JP2020520514A - ３ｄモデル評価システム及び方法 - Google Patents

Abstract

３つの直交する各々の方向でスライサープログラムから３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの次元レイヤーを取得する方法である。３つの直交する方向の各々の各レイヤーの周囲長さの値が取得され、参照オブジェクトの保存された周囲長さの値と比較され、一致の程度が判定される。測定データは、ＣＮＣ／３Ｄ印刷ソフトウェアで処理することにより容易になる。３Ｄオブジェクト内のより小さいオブジェクトも解析される。よりロバストなアプローチでは、三角形メッシュデータの各三角形は、周囲の三角形の周囲を合計して値を割り当てることにより解析される。参照オブジェクトとのマッチングは、割り当てられた合計周囲値に基づいて行われる。参照オブジェクトとのマッチングは、割り当てられた合計周囲値に基づいて行われる。３Ｄオブジェクトは、参照オブジェクトに一致するように１、２、又は３つの直交次元でスケーリングすることができる。【選択図】図１

Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づき、内容があらゆる目的で本明細書に全体として参照として組み込まれる、２０１８年５月８日に「３Ｄモデル評価システム及び方法」の名称で出願された米国特許仮出願第６２／５０２,８６５号の優先権の利益を主張する。

本明細書に開示される分野は、三次元データ処理装置、三次元データ処理方法、及び三次元データ処理プログラムに関する。より具体的には、本発明は、入力された形状モデル（ＣＡＤモデル、又はメッシュモデル）から所定の形状に類似するオブジェクトを検索する能力を有し、サイズ及び／又は比率に関する検索範囲を変更することができる装置、方法、又はプログラムに関する。

本開示は、一般に、コンピュータ支援設計、製図、製造、及び視覚化システム（個別及び集合的に「ＣＡＤシステム」と称する）に向けられる。ＣＡＤシステムは、二次元（２Ｄ）と三次元（３Ｄ）の両方の幾何モデルのデータベースを使用することが多い。

近年、３Ｄオブジェクトを表すオブジェクトデータは、従来のＣＡＤデータだけでなく、商品に関する３Ｄオブジェクトデータも広く使用されている。加えて、デジタルアーカイブを確立するためのオブジェクトの３Ｄオブジェクトデータへのデジタル化が普及している。これらのタイプのデータの量は着実に増加しており、したがって、効率的なデータ管理及びユーザーが要求するデータの効率的な検索に対するニーズが高まっている。これらのニーズを満たすために、様々な技術が提案されている。類似のオブジェクトを検索する技術に関して、数値で表現された特徴値でマルチメディアオブジェクトの特徴を計算し、特徴値で構成される多次元ベクトルを使用する多くの検索方法が提案されている。

さらに、最近は様々な製品がＣＡＤを使用して設計されている。製品の３Ｄフォームデータとコンポーネント部品をデータベースに登録し、類似の製品及び部品を検索するシステムが提案されている。例えば、開示内容の全体が本明細書に組み込まれる米国特許出願公開第２００２／０００４７１０Ａ１号では、多角形で構成される３Ｄフォームモデルと部分的に一致するオブジェクトを検索するシステムが提案されている。このシステムでは、多角形を含むノードを基準として、隣接ノードを親ノードとしてフォーム解析木を構築し、フォーム解析木内のノードの一貫性を評価することにより、３Ｄフォームの類似性を判定する。このアプローチでは、例えば、ＣＡＤで作成された機械部品を検索キーとして用いて検索することができ、次いで、機械部品をサブ要素として付加的に処理することによって得られた部品を含むオブジェクトを類似の結果として得ることができる。先行技術に開示されたシステムに照らして、本発明はここに、２つ以上の三次元（３Ｄ）オブジェクトモデルを比較する新規のシステム及び方法を提供することを申し立てる。

一態様では、本開示は、２つ以上の三次元（３Ｄ）オブジェクトモデルを比較する新規のシステム及び方法を提供する。一実施形態では、本発明の技術革新は、（ｉ）３Ｄオブジェクトを記述する三角形メッシュデータを受信し、（ｉｉ）３つの直交する方向の各々で、スライサープログラムから３Ｄオブジェクトの次元レイヤーを取得し、（ｉｉｉ）３つの直交する方向の各々の各レイヤーの周囲長さの値を取得し、（ｉｖ）取得された周囲長さの値を、参照オブジェクトの保存された周囲長さの値と比較し、（ｖ）取得され、保存された周囲長さの値の一致量に基づいて、３Ｄオブジェクトと参照オブジェクトに一致があるか否かを判断することを含む方法を提供する。

一態様では、本開示は、三次元（３Ｄ）オブジェクトを記述する三角形メッシュデータを受信することを含む方法を提供する。この方法は、参照三角形として評価された３Ｄオブジェクトの受信した三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について、（ｉ）参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形を識別し、（ｉｉ）３つの隣接する三角形の周囲の長さの合計周囲値を計算し、（ｉｉｉ）参照三角形に合計周囲値を割り当てることを含む。この方法には、３Ｄオブジェクトに割り当てられた合計周囲値を、参照オブジェクトに割り当てられた合計周囲値と比較し、取得され、保存された合計周囲値の一致量に基づいて、３Ｄオブジェクトと参照オブジェクトの間に一致があるか否かを判断することが含まれる。

これらの及び他の特徴は、以下に例示される実施形態においてより十分に説明される。一般に、一実施形態の特徴は、別の実施形態の特徴と組み合わせて使用されてもよく、実施形態は本発明の範囲を限定することを意図しないことを理解されたい。

記述が進むと共により明らかになる本発明の様々な例示的実施形態は、添付図面と併せて以下の詳細な説明で説明される。

１つ以上の実施形態による、三次元（３Ｄ）オブジェクトを参照オブジェクトとマッチングする装置のブロック図である。 １つ以上の実施形態による、３Ｄオブジェクトを参照オブジェクトとマッチングする方法のフローチャートである。 １つ以上の実施形態による、キーホールを有する例示的３Ｄオブジェクトの等角直交図である。 １つ以上の実施形態による、キーホールを有する例示的３Ｄオブジェクトの等角直交図である。 １つ以上の実施形態による、キーホールを有する例示的３Ｄオブジェクトの等角直交図である。 １つ以上の実施形態による、３つの隣接する三角形に囲まれた参照三角形の図である。 １つ以上の実施形態による、３つの隣接する三角形、及び頂点を共有する他の三角形で囲まれた参照三角形の図である。 １つ以上の実施形態による、スライスの周囲測定値を用いた迅速なマッチングの例示的な方法のフローチャートである。 １つ以上の実施形態による、３Ｄ三角形メッシュの各参照三角形を、隣接する三角形の周囲の合計と関連付ける厳密なマッチングの例示的な方法のフローチャートである。 １つ以上の実施形態による、本明細書に記載の一つ又は複数の措置を具現するように構成されたプロセッサ実行可能命令を含む、例示的なコンピュータ可読媒体、又はコンピュータ可読デバイスのブロック図である。 １つ以上の実施形態による、定期検査の一部として通信塔をスキャンする空中ドローン３Ｄのシナリオを示す図である。

本発明による技術革新は、一般に、２つ以上の三次元（３Ｄ）オブジェクトモデルを比較する新規のシステム及び方法に関する。本発明による技術革新は、三次元データ処理装置、三次元データ処理方法及び三次元データ処理プログラムに関する。より具体的には、本発明は、入力された形状モデル（ＣＡＤモデル又はメッシュモデル）から所定の形状に類似する部分を検索する機能を有し、サイズ及び／又はトポロジに関する検索範囲を変更することができる装置、方法、又はプログラムに関する。

１つ以上の態様では、方法は、３つの直交する方向の各々で、スライサープログラムから３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの次元レイヤーを取得する。３つの直交する方向の各々の各レイヤーの周囲長さの値が取得され、参照オブジェクトの保存された周囲長さの値と比較されて、一致度が決定される。測定データは、ＣＮＣ／３Ｄ印刷ソフトウェアで処理することにより容易になる。３Ｄオブジェクト内のより小さいオブジェクトも解析される。よりロバストなアプローチでは、三角形メッシュデータの各々の三角形は、周辺の三角形の周囲を合計してその値を割り当てることにより解析される。参照オブジェクトとのマッチングは、割り当てられた合計周囲値に基づいて行われる。３Ｄオブジェクトは、参照オブジェクトに一致するように１、２、又は３つの直交次元でスケーリングすることができる。

１つ以上の実施形態では、計算に必要な平均処理時間に応じて様々な方法が利用される。別の実施形態では、方法及びプロセスステップは共依存的ではなく、考えられるほぼすべての組み合わせで使用して、２つ以上の三次元（３Ｄ）オブジェクトモデル間の類似性及び差異を評価することができる。解析方法は、別の一つ又は複数の他の解析と共に任意の順序で独立して行ってもよく、ケースバイケースでさらにデータを収集するための他のプロセスを含んでもよい。

本発明による技術革新は、（ｉ）参照形状モデルを提供するための参照形状モデル入力ユニット１０２、（ｉｉ）テスト形状モデルを提供するためのテスト形状モデル入力ユニット１０４、（ｉｉｉ）テスト形状モデルに類似した形状モデルを検索するための比較及び検索ユニット１０６、及び（ｉｖ）参照形状モデルに類似していると判定されたテスト形状モデルのいずれか一つを表示するためのディスプレーユニット１０８を含む類似形状の比較・検索装置１００に関する。

比較・検索ユニットは、望ましくは、（ｉ）ファイル変換モジュール（オプション）１１０、（ｉｉ）形状モデルをメッシュ化して形状メッシュモデルを取得するためのメッシュ生成モジュール（オプション）１１２、（ｉｉｉ）形状モデルをスライスして、形状モデルのスライスパラメータを取得するためのオブジェクトスライスモジュール１１４、（ｉｖ）部分形状モデルのパラメータを計算するためのパラメータ計算モジュール１１６、（ｖ）形状モデルを１つ以上の部分形状モデルに分割するためのオブジェクト抽出モジュール１１８、（ｖｉ）形状モデルのパラメータ特性と参照形状モデルのパラメータ特性の類似量を比較するための比較計算モジュール１２０を含む。

技術革新の設計は、システムの意図された用途に応じて、任意の数の構成をとることができる。すべての構成は、少なくとも次のコンポーネント、（ａ）ファイル変換モジュール（オプション）、（ｂ）メッシュ生成モジュール（オプション）、（ｃ）オブジェクトスライスモジュール、（ｄ）パラメータ計算モジュール、（ｅ）オブジェクト抽出モジュール、（ｅ）比較計算モジュール、（ｆ）比較出力ディスプレーを有することができる。

形状モデルデータは三角形メッシュデータに変換され、三角形メッシュデータ群が抽出及び分類される。形状モデルデータは、特定の特性を有する「コンポーネント」に分割される。これらは、三角形メッシュデータ変換処理と部分的な特徴的形状抽出処理である。分類された部分的な特徴的形状を表す三角形メッシュデータ群の特徴量が計算され、次いで、計算された三角形メッシュデータ群の特徴量と参照形状の特徴量との差が算出される。類似形状の候補のリストは、特徴的パラメータ量の差分値に基づいて表示される。

図２は、以下の処理の準備をする予備段階を含む方法２００を示している。
（１）ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ（Ｄａｓｓａｕｌｔ Ｓｙｓｔｅｍｅｓ ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ Ｃｏｒｐ．マサチューセッツ州ウォルサム）、又はＡｕｔｏＣＡＤ（Ａｕｔｏｄｅｓｋ，Ｉｎｃ．カリフォルニア州サンラファエル）などの市販のコンピュータ支援設計ソフトウェアを使用して、デジタル３Ｄモデルを作成する。
（２）ブロック２０２で、モデルをデータベースにアップロードする。視覚化のためにサーバーにアップロードできる様々なタイプのファイルは、．ａｓｍファイル、ＳＴＬファイル、ＩＧＥＳファイル、ＳＴＥＰファイル、Ｃａｔｉａファイル、ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓファイル、ＰｒｏＥファイル、３Ｄ Ｓｔｕｄｉｏファイル、及び／又はＲｈｉｎｏファイルを含み得るが、それらに限定されない。
（３）ブロック２０４で、ファイルを同じフォーマットに変換する。フォーマットの一例は．ｓｔｌである。例示的な実施形態では、ファイルはすべてＳＴＬに変換されるが、他のフォーマットを使用することもできる。カナダのオンタリオ州にあるＯｋｉｎｏ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ＧｒａｐｈｉｃｓのＮｕＧｒａｆやＰｏｌｙＴｒａｎｓ Ｐｒｏ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍなどの商用ソフトウェアを使用して変換することができる。システムは、ＣＴスキャン、ＣＡＤファイルなどのスキャンから既存の３Ｄモデルを取得し、スキャンをＳＴＬファイルに変換することができる。
（４）ブロック２０６で、すべての次元単位が同じ（例えば、すべてメートル法、又はすべて英語の）処理キューに．ｓｔｌファイルをアップロードする。
（５）ブロック２０８で、修理が必要かどうかを確認する。修復が必要な場合は、アップロードされたファイルを一般的に知られているスライサープログラムなどの修復モジュールに送信する（ブロック２１０）。

ＳＴＬ（ステレオリソグラフィ）は、３Ｄ Ｓｙｓｔｅｍｓによって作成されたステレオリソグラフィＣＡＤソフトウェアに固有のファイルフォーマットである。ＳＴＬには、「標準三角形言語」や「標準テッセレーション言語」などの幾つかの事後のバクロニムがある。このファイルフォーマットは、多くの他のソフトウェア部品パッケージでサポートされている。これはラピッドプロトタイピング、３Ｄ印刷、コンピュータ支援製造に広く使用されている。

例示的な実施形態の第１段階では、アップロードされたファイルを処理する方法２００は、．ｓｔｌファイルを読み取り、頂点をＳＱＬデータに保存する第１のステップを含む（ブロック２１２）。頂点は、三角形の各々の点が三次元空間にある場所である。したがって、データは三角形の３点の三次元基準点として保存される。３点からの辺の長さについて計算が行われる。参照データと測定値は、処理された順序に基づいて、三角形に割り当てられた識別子に関連付けられる。スキャンされるオブジェクトには、５００，０００又はそれ以上の三角形を含めることができる。．ｓｔｌファイルは、表面の三角形と立体ピラミッドを提供する。オブジェクトの表面定義は、（ａ）．ｓｔｌファイルに入り、（ｂ）オブジェクトを３つの直交軸｛ｘ，ｙ，ｚ｝に向け、（ｃ）スライサーに提示するための３つの直交する方向を得るために、２ｘ９０°バック、そして９０°左に向け／回転させるファイル変換モジュールによって得られる。３つの方向は、オブジェクトがどの方向で始まるかに関わりなく、すべての組み合わせを提供する。．ｓｔｌ提供ソフトウェアは、常に平面「１」をスライダーの方向となる面にする。他の２つの方向は、スライスの直交集合を実現する。

ブロック２１４の第２段階では、この方法は、９０°左に、そして９０°後ろに回転させることにより、３つの直交軸｛ｘ，ｙ，ｚ｝でＳＱＬバージョンから．ｓｔｌファイルを再作成することを含む。第３段階では、この方法は、３方向の各々をＭＡＴＴＥＲＳＬＩＣＥでスライスして、３セットのＧコードを取得することを含む。スライスプログラム（例：ｓｌｉｃ３ｒ、ＭａｔｔｅｒＳｌｉｃｅ、ｃｒａｆｔｗａｒｅ、ｍａｔｔｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌなど）は、Ｇコードを生成することにより、周囲番号として分解された答えを出すことができる。Ｇコードは、オブジェクトを作成できるコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）又は三次元プリンタ用の機械言語である。この方法は、Ｇコードを使用してスライスのすべての周囲を測定することを含む。例として、Ｇコードが４００のスライスを提供し、比較するために４００の周囲を生み出すと考えてみる。任意の順序でこれらの４００の周囲の一致を探す。スライス１は、方向が異なるため、スライス１と一致する必要はない。レイヤーの数に基づいてスコアを取得する。例えば、完全一致については、この例では４００に一致するスライスがないため、一致は０になり得る。

１つ以上の実施形態では、３Ｄフォームデータは、最長の座標を最大化する姿勢にされる。ｘ，ｙ，ｚ座標を最大化するような座標系を設定し、それぞれのケースで類似性を計算し、検索結果として最も類似性の高いケースを出力する方法を用いることができる。

１つ以上の実施形態では、１つ以上のデータ取得デバイスを使用して、オブジェクトに関する生の３Ｄデータを生成し、生の３Ｄデータをサーバーに入力することができる。適切なデータ取得デバイスの幾つかの例には、３Ｄ表面データを取得するためのレーザースキャナ、３Ｄボリュームデータを取得するためのＭＭスキャナ、ＣＡＴスキャナ又はレーザー共焦点顕微鏡などが含まれる。ただし、データ取得デバイスは、オブジェクトからデジタル化された３Ｄデータを生成する任意のデバイスを含むことができる。３Ｄ取得データは、オブジェクトの表面を光学的にスキャンすることによって生成されるデータなどの３Ｄ表面データであってもよく、又はＭＭスキャン、ＣＡＴスキャンから取得されるデータなどのオブジェクトの内部に関する情報を含む３Ｄボリュームデータ、又はレーザー共焦点顕微鏡のボリュームデータであってもよい。

３Ｄ表面データの例では、レーザースキャナを使用してオブジェクトがスキャンされると、各々がオブジェクト上の位置を表す数万又は数十万の点座標が生成される。この点の収集は「ポイントクラウド」と呼ばれる。これには構造がなく、単に点座標データをｘ，ｙ，ｚ値として含むファイルである。当技術分野で周知のように、ポイントクラウド情報は、コンピュータプログラムを使用して、数学関数からインタラクティブに、又は自動で生成することもできる。いずれの場合でも、このポイントクラウドを操作するには、構造化、又はモデル化する必要がある。

３Ｄデータをモデル化する一つの有利な方法は、ポイントクラウドを三角形分割して、デジタル化されたポイントを頂点として有する三角形メッシュを生成することである。３−Ｄ三角形メッシュは、コンピューターグラフィックスで実世界及び合成面を表現するために広く使用されている周知のサーフェスモデリングプリミティブである。各三角形は、三角形分割によって表されるジオメトリの高速処理を可能にする構造であるその近傍について「認識」する。同じ頂点又はデータ点の集合が複数の三角形分割を有する可能性があることを強調することが重要である。したがって、三角形で表される「表面」ではなく、頂点自体に主眼が置かれる。三角形メッシュ表現は、トポロジとしても知られるジオメトリ及び接続性に関する情報で構成される。ジオメトリは、（ユークリッド）座標系の頂点の位置を定義する。それらは、トリプレット（ｘ，ｙ，ｚ）として表される。接続性は、メッシュの三角形又は面を形成するために接続される点の集合を定義する。三角形は、三角形の境界となる３つの頂点を識別する３つの指標値によって与えられる。

１つ以上の実施形態では、１つ以上のデータ圧縮モジュールを使用して、特定のデータを圧縮し、保存及び送信を強化することができる。

初期のプロトタイプでは、オープンソースであるＳｌｉｃ３ｒ製品が使用されていた。ＭａｔｔｅｒＳｌｉｃｅのオープンソース製品は、より低い解像度のケースをより適切に処理するために、それ以降のバージョンで使用される。スライサーのパラメータは次のように設定される：

ブロック２１６で、スライサーパラメータを設定する：（１）レイヤーの単位測定（０．１）、（２）周囲の間にある固形物を取り除き、固形物又はインフィルを埋めず、したがって、１単位の寸法を有するすべてのオブジェクトのシェルのみが提供される、（３）シェルを埋めるために入力される材料サイズを提供する。レイヤーの周囲は自動的に計算され、これには外部レイヤーが含まれ、内部レイヤー、ならびにモデル内のホールやオブジェクト用のレイヤーも含まれる場合がある。各レイヤーのデータは、ユーザーのデータベース内のデータレイヤーと比較される。一致は、所与のモデル内の周囲との一致を含む、ユーザーデータベース内のモデルとの一致率に基づいてランク付けされる。

レイヤーは、段階３で対処される：３つの異なる方向のオブジェクトを用いて３つの評価が行われる。図３Ａ−３Ｃにそれぞれ示される方向１０２ａ−１０２ｃのモデル１００を検討する。これらの方向の一つから１８０°回転しても同じ結果になることに留意されたい。したがって、モデル３００をすべての可能な方向に回転させる必要はない。方向３００ａ−３００ｃでは、モデル３００の元の方向から考えられるすべての可能な９０°バリエーションでレイヤリングを使用してモデル３００を解析することができる。

一例では、レイヤーは高さ０．１ｍｍとして計算される。各レイヤーの外周が計算される。各レイヤーには、その周囲に対応する値が割り当てられる。レイヤーは、１，０．５，０．１単位であってよい。プログラムはすべてがメートル法であると「想定」しているため、メートル法を想定し、ＳＴＬファイルが実際に測定される単位に関わらず０．１ｍｍで実行することに留意されたい。また、検索が実行されると、最も近い一致が順番に表示されることにも留意されたい。ここで、ステップ１で他のオブジェクト内のオブジェクトが識別され、ステップ２（抽出）の前にそれらの周囲のマッチングが計算される。

ブロック２１６の段階４では、Ｇコードが処理されて、不必要な情報が除去され、すべてのレイヤーの長さのみを保持することにより処理速度が高められる。ブロック２１８の段階５では、ユーザーがスキャン及び処理されたモデル、オブジェクト、又は部品を簡単かつ迅速に表示できるように、サムネイル画像が生成される。一実施形態では、前面カメラビューなどの提示される第１の画像に基づいてＰＯＶ−Ｒａｙソフトウェアが使用される。「ＰＯＶ−Ｒａｙ」又は「Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ ｏｆ Ｖｉｓｉｏｎ Ｒａｙｔｒａｃｅｒ」は、オーストラリアのビクトリア州ウィリアムズタウンにあるＶｉｓｉｏｎ Ｒａｙｔｒａｃｅｒ Ｐｔｙ．Ｌｔｄ．によるものである。

段階６は、２つのステップ、ブロック２２０、２２２から構成され、そのいずれか又は両方を実行することができる。処理要求の考慮に基づいて選択できる。段階６のステップ１では、４つの三角形集合体のキーホールのＳＱＬ頂点が処理される。図４は、三角形Ｂ２０１、三角形Ｃ２０２、及び三角形Ｄ２０３がそれぞれの辺を共有することによって囲まれた第１の三角形Ａ２００を示す。４つの三角形すべてについて３つのパラメータをすべて計算する＝三角形の３つの点からの三次元基準点＋３点からの辺の長さの計算＋読み取る順番（順番に番号を割り当てられた三角形、５００，０００＋の三角形、ここでは情報を集約するのみ）はすでに上記で計算されている、この時点で４つを集約し、番号を割り当てる。

言い換えると、ステップ１では、辺は４三角形のキーホールに関係している。３つのデータ（基準点＋４つの三角形すべての計算された辺）を確認する。すなわち、参照三角形Ａに加えて、参照三角形Ａの３つの辺に接する３つの三角形Ｂ、Ｃ、及びＤを確認する。オブジェクトの各三角形は、４つの三角形集合体のキーホールの三角形＃１として個別に計算される。したがって、１０００個三角形があれば、４つの三角形集合体のキーホールの三角形＃１は１０００個ある。１つ以上の実施形態では、４つのデータが考慮される：（ａ）三角形Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの辺を確認する、また（ｂ）採択された規則に従って、周辺の三角形Ｂ、Ｃ、Ｄの割り当てとデータ列の順序を決定する。一実施形態では、データの最初の列は周囲のみを含む。２番目、３番目、４番目の列は、三角形Ａのそれぞれの共有辺の長さを含むことができる。

参照三角形と一辺を共有する三角形の長さを測定する際、モデルのデフォルト／初期方向を使用して、参照三角形から南（下向き）に向かう測定が行われる。したがって、参照三角形の「下」にある三角形、すなわち参照三角形の底線を共有する参照三角形の下の三角形が最初の測定点である。全周が測定され、その三角形の数値が得られる。次の三角形は時計回りに測定される。上記の例では、三角形「５」は参照三角形（「１」）の下にある。「５」の周囲が測定され、次いで「４」の周囲、「３」の周囲が続く。これにより、周囲長さは「５」の場合は８５ｍｍ、「４」の場合は３００ｍｍ、「３」の場合は６５ｍｍになる。

検索されたデータは、隣接する三角形の周囲に基づいた参照三角形の数値になることに留意されたい。モデル内のすべての三角形は、この方法で参照三角形として処理される。これによってデータの重複が生じる。モデル全体はそれが平坦であるかのように処理される。三角形間のトポロジ的関係は、この処理とは無関係である。直観に反するが、ステップ３は、より単純で分かりやすいアプローチを使用するテクノロジーと比較して、速度と精度（信頼性を含む）の両方の点で優れた計算をもたらす。

図２に戻ると、ブロック２２２の段階６のステップ２に示すように、三角形Ｂ−Ｄにより三角形Ａに接触する８つの頂点が、図５に示すように評価される。加えて、三角形Ｅ−Ｋは、三角形Ａと少なくとも一つの頂点を共有し、これも考慮される。オブジェクトの各三角形は、８＋の三角形集合体のキーホールの三角形＃１として個別に計算される。したがって、１０００個三角形があれば、８＋の三角形集合体のキーホールの三角形＃１は１０００個ある。より多くの三角形を考慮すると、ステップ２はステップ１よりもかなりプロセッサを集中的に使用できる。これらのデータポイントはステップ１と同じ方法で登録されることに留意されたい。ただし、ステップ２では追加の計算が行われる。三角形Ａを開始するためのデータの場合：（１）三角形Ａの周囲を取得する。（２）三角形Ａの３辺の長さを取得する、（３）三角形Ａの辺を確認して、辺を共有するＢ−Ｄの三角形を決定する、（４）三角形の境界Ｂ−Ｄを取得する、（５）三角形Ｂ−Ｄ、（６）三角形Ｅ−Ｋが三角形Ｂ−Ｄ以外の三角形Ａの３点、すなわち頂点に接していることを決定する、（７）接する三角形Ｅ−Ｋの周囲を取得する、（８）接している三角形Ｅ−Ｋの辺の長さを取得する。三角形Ａの周囲＋３辺の測定値＝４つの合計データポイント、次にどの三角形が三角形Ａに接するかである。

図２に戻ると、ブロック２２４の段階７で、オブジェクト抽出が実行される。参照モデルがデータベース内の他のモデル内にある場合、このステップで参照モデルが抽出され、解析される。同じことが、参照モデル内に存在するデータベース内にある他のモデルにも当てはまる。オブジェクトはモデルから派生する。すなわち、サブモデルは親モデルとは独立して分離及び解析される。オブジェクトは、ホールやボイド、又はその他の部分であり得る。

例示的な実施例では、段階７で、オブジェクト抽出は、短いボルトを、より長いが、それ以外は同一のボルトの一部であることが判明している参照オブジェクトとして検出することができる。逆に、より長いボルトが参照オブジェクトであり得る。より短いが、それ以外は同一のボルトは、より長いボルトの対応する比率を含むものとして識別される。したがって、ボルトのそのセクションに完全に一致するものとして表示される。

同様の実施例では、オブジェクト抽出は、スキャンされたモデルデータベースがジェットエンジンである特定のボルトを参照オブジェクトのデータベースとして実行することができる。．ｓｔｌファイルはアセンブリファイルであり得る。特に、「ｊｔ」ファイルは、相当数のメモをファイルに挿入できるオープンフォーマットである。同一のボルトをジェットエンジン内から引き出して、一致するように表示できる。エンジン内の各々の一致場所を区別して強調表示することができる。エンジン内で６００個のボルトを見つけ、４００個のネジと区別するなど、検出できるサブアセンブリ又は部品の数に実際的な制限はない。そのような情報の使用には、特定のオブジェクトの部品表の作成、特許取得済みの偽造部品の検出、コンポーネントの故障モードの診断を含むことができる。

上記の各々の段階及びステップは、個別に、又は様々な組み合わせで実行することができる。例えば、段階１のすぐ後に段階６を実行できる。別の実施例では、モデルデータベース内で複数のメッシュ／オブジェクトが解析されている場合、各段階を通してすべてのメッシュ／オブジェクトを個別に解析できる。

本発明は、三次元データを処理する際に優れた有用性を提供するための基本技術であり、広範囲の用途を網羅する。検索ステップは、サイズ又はトポロジに関して、クエリ形状モデルと特徴部分との間の類似性の認識モードを変更できることが望ましい。

本発明の１つ以上の実施形態では、サイズ又はトポロジに関して任意のクエリ形状データに類似する形状部分をフレキシブルに検索及び表示することが可能である。問い合わせる基本的な質問の一つは、２つの形状が実際に同一の場合である。これには一意的な答えはなく、ユーザーの最も関心のある形状の態様に依存する。基本的なレベルでは、２つの形状が同一であるが異なる場所にある場合、ほとんどの目的でそれらを「同一」であるとしてカウントする。トポロジには、ジオメトリもはるかに幅広い同一性の概念がある。ここでは、一方が引っ張られ、引き伸ばされ、捩じられて他方のフォームになることが可能ならば、２つの形状は「同一」であると見なされる。

トポロジ的に類似した形状は、類似性の閾値を下げることにより検索することができる。類似性の閾値を低下させると、例えばターゲット形状の領域を拡大すると、検索される形状の範囲を拡大することができる。本発明は、メッシュ情報を使用して類似性の検索を行う。したがって、本発明により、トポロジ構造は異なるが、類似している形状を見つけることができる。

１つ以上の実施形態では、別の段階又はステップは、結果をスケーリングするために実行することができる。モデル内のファセット、又はモデル内で識別されたオブジェクトの数が参照モデルと同一である場合、それに応じて比較モデル（又は検索の場合はデータベース内で見つかったモデル）をスケーリングできる。スケーリングに続いて、レイヤー解析（ステップ１）を実行して、モデルがスケーリング又は伸長された範囲を識別することができる。モデルが一方向に伸長される場合、例えば延長される場合、ステップ５での一致モデルの識別に続くステップ１での処理は、スケーリングが行われた範囲（例えば、５０％伸長）を生成する。モデルが複数の方向に伸長される場合、例えば、モデルが比例的に５００％長くなるように伸長される場合、ステップ５でのスケーリング処理により比較モデルが参照モデルと同じサイズになるため、（他のモデル間で差異がどこにも存在しない想定すると）レイヤーベースの結果は１００％一致することになる。この場合、比較されたモデル又はデータベースで見つかったモデルをスケーリングするべき比率、例えば、合計サイズの８７％縮小又は拡張が表示される。

例示的な方法において：（１）プロセス３が実行される。（２）ｓｔｌファイルから三角形の数を取得し、同一であるか、１０％以内かどうかを確認する。（３）ファイルから最初の１，２，３，４などの三角形を取り出し、第２のファイルの最初の三角形と比較して、辺の長さの比率を確認する。（４）３つの辺を確認するためこの比率確認を三回行ってもよい。（５）多数のデータポイントとの一致を処理する。（６）以前のプロセスステップに戻って、比率を適用しながら処理を開始し、すべての三角形が一致するかどうかを確認する。

１つ以上の実施形態では、密度計算は、オブジェクトをマッチングするための別の情報源として実行することができる。加えて、人工知能を組み込んでユースケースを予測解析や規範的解析にまで拡張できる。１つ以上の実施形態は、その様々な態様を実行するための様々な人工知能（ＡＩ）ベースのスキームを採用してもよい。自動分類システム又はプロセスを介して、一つ又は複数の態様を促進することができる。分類子は、入力属性ベクトルｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘｎ）を、入力があるクラスに属するという信頼度にマッピングする関数である。言い換えれば、ｆ（ｘ）＝信頼度（クラス）である。そのような分類は、確率的又は統計ベースの解析（例えば、解析ユーティリティとコストへのファクター化）を使用して、ユーザーが自動的に実行されることを望む動作を予測又は推測することができる。

サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）は、利用することができる分類器の一例である。ＳＶＭは、超曲面がトリガー条件を非トリガー事象から分割しようとする、可能な入力のスペースで超曲面を見つけることによって動作する。直感的には、これにより、トレーニングデータと必ずしも同一ではないが類似している可能性があるテストデータの分類が正しくなる。異なる独立パターンを提供する他の有向及び無向モデル分類のアプローチ（例えば、ナイーブベイズ、ベイジアンネットワーク、決定木、ニューラルネットワーク、ファジィ論理モデル、及び確率的分類モデル）を採用することができる。本明細書で使用される分類は、優先度のモデルを開発するために利用される統計的回帰を含むことがある。

１つ以上の実施形態は、（例えば汎用トレーニングデータを介して）明示的にトレーニングされた分類器だけでなく、暗黙的にトレーニングされる（例えば、ユーザーの挙動を観察することを介して、外部情報を受信する）分類器を採用してもよい。例えば、ＳＶＭは、分類コンストラクタ、及び特徴選択モジュール内の学習又はトレーニングフェーズで構成することができる。したがって、分類器を使用して、所定の基準に従って決定することを含むがこれに限定されない多くの機能を自動的に学習及び実行することができる。

一つの用途は、ＣＴスキャナを使用して身体全体を診断するために器官などの個々のコンポーネントを特定し、これらのコンポーネントを既知の健康及び疾病の器官の以前のスキャンと比較して、疾病や癌の初期の指標を探す「ドクターＡＴＭ」又は「ＡＤＭ（自動ドクターマシン）」であろう。傾向を検出するために、同じ個人で作成された以前のモデルと比較することもできる。定期的なスキャンにより、変性骨格状態、癌のタイプ、心臓肥大などの疾患の早期発症を示す既知のパターンが出現した場合、ユーザーのアルゴリズムが警告を発することができるようにする。

本明細書に記載のプロセスの一つの用途は、オブジェクト内から文字を一致させることができるかどうかを確認するためのフォント用の参照オブジェクトのデータベースとのマッチングである。文字が見つかれば、オブジェクト内から単語又は刻印されたモデル番号を識別することができる。もう一つの用途は、製品が正しいファスナー又はコンポーネントで組み立てられていることを確認すること、又は新規又は修理されたアセンブリで使用されるコンポーネントを正しく識別することである。製品の一連の異なるバージョンを解析して、使用されるコンポーネントの経時的な進化を特定できる。未知の物理部品をスキャンして、元の．ｓｔｌバージョンのＣＡＤ／ＣＡＭモデルとマッチングして、追加の交換ユニットを作成できる。一致したプロトタイプ又はプロトタイプの一部は、厳密に一致する以前に設計、テスト、及び製造されたコンポーネントを識別できるため、不要な２番目のサプライチェーンを作成しなくても済む。

学校は学問的訓練のための３Ｄモデルを作成する学生の不正行為をチェックすることができる。本開示は、モデルの一部、伸長、又は再スケーリングされたモデルなどの一致の識別を提供する。学校は、既知の既存のモデルのデータベースを共有して、コピーをより困難にすることができる。

図６は、１つ以上の実施形態による、スライスの周囲測定値を使用した迅速マッチングの例示的な方法６００の流れ図を示している。方法６００は、三次元（３Ｄ）オブジェクトを記述する三角形メッシュデータの受信を開始する（ブロック６０２）。方法６００は、３つの直交する方向の各々で、スライサープログラムから３Ｄオブジェクトの次元レイヤーを取得することを含む（ブロック６０４）。方法６００は、３つの直交する方向の各々の各レイヤーの周囲長さの値を取得することを含む（ブロック６０６）。方法６００は、取得された周囲長さの値を、参照オブジェクトについて保存された周囲長さの値と比較することを含む（ブロック６０８）。方法６００は、３Ｄオブジェクトと取得され、保存された周囲長さの一致量に基づいて、参照オブジェクト間に一致があるかどうかを判定することを含む（ブロック６１０）。そこで方法６００は終了する。

図７は、１つ以上の実施形態による、３Ｄ三角形メッシュの各参照三角形を、隣接する三角形の合計周囲と関連付ける厳密なマッチングの例示的な方法７００のフローチャートを示す。方法７００は、三次元（３Ｄ）オブジェクトを記述する三角形メッシュデータの受信を開始する（ブロック７０２）。ブロック７０４で、参照三角形として評価された３Ｄオブジェクトの受信三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について：方法７００は、参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形を識別することを含む（ブロック７０６）。方法７００は、３つの隣接する三角形の周囲長さの合計周囲値を計算することを含む（ブロック７０８）。方法７００は、参照三角形に合計周囲値を割り当てることを含む（ブロック７１０）。方法７００は、３Ｄオブジェクトに割り当てられた全周囲値を参照オブジェクトに割り当てられた全周囲値と比較することを含む（ブロック７１２）。方法７００は、取得され、保存された全周囲値の一致量に基づいて、３Ｄオブジェクトと参照オブジェクトとの間に一致があるかどうかを判定することを含む（ブロック７１４）。そこで方法７００は終了する。

本発明による技術革新の態様は、製品設計、生産及び利用を含む３つの開発段階についで以下の用途があると考えられる。

これらの段階は：
ａ．設計段階
ｉ．ＣＡＤ
ｉｉ．３Ｄモデル
ｂ．実現
ｉ．製造
ｉｉ．レーザースキャンを使用した３Ｄ部品のスキャン
ｃ．利用
ｉ．損耗
ｉｉ．性能
ｉｉｉ．レーザースキャンを使用した３Ｄ部品のスキャン
を含む。

設計段階の増強／改善中、使用例には以下が含まれる：（ｉ）ＣＡＤ（ＳｏｌｉｄＷｏｒｋｓ、ＳｏｌｉｄＥｄｇｅ、ＡｕｔｏＣＡＤ）、（ｉｉ）ＡＮＳＩ及びその他の標準への準拠、（ｉｉｉ）類似モデル又は類似する相違の検索、（ｉｖ）モデル又はバージョンの相違、（ｖ）物理的属性の検索、及びあるケース内で定義された許容差、（ｖｉ）追加：部品（スキャン又は３Ｄ図面）が同一の部品／品目だけでなく、すべての変更を確認するための品質管理：（ａ）例えば＋／−などの＋許容差の順守、及び（ｂ）例えば、至適基準はｘであるが、許容差はＹであることを追加する。

実現段階の強化は、潜在的な市場の７０％をカバーする。例には次が含まれる：（ｉ）（ａ）３Ｄモデル（ＣＡＤ）とスキャンの比較などの品質管理、及び（ｂ）至適基準であるオブジェクトのスキャンと問題のオブジェクトのスキャンを比較してテストする。例には：（ｉｉ）ユーザーの３Ｄモデル解析の設定を自動調整するためにエンジニアが作成したＰＤＦ及びその他のドキュメントの「２Ｄ」情報の自動認識が含まれる。

本発明による技術革新の態様は、特に、遅く、高コストで、数多く検査するしかない一般的に知られた人による目視検査と比較して、速度と効率を高めることによる品質管理の改善を目指している。

座標測定機（ＣＭＭ）は、オブジェクトの物理的、幾何学的特性の測定に使用されるデバイスである。これらの機械は、オペレータが手動で制御することも、コンピュータで制御することもできる。測定は、この機械の第３の移動軸に取り付けられたプローブによって定義される。ＣＭＭは、設計意図に照らして部品又はアセンブリをテストするための製造及び組み立てプロセスで使用されるデバイスでもある。オブジェクトのＸ，Ｙ，及びＺ座標を正確に記録することにより、点が生成され、次いでこれらの点は特徴の構築のための回帰アルゴリズムを介して解析できる。これらの点は、オペレータにより手動で、又はダイレクトコンピュータ制御（ＤＣＣ）を介して自動的に配置されたプローブを使用して収集される。ＤＣＣ ＣＭＭは、同一の部品を繰り返し測定するようにプログラムでき、したがって、これは産業用ロボットの特殊な形態と見なすことができる。

品質管理を改善するために、ロバストな検査工程を有することは今日の製造業の世界では極めて重要である。正確な３Ｄスキャン及び検査解析により、企業は反復／調整ループを削減し、市場目標までの時間を遅らせることなく、適切な修正処置を迅速に導き出すことができる。１つ以上の実施形態では、３Ｄスキャナは、物理的な部品の形状を測定し、それをデジタル世界に持ち込む。データ出力は通常、ＳＴＬ（ステレオリソグラフィ）ファイルフォーマットで表されるポイントクラウドである。このデータは、元のＣＡＤ図面、又は許容差内の至適基準の部品の以前のスキャンと比較するために使用される。

次元データは、様々な技術を用いて取得することができる。繊細で尖った形状の部品の検査には、一般的に非接触技術が使用される。すなわち、物理的なプローブが部品に触れないようにする。一般に、非接触技術はすべて、プローブで探触されるサンプルから発生する何らかの形態のエネルギーを検出する。適切なエネルギーの形態には、光、熱、音が含まれる。エネルギーが光の形態である場合、その光は、可視光、赤外線（ＩＲ）光、近赤外線（ＮＩＲ）光、及び紫外線（ＵＶ）光のうちの一つ又は複数を含み得る。光検出に適したエネルギー検出器には、例えばフォトダイオードなどの光検出器、光位置検出器、アレイ検出器、ＣＣＤ（電荷結合素子）などが含まれる。熱検出に適したエネルギー検出器には、赤外線イメージャーが含まれる。音の検出に適したエネルギー検出器には、超音波トランスデューサーが含まれる。

次元測定デバイスは、マシンビジョン、３Ｄ光学スキャン、写真測量法、及び／又は構造光撮像を使用し得る。構成に応じて、次元測定デバイスは、部品の２Ｄ（二次元）及び／又は３Ｄ幾何学的測定値を生成できる。マシンビジョンは、電子画像処理及びアルゴリズムを使用して、部品の画像から幾何情報を抽出する技術である。３Ｄ光学スキャンは、多くの場合レーザーからの光反射を使用して、部品の表面幾何構造を計算する技術である。写真測量法は、通常は異なる角度からの複数の画像である電子画像の解析を通じて部品の幾何情報を決定する技術である。構造光撮像は、光のパターンを部品に投影し、部品の表面で反射したパターンの検出された歪みから表面プロファイルを計算する技術である。

次元測定装置がエネルギー放出器を含み、かつ使用している場合、このエネルギー放出器は、エネルギーを部品上に付与する。一般に、非接触測定の場合、エネルギーは光、熱及び／又は音などの放射形態のものである。エネルギーの形態が何であれ、エネルギー放出器は通常、部品を損傷したり、これに干渉したりするのに十分なエネルギーを与えない。発光に適したエネルギー放出器には、ランプ、広視野イルミネータ、構造化イルミネータ、レーザー、レーザースキャナ、フラッシュランプ、変調イルミネータが含まれる。さらに、次元測定装置は、光エネルギー放出器の補足又は代替として周囲光を使用するように構成されてもよい。したがって、エネルギー検出器は、部品によって反射及び／又は透過される周囲光を検出するように構成されてもよい。熱放出に適したエネルギー放出器にはヒーターが含まれる。音響放射に適したエネルギー放出器には、超音波トランスデューサーが含まれる。

１つ以上の実施形態では、３Ｄスキャン（例えば、レーザースキャン）に加えヘルパーソフトウェア（例えば、Ｐｏｌｙｗｏｒｋｓ）は、オブジェクトの物理的な幾何特性を測定するために使用することができる。本発明による技術革新の態様は、３Ｄレーザースキャンを取得し、次いでＣＡＤ標準及び／又は至適基準のレーザースキャンのいずれかと比較することを含む。

１つ以上の実施形態では、３Ｄスキャン装置は、セルタワー及び軍事アンテナの検査用などの大型構造物に有用であり得る。３Ｄスキャンデータは、年に２回必要な検査に使用して、タワーと取り付けられたアンテナの位置決めが視野／受信にとって最適な場所を提供していることを確認できる。例えば、３Ｄ モデルを取得するために、Ｌｉｄａｒ、レーザー、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、及び写真測量などでスキャンする自動ドローンによってスキャンを実行できる。３Ｄスキャンデータが取得されると、本発明による技術革新は、スキャンされたオブジェクトの関連する態様を、指定されたＣＡＤ図面又は精密にスキャンされたオブジェクトなどの以前に決定された至適基準と、高さ、中心線、角度などの関連パラメータに関して比較することができる。ユーザーは数若しくはパーセンテージなどで、デフォルト又はユーザー設定として許容範囲に設定することができる。

１つ以上の実施形態では、無人航空機（ＵＡＶ）でセルサイトをモデル化するための方法が提供され、この方法は、セルサイトでセルタワーの周囲の所与の飛行経路をＵＡＶに飛行させ、飛行フライト平面の周りのセルサイトの複数のスキャンを取得し、複数のスキャンを取得し、処理して、一つ又は複数の位置識別子及び／又は一つ又は複数の関心対象のオブジェクトに基づいてセルサイトの三次元（３Ｄ）モデルを定義することを含む。

１つ以上の実施形態では、無人航空機（ＵＡＶ）は、本体に配置された１つ以上のロータ、本体に連結された１つ以上のスキャニングデバイス、ワイヤレスインターフェース、ワイヤレスインターフェース及び１つ以上のスキャニングデバイスに結合されたプロセッサ、及び実行時にプロセッサに以下を実行させる命令、すなわち、ＵＡＶにセルサイトのセルタワーの周りの所定の飛行経路を飛行させるコマンドを処理し、１つ以上の位置識別子に関連するオブジェクト及び複数の写真の１つ以上の関心対象のオブジェクトに基づいて、セルサイトの三次元（３Ｄ）モデルを定義する処理システムに複数のスキャンを提供する命令を格納するメモリを装備している。

１つ以上の実施態様では、セルサイトでタワーに登る必要なく、３Ｄスキャンを使用してセルサイト監査を実行するためにコントローラに通信可能に接続された無人航空機（ＵＡＶ）で実行される方法は、コントローラを使用して、ＵＡＶをセルサイトのコンポーネントまで実質的に垂直に飛行させ、ＵＡＶを使用してセルサイトのコンポーネントをスキャンすることにより、セルサイトコンポーネントに関連するデータを収集し、収集されたデータを送信及び／又は保存し、収集されたデータを処理して、セルサイト監査の情報を取得することを含む。

１つ以上の実施形態では、本開示は、無人航空機を備えたセルサイト及びセルタワーの三次元（３Ｄ）モデリングに関する。本開示は、セルサイト及びセルタワーの３Ｄモデリング及び表現のためのＵＡＶベースのシステム及び方法を含む。システム及び方法は、セルサイトでＵＡＶを介して様々な三次元スキャンを取得し、セルサイトの周りを飛行して様々な場所の角度の異なる様々なスキャン（すなわち、許容可能な３Ｄモデルを生成するのに十分なスキャン）を取得し、セルサイトとセルタワーの３Ｄモデルを開発するための様々な写真を処理することを含む。加えて、３Ｄモデルが構築されると、３Ｄモデルは高さ、角度、厚さ、高度、さらには無線周波数（ＲＦ）などを含む様々な測定が可能になる。

１つ以上の実施態様では、本開示は、セルサイトのコンポーネントの個々のアンテナのダウンチルト角を決定するために使用されるセルサイトの監査を提供する。ダウンチルト角は、アンテナの機械的（外部）ダウンチルトである。セルサイト監査では、ダウンチルト角が期待値と比較される。

１つ以上の実施態様では、本開示は、アンテナの方位角が定義された角度内に配向されていることの確認など、アンテナの方位を確認する方法を提供する。方位角（ＡＺ）は、観測されるオブジェクトの真下の地平線上の点の真の（地理的な）北に対するコンパス方位である。

３Ｄスキャニングセンサは、システムがオブジェクトの三次元形状及び位置を捕捉することを可能にする。この３Ｄスキャニングセンサは、以下の技術のいずれか、又は以下の技術の組み合わせを使用して、３Ｄの位置と幾何学的トポロジを捕捉する。これらの３Ｄスキャン技術は、それらに限定されないが、可視及び不可視の構造化光、写真測量、レーザーダイナミックレンジイメージャ、光検出及び測距（Ｌｉｄａｒ）、レーザー三角測量、立体画像データ及び測光データ、又は光の偏光などであってよく、さらには上記の技術の幾つかを組み合わせて、テクスチャ付き又はテクスチャなしの３Ｄスキャンを作成してもよい。これらの３Ｄスキャナは、可視光又は不可視光（赤外線など）を使用して、オブジェクト又は人物を照らし、捕捉する。加えて、センサアセンブリは、ある特定の範囲の紫外線を放出し、感知できるカメラと照明システムを使用してもよい。これにより、肌の年齢スポットを捕捉し・検出可能であり得る。センサアセンブリはまた、オブジェクトを照明することを可能にする発光デバイスを含んでもよい。

さらに別の実施形態は、本明細書に提示される技術の１つ以上の実施形態を実施するように構成されたプロセッサ実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体を含む。これらの方法で考案されたコンピュータ可読媒体又はコンピュータ可読デバイスの実施形態が図８に示されており、実施形態８００は、コンピュータ可読データ８０６がエンコードされているＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ、フラッシュドライブ、ハードディスクドライブのプラッタなどのコンピュータ可読媒体８０８を含んでいる。一方、８０６に示されるように、複数の０及び１を含むバイナリデータなどのコンピュータ可読データ８０６は、本明細書に記載された一つ又は複数の原理に従って動作するように構成された一組のコンピュータ命令８０４を含む。このような一実施形態８００では、プロセッサ実行可能なコンピュータ命令８０４は、図６−７の方法６００、７００などの方法８０２を実行するように構成されてもよい。別の実施形態では、プロセッサ実行可能命令８０４は、図１の装置１００などのシステムを実施するように構成されてもよい。本明細書で提示される技術に従って動作するように構成された多くのそのようなコンピュータ可読媒体は、当業者によって考案され得る。

１つ以上の実施形態では、図９は、空中ドローン９０２などの前記３Ｄスキャン装置がセルタワー９０４、電波塔９０６などの検査のためなどに大型建造物で有用である屋外シナリオ９００を示している。３Ｄスキャン装置は、タワー９０４、９０６と取り付けられたアンテナ９０８の位置決めが視野／受信にとって最適な場所を提供していることを確認するために必要な２回の年次検査に使用することができる。空中ドローン９０２は、３Ｄモデルを取得するために、Ｌｉｄａｒ、レーザー、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）、又は写真測量法などを使用する一つ又は複数のスキャニングデバイス９１０を有することができる。空中ドローン９０２は、地理空間的に新たな３Ｄデータを以前の３Ｄスキャン９１２、９１４にそれぞれ向けることができる。１つ以上の実施形態では、空中ドローン９０２は、全地球測位システム（ＧＰＳ）衛星アレイ９１６などを介してさらなる方位情報を取得する。

本明細書に記載のデバイス及び／又はプロセスの少なくとも一部は、合理的な量の実験によりデータ処理システムに統合することができる。当業者は、典型的なデータ処理システムが一般に、システムユニットハウジング、ビデオ表示デバイス、メモリ、プロセッサ、オペレーティングシステム、ドライバ、グラフィカルユーザーインターフェース、及びアプリケーションプログラム、タッチパッド又はスクリーンなどの対話デバイスのうちの１つ又は複数、及び／又はフィードバックループや制御モーターを含む制御システム含むことを認識するであろう。典型的なデータ処理システムは、適切な任意の市販のコンポーネントを使用して実施することができる。

したがって、本明細書に記載のシステムは、以下に記載されるような様々な複数のハードウェア及び／又はソフトウェアコンポーネントを含んでもよい。説明を容易にするために、システム内の一つ又は複数のソフトウェア又はハードウェアコンポーネントによって実行できると考えられる様々な機能に従って、様々に説明されるハードウェア及びソフトウェアコンポーネントが記載、及び命名されることが理解されよう。しかし、システムは、以下に説明するものを含むがこれらに限定されない任意の数の機能を実行するように構成された任意の数のプログラムを組み込んでもよいことを理解されたい。さらに、説明を簡単にするために、複数のプログラムと複数のデータベースが記載されているが、実際には、様々な機能及び／又はデータベースは、一つ若しくは複数の場所で実行される単一のプログラム若しくは複数のプログラムの一部であってもよいことを理解されたい。

データベースが記載されている場合、（ｉ）記載されているデータベース構造に代わるデータベース構造を容易に採用することができ、また（ｉｉ）データベース以外の他のメモリ構造が容易に使用されてもよいことが当業者によって理解されるであろう。本明細書に提示されているサンプルデータベースの図や説明は、いずれも保存された情報表現の例示的な配置である。例えば、図面又は他の個所示されている表によって示唆されている配置の他に、任意の数の他の配置を使用してもよい。同様に、データベースの図示された項目は、例示的な情報のみを表す。当業者は、項目の数及び内容が本明細書に記載されたものと異なってもよいことを理解するであろう。さらに、データベースを表として示しているが、（関係データベース、オブジェクトベースのモデル及び／又は分散データベースなどを含む）他のフォーマットが周知されており、本明細書で記載するデータタイプを保存及び操作するために使用できよう。同様に、データベースのオブジェクトメソッド又は挙動を使用して、本明細書で記載するような様々なプロセスを実施してもよい。加えて、データベースは、既知の方法で、データベース内のデータにアクセスする任意のデバイス（複数可）からローカル又はリモートに保存されてもよい。

プロセスステップ、アルゴリズムなどは順番に記載されることがあるが、そのようなプロセスは、異なる順序で機能するように構成されてもよい。言い換えれば、明示的に記載されるステップの順番又は順序は、必ずしもステップがその順序で実行されるという要件を示すものではない。むしろ、本明細書で説明されるプロセスのステップは、実用的な任意の順序で実行されてもよい。さらに、（例えば、あるステップが他のステップの後に記載されるため）非同時的に行われるものと記載又は暗示されているにも関わらず、幾つかのステップが同時に実行されてもよい。さらに、図面におけるその描写によるプロセスの例示は、例示されたプロセスがそれに対する他の変形及び修正を除外することを意味せず、例示されたプロセス又はそのステップのいずれかが本発明に必要であることを意味せず、図示のプロセスが好ましいことを意味しない。プロセスは複数のステップを含むものとして記載されることがあるが、それはすべて又はいずれかのステップが必須又は必要であることを意味するものではない。記載した発明（複数可）の範囲内の様々な他の実施形態は、記載したステップの一部又は全部を省略する他のプロセスを含む。別段に明記されていない限り、ステップは必要でも必須でもない。

本発明を実施するためのコンピューティング環境内の例示的システムにおいて、本発明は、Ｉｎｔｅｌ、ＩＢＭ、ＡＭＤ、Ｍｏｔｏｒｏｌａ、Ｃｙｒｉｘ、その他から市販されているコンピューティングシステムの形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピューティングシステムのコンポーネントには、これらに限定されないが、処理ユニット、システムメモリ、及びシステムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理ユニットに結合するシステムバスが含まれる。システムバスは、様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するメモリバス又はメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含む幾つかのタイプのバス構造のいずれでもよい。コンピューティングシステムは通常、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピューティングシステムによってアクセスできる任意の利用可能な媒体であってよく、揮発性及び不揮発性媒体、リムーバブル及び非リムーバブル媒体の両方が含まれる。限定するものではないが、一例として、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又はその他のデータなどの情報を保存するための任意の方法又は技術で実施された揮発性及び不揮発性、リムーバブル及び非リムーバブル媒体が含まれる。

コンピュータのメモリは、限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ又は他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）又は他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイス、又は所望の情報を保存するために使用でき、コンピューティングシステムによってアクセスできるその他の媒体を含む。システムメモリは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性及び／又は不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動時など、コンピューティングシステム内の要素間で情報を転送するのに役立つ基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）は、通常はＲＯＭに保存される。ＲＡＭは通常、すぐにアクセスでき、及び／又は処理ユニットによって現在操作されているデータ及び／又はプログラムモジュールを含んでいる。限定するものではないが、一例として、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、及びプログラムデータが示されている。

コンピューティングシステムはまた、他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体を含んでいてもよい。単なる例として、非リムーバブル不揮発性磁気媒体の読み取り又は書き込みを行うハードディスクドライブ、リムーバブル不揮発性磁気ディスクの読み取り又は書き込みを行う磁気ディスクドライブ、ＣＤ ＲＯＭ又は他の光学媒体などのリムーバブル不揮発性光ディスクを及び本実施形態の発明を保存するために使用可能であろう。例示的な動作環境で使用できるその他のリムーバブル／非リムーバブル、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体にはそれらに限定されないが、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、デジタル多用途ディスク、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭなどが含まれる。ハードディスクドライブは通常、インターフェースなどの非リムーバブルメモリインターフェースを介してシステムバスに接続され、磁気ディスクドライブと光ディスクドライブは、通常、インターフェースなどのリムーバブルメモリインターフェースを介してシステムバスに接続される。

上述のドライブ及びそれらに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピューティングシステムのためのコンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール及び他のデータの保存を行う。例えば、ハードディスクドライブは、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、及びプログラムデータを保存するものとして示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、プログラムデータと同一でもよく、異なっていてもよいことに留意されたい。オペレーティングシステム、アプリケーションプログラム、他のプログラムモジュール、及びプログラムデータには、少なくとも異なるコピーであることを示すために、異なる番号が付される。

ユーザーは、タブレット又は電子デジタイザ、マイクロホン、キーボード、及び一般にマウス、トラックボール、又はタッチパッドと呼ばれるポインティングデバイスなどの入力デバイスを介してコンピューティングシステムにコマンド及び情報を入力することができる。これら及びその他の入力デバイスは、多くの場合、システムバスに結合されたユーザー入力インターフェースを介して処理ユニットに接続されるが、パラレルポート、ゲームポート、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインターフェース及びバス構造によって接続されてもよい。モニタ又は他のタイプのディスプレーデバイスも、ビデオインターフェースなどのインターフェースを介してシステムバスに接続される。モニタは、タッチスクリーンパネルなどと統合されてもよい。モニタ及び／又はタッチスクリーンパネルは、タブレット型パーソナルコンピュータなど、コンピューティングシステムが組み込まれているハウジングに物理的に結合できることに留意されたい。加えて、コンピューティングシステムなどのコンピュータはまた、出力周辺インターフェースなどを介して接続することができるスピーカーやプリンタなどの他の周辺出力デバイスを含んでもよい。

コンピューティングシステムは、リモートコンピューティングシステムなどの一つ又は複数のリモートコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク環境で動作することができる。リモートコンピューティングシステムは、パーソナルコンピュータ、サーバー、ルーター、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、又はその他の一般的なネットワークノードであってよく、メモリストレージデバイスのみが示されているが、通常、コンピューティングシステムに関して上記の要素の多くを、又はすべてを含む。図示された論理接続には、ネットワークインターフェイスを介して接続するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）とモデムを介して接続するワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）が含まれるが、他のネットワークも含まれる場合がある。このようなネットワーク環境は、オフィス、企業規模のコンピューターネットワーク、イントラネット、及びインターネットで一般的である。

例えば、本実施形態では、コンピュータシステムは、データが移行されるソースマシンを含んでもよく、リモートコンピューティングシステムは、移行先マシンを含むことができる。ただし、移行元マシンと移行先マシンはネットワーク又はその他の手段で接続する必要はなく、代わりに、移行元プラットフォームで書き込み、かつ移行先プラットフォームで読み取ることができる任意の媒体を介してデータを移行できることに留意されたい。

ＩＢＭ ＯＳ／２、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）、ＵＮＩＸ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ、ＡｐｐｌのＭａｃ ＯＳＸ及び他の市販のオペレーティングシステムなどのオペレーティングシステムソフトウェアに従って動作する中央プロセッサは、本発明によって提供されるサービスのための機能を提供する。一つ又は複数のオペレーティングシステムは、中央の場所又は分散した場所（すなわち、ミラー化された場所又はスタンドアロンの場所）に存在する場合がある。ソフトウェアプログラム又はモジュールは、これらに限定されないが、クライアント要求の促進、システムメンテナンス、セキュリティ、データストレージ、データバックアップ、データマイニング、ドキュメント／レポート生成、アルゴリズムなどのタスクを実行するようオペレーティングシステムに指示する。提供される機能は、ハードウェアで直接、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、又はこの２つの任意の組み合わせで実施されてもよい。さらに、ソフトウェアの動作の一部又は全部は、ハードウェア、ソフトウェアモジュール、又は２つの任意の組み合わせを介して、１つ以上のサーバー又はクライアントのシステムによって実行される。ソフトウェアモジュール（プログラム又は実行可能モジュール）は、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、光ディスク、又は当技術分野で周知のその他の保存媒体内に常駐する。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合される。代替方法では、記憶媒体はプロセッサに統合されてもよい。プロセッサ及び記憶媒体は、ＡＳＩＣ内に常駐してもよい。バスは、当技術分野で周知の様々なプロトコルに従って動作する光バス又は従来のバスであってよい。

本明細書に引用されるすべての刊行物、特許又は特許出願は、上記又は下記に関わらず、あたかも各々のそのような刊行物、特許、又は特許出願が具体的かつ個別的に参照により本明細書中に組み込まれることが示されると同程度に、全体として参照により本明細書中に組み込まれる。参照により本明細書に組み込まれると言われる特許、刊行物、又はその他の開示資料の全部又は一部は、組み込まれた資料が本開示に参照として組み込まれる既存の定義、陳述と矛盾しない範囲でのみ本明細書に組み込まれることを理解されたい。したがって、必要な範囲で、本明細書に明示的に記載されている開示は、参照により本明細書に組み込まれている矛盾する資料に優先する。参照により本明細書に組み込まれると言われるが、本明細書に記載されている既存の定義、陳述、又はその他の開示資料と矛盾する資料又はその一部は、その組み込まれた資料と既存の開示との間に矛盾が生じない範囲でのみ組み込まれる。

本明細書、及び添付の特許請求の範囲で用いられるように、単数形「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、内容が明確にそうでないことを示さない限り、複数の指示対象を含むことに留意する必要がある。したがって、例えば、「着色剤」への言及は、２つ以上のそのような薬剤を含む。

別段に定義されない限り、本明細書で用いられるすべての技術用語及び科学用語は、本発明が関連する当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に記載のものと類似又は等価の多くの方法及び材料を本発明の実施に使用することができるが、好ましい材料及び方法は本明細書に記載されている。

当業者によって理解されるように、本発明の方法及び組成物は、先行技術の方法及び組成物に関連する不利益及び欠点を実質的に低減又は除去する。

本開示で使用される場合、用語「含む」、「含んでいる」、及び語源用語「含む」からの他の派生語は、記載の機能、要素、整数、ステップ、又はコンポーネントの存在を特定する非限定用語であることを意図するものであり、一つ又は複数の他の機能、要素、整数、ステップ、コンポーネント、又はそれらの群の存在又は追加を排除することを意図したものではない留意されたい。

必要に応じて、本発明の詳細な実施形態が本明細書に開示されている。しかし、開示された実施形態は、本発明の単なる例示であり、様々な形態で具体化できることを理解されたい。したがって、本明細書で開示される特定の構造及び機能の詳細は、限定的に解釈されるべきではなく、単に特許請求の範囲の基礎として、及び実質的にすべての適切に詳細な構造で本発明を様々に利用するように当業者に教示するための代表的な基礎として解釈されるべきである。

本明細書に開示された本発明の例示的な実施形態が上述の目的を満たすことは明らかであるが、多数の修正及び他の実施形態が当業者によって考案され得ることが理解されよう。したがって、添付の特許請求の範囲は、本発明の趣旨及び範囲内にあるそのようなすべての修正及び実施形態を網羅するものであることを理解されたい。

Claims (15)

1. 三次元（３Ｄ）オブジェクトを記述する三角形メッシュデータを受信し、
   ３つの直交する方向の各々について、スライサープログラムから３Ｄオブジェクトの次元レイヤーを取得し、
   前記３つの直交する方向の各々で、各レイヤーの周囲長さの値を取得し、
   前記取得された周囲長さの値を参照オブジェクトの保存された周囲長さと比較し、
   前記取得され、保存された周囲長さの値と保存された周囲長さの値との一致量に基づいて、前記３Ｄオブジェクトと前記参照オブジェクトとに一致があるか否かを判定する方法。
2. 前記３Ｄオブジェクトはより小さい３Ｄオブジェクトを包含し、前記方法は、
   前記３つの直交する方向の各々の各レイヤーについて、
   前記３Ｄオブジェクトの印刷シェル表面への３Ｄ印刷アプリケーションを構成し、
   前記構成された３Ｄ印刷アプリケーションに前記レイヤーを送信し、
   前記送信されたレイヤーの前記３Ｄ印刷によって定義された一つ又は複数の表面を受
   信し、
   より小さい前記３Ｄオブジェクトを、前記３Ｄオブジェクトのより大きい周囲面内のより小さい周囲面として検出し、
   前記より小さい周囲面の内周長さの値を取得し、
   前記取得された内周長さの値を、より小さい参照オブジェクトの保存された周囲長さの値と比較し、
   前記取得され、保存された周囲長さの値の一致量に基づいて、前記内部の３Ｄオブジェクトと前記より小さい参照オブジェクト間に一致があるか否かを判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 内部３Ｄオブジェクトは複数のシンボルを含み、前記より小さい参照オブジェクトはフォントの集合を含み、前記方法は、それぞれのシンボルと前記フォントの集合との一致に基づいて前記３Ｄオブジェクトの識別情報を検出することをさらに含む請求項２に記載の方法。
4. 前記取得され、保存された周囲長さの値との一致が不十分であるとの判定に応答して、
   参照三角形として評価された、前記受信された前記３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について、
   前記参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形を識別し、
   前記３つの隣接する三角形の前記周囲長さの合計周囲値を計算し、
   前記参照三角形に前記合計周囲値を割り当て、
   前記３Ｄオブジェクトに割り当てられた前記合計周囲値を、前記参照オブジェクトに割り当てられた合計周囲値と比較し、
   前記取得され、保存された合計周囲値の一致量に基づいて、前記３Ｄオブジェクトと前記参照オブジェクトとに一致があるか否かを判定することをさらに含む請求項１に記載の方法。
5. 前記取得され、保存された周囲長さの値の一致が不十分であるとの判定に応答して、
   参照三角形として評価された、前記受信された前記３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について、
   前記参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形、及び前記参照三角形と頂点を共有する他のすべての三角形を識別し、
   前記３つの隣接する三角形、及び頂点を共有する他のすべての三角形の周囲長さの合計周囲値を計算し、
   前記参照三角形に前記合計周囲値を割り当て、
   前記３Ｄオブジェクトに割り当てられた前記合計周囲値を、前記参照オブジェクトに割り当てられた合計周囲値と比較し、
   前記取得され、保存された周囲長さの値の一致量に基づいて、前記３Ｄオブジェクトと前記参照オブジェクトとに一致があるか否かを判定することをさらに含む請求項１に記載の方法。
6. 三次元の一致を得るために、１つ、２つ、又は３つの選択された数の直交方向で前記３Ｄオブジェクトを前記参照オブジェクトに対してスケーリングすることをさらに含む請求項１に記載の方法。
7. 前記３Ｄオブジェクト内の第１の数の３Ｄ三角形を判定し、
   前記参照オブジェクト内の第２の数の３Ｄ三角形を判定し、
   前記第１の数と第２の数とのパーセント差が閾値を超えると、それに応答して前記３Ｄオブジェクトをスケーリングすることをさらに含む請求項６に記載の方法。
8. 前記三次元メッシュデータは、ステレオリソグラフィを使用するコンピュータ支援設計ソフトウェアフォーマットを含み、
   前記スライサープログラムからの各レイヤーは、コンピュータ数値制御（ＣＮＣ）コードを含む請求項１に記載の方法。
9. 第１の時点で通信タワーをスキャンして前記第１の三角形メッシュデータを取得し、
   第２の時点で前記通信タワーをスキャンして第２の三角形メッシュデータを取得し、
   前記取得され、保存された合計周囲値の一致量に基づいて、前記第２の三角形メッシュデータに基づく前記３Ｄオブジェクトと前記三角形メッシュデータに基づく前記参照オブジェクトとに一致があるか否かを判定することをさらに含む請求項１に記載の方法。
10. アンテナ検査の一部として、前記第１及び第２の両方の三角形メッシュデータの３Ｄオブジェクト間の偏差量を判定することをさらに含む請求項９に記載の方法。
11. 三次元（３Ｄ）オブジェクトを記述する三角形メッシュデータを受信し、
    参照三角形として評価された、前記受信された前記３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について、
    前記参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形を識別し、
    前記３つの隣接する三角形の前記周囲長さの合計周囲値を計算し、
    前記参照三角形に前記合計周囲値を割り当て、
    前記３Ｄオブジェクトに割り当てられた前記合計周囲値を、前記参照オブジェクトに割り当てられた合計周囲値と比較し、
    前記取得され、保存された周囲長さの値の一致量に基づいて、前記３Ｄオブジェクトと前記参照オブジェクトとに一致があるか否かを判定する方法。
12. 参照三角形として評価された、前記受信された前記３Ｄオブジェクトの三角形メッシュデータの各々の３Ｄ三角形について、
    前記参照三角形と辺を共有する３つの隣接する三角形、及び前記参照三角形と頂点を共有する他のすべての三角形を識別し、
    前記３つの隣接する三角形、及び頂点を共有する他のすべての三角形の周囲長さの合計周囲値を計算し、
    前記参照三角形に前記合計周囲値を割り当て、
    前記３Ｄオブジェクトに割り当てられた前記合計周囲値を、前記参照オブジェクトに割り当てられた合計周囲値と比較し、
    前記取得され、保存された周囲長さの値の一致量に基づいて、前記３Ｄオブジェクトと前記参照オブジェクトに一致があるか否かを判定することをさらに含む請求項１１に記載の方法。
13. 三次元の一致を得るために、１つ、２つ、又は３つの選択された数の直交する方向で前記３Ｄオブジェクトを前記参照オブジェクトに対してスケーリングすることをさらに含む請求項１１に記載の方法。
14. 前記３Ｄオブジェクト内の第１の数の３Ｄ三角形を判定し、
    前記参照オブジェクト内の第２の数の３Ｄ三角形を判定し、
    前記第１の数と第２の数とのパーセント差が閾値を超えると、それに応答して前記３Ｄオブジェクトをスケーリングすることをさらに含む請求項１３に記載の方法。
15. 前記三次元メッシュデータは、ステレオリソグラフィを使用するコンピュータ支援設計ソフトウェアフォーマットを含み、
    前記スライサープログラムからの各レイヤーは、コンピュータ数値制御（ＣＮＣ）コードを含む請求項１１に記載の方法。