くの突起７２を有する。負の法線テクニックは、デジタルレンダリングを変えないが、３−Ｄプリントされた物のみ変える。これは、デジタルレンダリングは中空物であるが、一方で３−Ｄプリントされた物は中実であるためである。このような理由で、負の法線は、正のオブジェクトから材料を「取り除く」と言うことは、テクニックの思考の便利な方法であると言うことができるが、厳密に言えば、誤っている。さらに正確に、材料は、決して第１の場所の３Ｄプリントされた物に適用されない。図８の最下部物７４は、何度も使われた負の法線テクニックの結果を描く。

もし、負の法線テクニックが図７の実施例で使われないならば、最終の靴のインソールの多くの突起７２は、個々に生成されるべきである。大きさを変える正の多角形平面の多くを構成する突起を計算するために使われる処理リソースの量は、実質的に、比較的少ない多角形平面を有する単一の負の形状を作り出すための処理力よりも大きい。

図９は、ここで導入されるテクニックによるカスタマイズされた３Ｄプリントされた着用物を生成するための分散システムを描くブロック図である。本明細書のシステム及び方法の実施形態は、分散されることができる。関連するハードウェアは、異なる団体によって運営されたネットワークを介して通信してもよく、同じ団体によって運営するように直接接続されてもよく、またはそれらの組み合わせであってもよい。

例えば、いくつかの実施形態において、３Ｄプリンタ２６は、ネットワークの位置であり、３Ｄプリントの請負業者へ外部委託される。これは３Ｄプリンタ２６が、最終段階の処理サーバ２４と直接接続されている図１と対照的である。したがって、指示は、ネットワーク越しに３Ｄプリンタ２６に送られる。さらに、手動の検査コンピュータ２８は物理的な意味でも、及び動作の実在物としても、最終段階の処理サーバ２４と分離している。例えば、手動の検査コンピュータ２８は、携帯機器２２を所有する患者の医者によって操作されることができる。別の形態において、手動の検査コンピュータ２８は、処理サーバ２４を操作する、同じ統合した実在物によって操作されることができる。さらなる別の形態において、携帯機器２２及び手動の検査コンピュータ２８の両方は、身体画像／ビデオが撮影される患者の医者によって操作される。

上記は単なる実施例である。動作主体及びハードウェアの複数の組み合わせまたは分散がある。分散を達成するために、ここで導入されるシステムの実施形態は、３Ｄプリントされた及び供給された着用物に達するために、入力及び出力を調整するための分散されたハードウェアに渡って使われる、例えば、アプリケーションプログラムインターフェース（「ＡＰＩ」）５４などの、ソフトウェアインターフェースを含む。ＡＰＩ５４は、システムの多くのハードウェアオブジェクトでインスタンスを作成され、最終的に、処理サーバ２４のデータベースを参照する。

データベース５６は身体部分の３Ｄモデル及び身体部分の３Ｄモデルに一致する着用物の３Ｄモデルを関連づけられた身体画像／ビデオを格納する。これらの画像／モデルのそれぞれは、使用者または注文番号によって索引をつけられる。ＡＰＩ５４のインスタンスを作成する装置は、着用物生成処理のさまざまな点で画像／ビデオ／材料を呼び出し、入力を提供し、前記材料の状態を観察する。ＡＰＩ５４は、与えられた着用物の注文に対し、問い合わせ可能な状態の更新を提供することができる。このような方法で、着用物生成は、大きな度合いで、トランスペアレンシィとモジュール化がなされている。

図１０は、着用物生成の多くのステップにおけるＡＰＩアクセスの処理を描くフローチャートである。処理は、必ずしも単一の実在物によって実行される必要はない。むしろ、異なる実在物が処理に加わることができる、多くの開始点と終了点がある。図１０のフローチャートは、左の入力、右の出力、及び中央の下方の処理を示す。

それぞれの入力（「ｉ」ステップ）は、多くの関連のある動作主体の１つによって実行されることができる。代わりに、それぞれの処理ステップは、次のステップへ通される結果を有する。ステップに応じて、処理ステップは、外部入力、前の処理の結果としての入力、または両方を含むことができる。出力（「ｏ」ステップ）は、処理の中に可視性を提供し、人の動作主体情報を提供することで、未来のステップで決定を下したり、エンターテインメント価値を提供するのに役立つ。

ステップ１００２において、システムは、生体の部分の画像またはビデオデータを得る。ステップ１００２は、同様に技術的な入力である。図１０の目的のために、ステップ１００２は、装置カメラを用いて、携帯機器アプリケーションソフトウェア４２によって、ビデオまたは画像を得ることをいう。携帯機器アプリケーションソフトウェア４２は、処理サーバ２４への内部（非ＡＰＩベースの）接続を有する。

代わりに、または接近して、処理は、ステップ１００４ｉにおいて始まる。ステップ１００４ｉにおいて、ＡＰＩ５４は、処理サーバ２４に後に提供される、身体データを受信する。この場合において、ＡＰＩ５４は、他の非操作システムソフトウェア内の拡張としてインストールされる。ＡＰＩ５４は、画像装置または画像装置から収集されたデータを含むコンピュータにインストールされる。このデータは、フォーマット、次元の数、及び内容を変えることができる。

ステップ１００４において、処理サーバ２４は、デジタル身体モデルを生成するための入力（１００２、１００４ｉ、または両方）を使用する。デジタル身体部分モデルは、多くのフォーマットの形式であることができる。いくつかの実施形態において、デジタル身体モデルは３Ｄモデルであり、他において、デジタルモデルは、大きさ、形状、及び性質を形作る、一連の形態であり、また他において、デジタルモデルは、プロパティ及びメタデータを含む多くの２Ｄ画像である。

デジタル身体モデルの創造は、始めにフォーマット認識を通し、その後コンピュータビジョンを起こす。処理サーバ２４は、始めにどのように前記入力が処理されるかを決定するために受信された入力のフォーマットを識別する。フォーマットが決定されるとすぐに、コンピュータビジョンの方法が決定される。コンピュータビジョン処理の結果は、デジタル身体モデルである。いくつかの実施形態において、例えば、既に３Ｄ身体モデルを含む実施形態などは、コンピュータビジョン処理はスキップされる。

ステップ１００４ｏにおいて、ＡＰＩ５４は、デジタル身体モデルを見えるようにする。従って、使用者は、使用者の医者、または着用物の創造に対して他の適当な人は、多くのハードウェアプラットフォームでデータを見ることができる。デジタル身体モデルは、使用者によって、または注文番号によって索引をつけられ、それゆえ、ＡＰＩ５４を通して、データベース５６を検索することで、デジタル身体モデル出力が返されることができる。

ステップ１００６ｉにおいて、関係者は、３Ｄ画像装置、またはＡＰＩ５４を通して以前の測定された形態から彼ら自身の身体モデルを提供すること、またはＡＰＩ５４にステップ１００４の身体モデル入力を受諾する処理サーバ２４へメッセージを提供させることが可能とされる。身体モデルは、他の現存するスキャナ、または使用者によって生成されたモデルに由来するであろう。ＡＰＩ５４は、あたかも使用者が提出した身体モデルがステップ１００４の結果であるように、入力として事前に生成されたモデルを受諾し、処理の前にその入力を動かす。

ステップ１００６において、処理サーバ２４は、デジタル身体モデルに基づく、デジタル着用物の３Ｄモデルを生成する。着用物の３Ｄモデルの生成は、開示された本明細書で教示した方法、または当該分野で既知の他の適切な方法のように、進む。ステップ１００６ｏにおいて、ＡＰＩ５４は、３Ｄ着用物モデルを見えるようにする。したがって、使用者、使用者の医者、または着用物の創造に対して他の適当な人は、多くのハードウェアプラットフォームで３Ｄ着用物モデルを見ることができる。３Ｄ着用物モデルは、使用者によって、または注文番号によって索引をつけられ、それゆえ、ＡＰＩ５４を通して、データベース５６を検索することで、３Ｄ着用物モデル出力が返されることができる。

ステップ１００８ｉにおいて、関係者は、ＡＰＩ５４にステップ１００６の３Ｄ着用物モデル入力を受諾する処理サーバ２４へメッセージを提供させることがユーザインターフェースを通して可能とされる。ステップ１００６ｏの出力は、使用者の決定の基礎を提供する。ステップ１００８において、３Ｄ着用物モデルは、プリントのために３Ｄプリンタ２６に送信される。いくつかの実施形態において、３Ｄプリントは、追加の処理によって起きるが、当業者が減少によって３Ｄプリントすることを理解する。

分離してプリントされた多くの着用物の部品がある、ステップ１０１０において、これらの部品は組み立てられる。いくつかの実施形態において、３Ｄプリンタ２６が、外部のプリントする実在物によって操作されるとき、複数の部品が組立てのために中央の位置／実在物に送られる。いくつかの実施形態において、システムは、配達住所に基づく位置から離れるために、プリント及び／または組立てを送付する。これらのステップは、不動産がサービスを提供するために利用可能であるとき、配達位置の近くで実行されることができる。

ステップ１０１０ｏにおいて、処理サーバ２４は、ホストの位置へ組立て処理ビデオまたは低速度撮影をアップロードする。カメラが３Ｄプリンタ２６において、または組立て処理において入手可能であるとき、定期的な画像キャプチャまたはビデオは撮影され、使用者または注文番号によって索引付けられる。これらの画像キャプチャまたはビデオは、着用物生成ビデオに取り込まれ、処理サーバ２４によってホストされたウェブサイト、または外部ビデオホスティングサービス（例えばユーチューブ（ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標））など）の中に書き込まれることができる。

ステップ１０１２ｉにおいて、外部プリンタがまだプリントされた着用物を保持しているならば、着用物は、中央顧客管理位置へ輸送される。ステップ１０１２において、中央顧客管理は、プリントされた着用物を使用者及び／医者に輸送する。いくつかの実施形態において、注文の要素は、使用者に配達するために地方の不動産に提供される。

図１１は、多くの入力身体データのタイプを処理する実施形態を描くフローチャートである。多くのこれらのステップは、動作主体としての処理サーバ２４をいうが、複数のソースが、図１０に記載されるようなこれらのステップを実際に実行することができる。ステップ１１０２において、身体データは得られる。上記に記載されたように、身体データの性質は変えることができる。実施例は、貫通及び光露出／使用のさまざまなレベルの２Ｄ／３Ｄ画像／ビデオ（例えば、従来の写真／ビデオ、赤外線画像／ビデオデータ、共焦点顕微鏡データ、ライトフィールド画像データ、または超音波画像データ）を含む。このデータは、多くのソースに由来することができる。ステップ１１０４において、身体データは、処理サーバ２４に送信される。

送信されるとすぐに、データのフォーマットは、決定される。ステップ１１０６において、処理サーバ２４は、ビデオまたは静止画としてデータを分類する。データが静止画であるとき、ステップ１１０８において、データは、写真またはスキャナモデルとして分類される。スキャナモデルは、身体スキャナによって生成された３Ｄモデルをいう。

ステップ１１１０において、身体データがビデオであるとき、処理サーバ２４は、ビデオのフレーム（静止画）を解析し、モデル静止画画像に照合する。照合は、画素と物の比較で実行される。物は、画素に基づくフレームにおいて識別される。画素または物は、モデル画像の画素または物に照合される。ステップ１１１２において、処理サーバ２４は、静止画として、ビデオからモデル画像と最も一致するフレームを抽出する。ステップ１１１４において、処理サーバ２４は、フレームを画像ファイルに変換する。

ステップ１１１６において、静止画写真が検出されたとき、写真は、コンピュータビジョンが実行されることができる画像フォーマットに変換される。これは、例えば、可視スペクトルで撮影されない画像（例えば、赤外または超音波画像）について言えば、関係がある。このステップにおいて、物は、画像ファイルの画素から識別される。ステップ１１１８において、画像は、ステップ１１１０と同様にモデル画像と照合される。しかしながら、身体データ写真が由来するものによるが、写真は、すでにモデル画像と一致することができる（例えば、写真のキャプチャ指示が身体データを送信する前に続けられるとき）。

ステップ１１２０において、新たな身体データ入力にかかわらず、処理の現在の生産物は、ステップ１１１４及び１１１８の変換後、同じ画像データフォーマットにある。したがって、処理サーバ２４は、画像のコンピュータビジョン処理を実行する。コンピュータビジョン処理は、写真を撮られた／記録された身体部分の性質を識別する。ステップ１１２２において、処理サーバ２４はデジタル身体モデルを生成する。デジタルモデルは、多くの形態を取られ、その１つは、追加の変更のないステップ１１０８の身体スキャンに由来する。他のデジタル身体モデルは、特定のパラメータ分野において、記述番号がある。デジタル身体モデルのタイプにかかわらず、ステップ１１２４において、処理サーバ２４は、デジタル身体モデルに対応する、着用物テッセレーションファイルを生成する。ステップ１１２６において、３Ｄプリンタは、そのテッセレーションファイルをプリントする。

図１２は、並列のコンピュータビジョン及び機械学習処理を含む、着用物生成を描くフローチャートである。図１２は、図１０のステップ１００４といくつかの周囲のステップにおける詳細視である。図１２のステップは、一般的に、全システム内で利用可能な処理力によって実行される。しかしながら、処理力は、多くの装置及びサーバに渡って分散されることができる。例えば、いくつかのステップは、例えばスマートフォンなどの携帯機器によって実行されることができるが、他は、クラウドサーバによって実行される。

ステップ１２００において、入力身体部分画像データは、システムに提供される。入力データは、さまざまな方法のいくつかにおいて（例えば、スマートフォンアプリケーションからの直接アップロード、ウェブアップロード、ＡＰＩアップロード、プリンタアプリケーションアップロードなどによって、）提供されることができる。ステップ１２０２において、アップロードされた身体部分画像データは、さらなる処理のために同一の画像フォーマットを得るために処理される。図１１は、画像前処理の部分を詳述する。

身体画像入力データが同一のデータフォーマットであるとすぐに、方法は、ステップ１２０４及び１２０６に進む。ステップ１２０４及び１２０６において、システムは、対象者の画像の身体部分を検出することを試みる。これは、コンピュータビジョンと機械学習の両方によって実行される。前の観察とモデル（例えば、隠れマルコフモデル）は、機械学習操作に影響を与える。特定の身体部分の検出により、システムは、最も関係のある生産物のタイプを決定することができる。いくつかの実施形態において、システムは、使用者が生産物タイプの選択（例えば、履物のインソール、ブラジャー、イヤフォン、手袋など）を選ぶことができるように、最初に身体部分の識別を実行する。

ステップ１２０８において、システムは、身体部分が、実際に、検知されるかどうかチェックする。身体部分が検知されたとき、方法は進むが、身体部分が検知されないとき、方法は機械学習モデルを更新するために、観察ステップへスキップする。ユーザインターフェースは使用者に追加的に信号を送り、使用者は、開始を形成するために再び方法を開始することができる。

いくつかの実施形態において、ステップ１２０４−１２０８は、使用者によって所有されるローカルの携帯機器によって処理される。これらのステップは、しばしば使用者が生産物タイプを選択する前に実行されるので（ステップは、身体部分と身体部分の識別の後に選択される生産物を識別する）、身体部分識別を実行する前のデータの送信とは対照的に、ローカル処理力を使うことによって、いくらかの効率を得ることができる。

さらに、生産物タイプの選択の使用者の経験により、システムは、携帯機器からクラウドサーバへのデータ送信を「隠す」ことができる。身体部分が、識別されるとすぐに、使用者は、生産物のスタイル、タイプ、サブタイプを選択することを始める。使用者が、これらの操作に従事している間に、身体部分画像データは、携帯機器からクラウドサーバへ更新され、使用者の経験は、ストールされない。

ステップ１２１０と１２１２において、システムは、コンピュータビジョン及び機械学習を使って、画像分割を実行する。前の観察とモデル（例えば、隠れマルコフモデル）は、機械学習操作に影響を与える。画像分割は例えば、背景と身体部分の識別も、身体部分の異なる曲線と表面の識別なども、画像の特定の要素を識別するために使われる。

ステップ１２１４において、システムは、３−Ｄモデル（例えばテッセレーションファイル）の曲率に関連がある身体部分の領域を識別する。ステップ１２１６及び１２１８において、システムは、コンピュータビジョン及び機械学習を使って、点抽出を実行する。前の観察とモデル（例えば、隠れマルコフモデル）は、機械学習操作に影響を与える。点抽出処理は、分割によって識別された曲線に沿って多くの点を生成する。これらの点のそれぞれは、２−Ｄまたは３−Ｄ空間の点が割り当てられる。点座標の測定は、参照物を使って、または画像分析によって解く、解かれた距離に基づいて、提供される。

ステップ１２２０において、抽出されたデータ点は、３−Ｄモデル生成またはテッセレーションファイル生成のために使用できるデータにされる。ステップ１２２２において、データ点及び身体部分画像は、後処理を受ける。ステップ１２２４において、システムは、総観察に対し、データ点と身体部分画像データを追加する。ステップ１２２６において、システムにより、使用者または管理者は、監査レビューを行うことができる。このステップは、上の段落で詳細に述べられている。この時点で、データ点は、モデル生成に供給され、３−Ｄプリント処理の残りは、分離して続く。

ステップ１２２０−１２２６の後、データはデータベースに追加される。図１２の処理は、評価及び学習段階を続ける。ステップ１２２８において、システムは、処理の性能評価を、再検討し、実行する。ステップ１２３０において、システムの機械学習エンジンは、データベース及び性能評価から観察を更新する。処理が続くとき、ステップ１２３４において、機械学習モデルは更新される。更新された機械学習モデルは、後続の使用者のためにステップ１２０４、１２１０、及び１２１６の中の使用に再生される。

図１３は、単一レンズ２−Ｄカメラから撮影された画像の距離測定を描くフローチャートである。携帯機器は、単一のカメラと慣性測定ユニット（ＩＭＵ）を含むとき、２つの写真の間の視差距離測定は、既知の距離を決定し、それゆえ身体部分の大きさを計算するために使われることができる。参照物と同様に、画像が第１の既知の距離を有するとすぐに、画像内の他の大きさ（例えば身体部分の形状など）は、当該分野で既知の数学的テクニックで計算されることができる。

ステップ１３０２において、第１の画像は、第１の位置で撮影される。ステップ１３０４において、カメラは動かされ、ＩＭＵは第１の位置から第２の位置への相対動作を追跡する。ステップ１３０６において、カメラは、その後第２の画像を撮影する。

方法は、同じように、ビデオクリップで実行されることができる。ビデオクリップがキャプチャされる間、ＩＭＵは、第１の位置に対する携帯機器の動きを追跡する。ビデオクリップとＩＭＵ追跡の間のタイムスタンプは、静止画像として単一のフレームを識別するために一致させられる。ステップ１３０８において、システムは、画像の関心の領域を識別する。これは、ステップ１２１４において、図１２で説明される。

ステップ１３１０において、ＩＭＵから情報を与えられ、システムは、第１の画像がキャプチャされたときと第２の画像の間の視差角を計算する。ステップ１３１２において、システムは、第１と第２の位置の間の視差角と距離に基づく関心の領域と点への距離を計算する。ステップ１５１４において、システムは、それぞれの画像内の多くの距離の間の距離を解くために幾何数学を使うことができる。これらの距離は、画像の多くの点へ座標を提供するために使われ、またその後、後に画像内の物の３−Ｄモデルを開発するために使われる。

図１４は、身体スキャンによって生成されたカスタマイズされたコンピュータマウスの図解である。着用物に加えて、この開示で教示された処理は、同じように、使用者の身体の曲線と整合させるアイテムを生成するために使われることができる。そのようなアイテムの一つの実施例は、コンピュータマウス７６である。マウス周辺機器は、人間の体、特に人間の手及び指先と重要な整合を有するように設計される。身体画像データが、使用者の指に収集されたとき、システムは、特定の使用者のためにカスタムプリントされた指のぎざぎざ７８に一致する、コンピュータマウス７６を生成することができる。

図１５は、身体スキャンによって生成されたカスタマイズされた耳のヘッドフォンの図解である。開示されたシステムでカスタム設計されることができる、着用物の別の実施例は、ヘッドフォン８０であり、ヘッドフォンは、耳の空洞にカスタム形成されたスピーカエンクロージャー８２を有する。人の耳の身体画像データを使うことによって、耳の空洞スピーカ８２に適合したカスタム生成ができる。

図１６は、３−Ｄプリントに続く、身体画像によって生成される着用物の取り合わせたものの図解である。図１６の図は、着用者の身体部分に一致する３Ｄプリントできる着用物を説明する意図がある。実施例は、ブラジャー８４、ヘルメット８６、支持具８８またはゴーグル９０を含む。多くの目的に適合した多くの可能性がある着用物がある。

図１７は、身体スキャンによって生成されたカスタマイズされた眼鏡の図解である。開示されたシステムでカスタム設計されることができる着用物の別の実施例は、眼鏡である。多くの分割は、使用者の身体にカスタマイズされることができる。

図１８は、身体スキャンによって生成されたカスタマイズされた支持具の図解である。開示されたシステムでカスタム設計されることができる着用物の別の実施例は、支持具タイプの矯正具である。多くの分割は、使用者の身体にカスタマイズされることができる。

発明は、好ましい実施形態を参照して本明細書に開示されるが、当業者は、すでに他のアプリケーションが、本発明の精神と範囲から逸脱しないで本明細書に記載されたそれらと置換されるうることが、理解されるであろう。したがって、発明は、以下に含まれる請求項によってのみ限定されるべきである。

Claims (25)

1. アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）を介して、生体の一部の身体部分画像データを受信するステップと、
   身体部分画像データに基づいて、身体部分のデジタルモデルを生成するステップと、
   デジタルモデルに基づいて、身体部分に対応する着用物の３Ｄモデルを生成するステップと、
   ＡＰＩを介して、着用物の３Ｄモデルをダウンロードまたは一時的にアクセスして公開するステップと、
   物理着用物に対して着用物の３Ｄモデルをプリントすることに関連する情報を含んで、３Ｄプリンタにプリント指示を送信するステップと、を備える方法。
2. さらに、使用者から、ＡＰＩによって、メッセージを受信するステップであって、メッセージは、着用物の３Ｄモデルを受諾するメッセージである、メッセージを受信するステップと、３Ｄプリンタによって、着用物の３Ｄモデルに対応する着用物をプリントするステップと、を備える、請求項１に記載の方法。
3. さらに、携帯機器アプリケーションによって、携帯機器カメラから生体の部分画像を受信するステップと、
   携帯機器アプリケーションによって、予想される画像のセットとコンピュータビジョンの対比に基づいて、受諾された画像と拒絶された画像の中の身体部分画像をフィルタリングするステップと、
   携帯機器アプリケーションによって、身体部分画像データとして、ＡＰＩと受諾された画像を通信するステップと、を備える、請求項１に記載の方法。
4. 携帯機器アプリケーションによって、携帯機器カメラから生体の画像を受信するステップであって、画像は、既知の大きさを有するあらかじめ決められた参照物を含む、画像を受信するステップと、
   参照物と比較した画像から身体部分の大きさ特性を計算するステップとを備える、請求項１の方法。
5. 生体の一部は足であり、着用物の３Ｄモデルは、履物用インサートである、請求項１に記載の方法。
6. 携帯機器アプリケーションによって、携帯機器カメラから生体の足の画像を受信するステップであって、足の画像は、既知の大きさを有するあらかじめ決められた参照物を含む、画像を受信するステップと、
   参照物と比較した足の画像から足の大きさ特性を計算するステップとを備える、請求項５に記載の方法。
7. 参照物は、標準化された大きさにされた１枚の紙である、請求項６に記載の方法。
8. さらに、携帯機器アプリケーションによって、身体部分の予想された位置を示す、関連した携帯機器の使用者に指示を発行するステップを備える、請求項３に記載の方法。
9. 身体部分画像データは、赤外線画像データ、共焦点顕微鏡データ、ライトフィールド画像データ、または超音波画像データの少なくとも１つを備える、請求項１に記載の方法。
10. さらに、携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、生体の一部のビデオデータを収集するステップであって、ビデオデータは、フィルムの視点が生体の一部の周りを回転する、ビデオクリップを含む、ビデオデータを収集するステップと、
    ビデオデータから、画像フレームを抽出するステップであって、画像フレームは、多くの視点において、キャプチャされた身体部分を含み、画像フレームは、モデルフレームに対するビデオデータのそれぞれのフレームを比較し、一致させることによって、決定される、画像フレームを抽出するステップと、を備える請求項１に記載の方法。
11. 前記公開するステップは、さらに、着用物の３Ｄモデルにアクセスするためのパスワードを要求するステップであって、パスワードは、身体部分画像データと関連付けられる、パスワードを要求するステップを備える、請求項１に記載の方法。
12. さらに、３Ｄプリンタによって、着用物の３Ｄモデルに対応する着用物をプリントするステップと、
    前記プリントするステップを示す低速度撮影ビデオを生成するステップと、
    低速度撮影ビデオをホスティングのためにウェブホストに送信するステップと、を備える請求項１に記載の方法。
13. 受信された身体画像データは、第１のフォーマットを有し、第１のフォーマットは、コンピュータ可読であり、多くのあらかじめ決められたフォーマットの１つであり、身体部分のデジタルモデルを生成するステップは、多くのあらかじめ決められたフォーマットから第１のフォーマットを識別するステップと、
    結果フォーマットへ身体画像データの少なくとも一部を変換する際に使用するための、第１のフォーマットの身体画像データから抽出するデータのサブセットを決定するステップと、
    身体画像データから身体画像データのサブセットを抽出するステップと、
    結果フォーマットへ身体画像データのサブセットを変換するステップと、を備える請求項１に記載の方法。
14. プロセッサによって、生体の一部のビデオデータを受信するステップであって、ビデオデータは、カメラの視点が生体の一部の周りを回転するビデオクリップを含む、ビデオデータを受信するステップと、
    ビデオデータから画像フレームを抽出するステップであって、画像フレームは、多くの視点でキャプチャされた身体部分を含み、抽出された画像フレームは、ビデオデータのそれぞれのフレームと１以上のモデルフレームとの対比の一致に基づく、画像フレームを抽出するステップと、
    身体部分画像データに基づいて、身体部分のデジタルモデルを生成するステップと、
    デジタルモデルに基づいて、身体部分に対応する着用物の３Ｄモデルを生成するステップと、を備える方法。
15. さらに、ＡＰＩを介して、着用物の３Ｄモデルを公開するステップを備える、請求項１４に記載の方法。
16. 前記公開するステップは、さらに、着用物の３Ｄモデルにアクセスするためのパスワードを要求するステップであって、パスワードは、身体部分画像データと関連付けられる、パスワードを要求するステップを備える、請求項１５に記載の方法。
17. 生体の身体部分は、足であり、着用物の３Ｄモデルは、履物用インサートである、請求項１４に記載の方法。
18. さらに、３Ｄプリンタによって、着用物の３Ｄモデルに対応する着用物をプリントするステップと、
    前記プリントするステップを示す低速度撮影ビデオを生成するステップと、
    低速度撮影ビデオをホスティングのためにウェブホストに送信するステップと、を備える請求項１４に記載の方法。
19. 生体の一部の身体部分画像データを処理し、デジタルモデルに基づく身体部分に対応する着用物の３Ｄモデルを生成するように構成されるネットワークに接続されたサーバと、
    サーバの外側の多くの装置にインスタンスを生成され、サーバと通信するように構成されるＡＰＩであって、ＡＰＩは、外部装置の第１の装置に身体部分画像データを受信するように構成され、多くの外部装置の少なくともサブセットに着用物の対応する３Ｄモデルを公開するように構成されたＡＰＩと、を備えるシステム。
20. さらに、着用物の３Ｄモデルから着用物をプリントする３Ｄプリンタに、着用物の３Ｄモデルを出力するように構成された通信インターフェースを備える、請求項１９に記載のシステム。
21. さらに、携帯機器にインスタンスを生成される携帯機器アプリケーションであって、携帯機器アプリケーションは、携帯機器ネットワーク通信機を介して、ウェブサーバと通信し、ＡＰＩと一体化され、携帯機器アプリケーションは、携帯機器カメラとインターフェースで接続し、身体部分画像データをキャプチャするように構成された、携帯機器アプリケーションを備える、請求項１９に記載のシステム。
22. さらに、インターネットからアクセス可能な低速度撮影ビデオをホストするビデオサーバを備える、請求項２０に記載のシステム。
23. 携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、生体の一部のビデオデータを収集するステップであって、ビデオデータは、カメラの視点が生体の一部の周りを回転する、ビデオクリップを含む、ビデオデータを収集するステップと、
    携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、ビデオデータからのフレームが、あらかじめ決められた誤差のマージンの中の保存されたモデルフレームと一致するかどうか、決定するステップと、
    携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、さらに、ビデオデータからのフレームが、あらかじめ決められた誤差のマージンの中の保存されたモデルフレームと一致させる処理のために、ネットワークに接続されたサーバへビデオデータを送信するステップと、を備える方法。
24. さらに、携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、特にビデオデータに含まれる身体部分に対応する着用物の３Ｄモデルを受信するステップを備える、請求項２３に記載の方法。
25. さらに、携帯機器の携帯機器アプリケーションによって、着用物の３Ｄモデルの承認または拒絶を指し示す、ネットワークに接続されたサーバへ、品質制御メッセージを送信するステップを備える、請求項２４に記載の方法。

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