KR101931773B1 - 형상 모델링 방법, 이를 이용하는 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 형상 모델링 장치는 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 패턴 이미지 캡쳐 모듈, 획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 패턴 영역 판단 모듈, 판단된 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 패턴 컴포넌트 식별 모듈 및 식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 형상 모델링 모듈을 포함할 수 있다.

Description

형상 모델링 방법, 이를 이용하는 장치 및 시스템{METHOD FOR SHAPE MODELING, DEVICE AND SYSTEM USING THE SAME}

본 발명의 기술적 사상은 형상 모델링 방법, 이를 이용하는 장치 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별할 수 있는 형상 모델링 방법, 이를 이용하는 장치 및 시스템에 관한 것이다.

프로젝터와 카메라를 이용하여 3차원 형상을 모델링하는 시스템에서는 모델링된 3차원 형상이 실제 모델링 대상을 얼마나 정확하게 재현하였는지가 핵심적인 성능 지표로 여겨진다.

이러한 모델링 시스템에서, 프로젝터는 코드화된 패턴을 모델링 대상에 투사하며, 투사된 패턴은 카메라를 통하여 촬영된다. 이후 투사된 패턴과 촬영된 패턴 간의 위치관계를 수학적으로 계산함으로써, 3차원 형상이 모델링된다.

본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제는 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별할 수 있는 형상 모델링 방법, 이를 이용하는 장치 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 형상 모델링 장치는 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 패턴 이미지 캡쳐 모듈, 획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 패턴 영역 판단 모듈, 판단된 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 패턴 컴포넌트 식별 모듈 및 식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 형상 모델링 모듈을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 영역 판단 모듈은, 상기 패턴 이미지로부터 상기 기준 패턴 컴포넌트를 추출하는 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈 및 상기 기준 패턴 컴포넌트를 기준으로 하여 상기 컬러 패턴의 패턴 영역을 구분하고, 구분된 패턴 영역에 관한 패턴 영역정보를 생성하는 패턴 영역정보 생성 모듈을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 영역 판단 모듈은, 상기 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈에 의해 추출된 상기 기준 패턴 컴포넌트의 형상 또는 두께에 기초하여 상기 기준 패턴 컴포넌트를 식별하는 기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈을 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 컴포넌트 식별 모듈은, 상기 패턴 이미지로부터 식별 대상이 되는 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 선택하는 패턴 컴포넌트 선택 모듈, 상기 패턴 컴포넌트 선택 모듈에 의해 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트와 인접한 위치에 배치된 상기 인접 패턴 컴포넌트를 추출하는 인접 패턴 컴포넌트 추출 모듈 및 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 상기 인접 패턴 컴포넌트의 색상에 기초하여 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 위치를 식별하는 패턴 컴포넌트 위치식별 모듈을 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 형상 모델링 장치는, 상기 모델링 이미지를 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성하는 영상 모델링 모듈을 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 형상 모델링 장치는, 생성된 상기 모델링 영상으로부터 상기 모델링 대상의 움직임을 분석하는 영상 분석 모듈을 더 포함하는, 형상 모델링 장치.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 형상 모델링 장치는, 생성된 상기 모델링 영상 또는 상기 영상 분석 모듈에 의해 분석된 상기 모델링 대상의 움직임을 표시하는 디스플레이를 더 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 영역 내의 패턴 컴포넌트들은 가운데 위치한 패턴 컴포넌트를 기준으로 대칭을 이루는 색상으로 구성될 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 컴포넌트들 각각은, 빨간색, 녹색, 또는 파란색으로 구성될 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 컬러 패턴 내의 상기 패턴 컴포넌트를 제외한 영역은, 검은색으로 구성될 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 기준 패턴 컴포넌트는, 흰색으로 구성될 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 형상 모델링 방법은 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 단계, 획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 단계, 판단된 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 단계 및 식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 패턴 영역을 판단하는 단계는, 상기 패턴 이미지로부터 상기 기준 패턴 컴포넌트를 추출하는 단계 및 상기 기준 패턴 컴포넌트를 기준으로 하여 상기 컬러 패턴의 패턴 영역을 구분하고, 구분된 패턴 영역에 관한 패턴 영역정보를 단계를 포함할 수 있다.

예시적인 실시예에 따르면, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 단계는, 상기 패턴 이미지로부터 식별 대상이 되는 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 선택하는 단계, 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트와 인접한 위치에 배치된 상기 인접 패턴 컴포넌트를 추출하는 단계 및 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 상기 인접 패턴 컴포넌트의 색상에 기초하여 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 위치를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 일 양태에 따른 형상 모델링 시스템은 모델링 대상에 컬러 패턴을 투사하는 패턴 투사 장치 및 상기 모델링 대상에 투사된 상기 컬러 패턴을 이용하여, 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하는 형상 모델링 장치를 포함하며, 상기 형상 모델링 장치는, 상기 모델링 대상에 투사된 상기 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 패턴 이미지 캡쳐 모듈, 획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 패턴 영역 판단 모듈, 판단된 패턴 영역과 타겟 패턴 컴포넌트의 인접 패턴 컴포넌트를 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 패턴 컴포넌트 식별 모듈 및 식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 형상 모델링 모듈을 포함할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 의한 실시 예들에 따른 방법과 장치는, 패턴 투사 장치에서 투사되는 패턴 내의 기준 패턴 컴포넌트를 이용하여 패턴 영역을 구분하며, 인접 패턴 컴포넌트를 함께 이용하여 타겟 패턴 컴포넌트를 식별함으로써 적은 수의 색상으로 높은 해상도를 가지는 패턴을 구성할 수 있는 효과가 있다.

특히, 본 발명의 실시 예에 따라 투사되는 패턴의 패턴 컴포넌트들의 색상이 빛의 3원색인 빨간색, 녹색, 또는 파란색 만으로 구성되는 경우 각 패턴 컴포넌트들 간의 큰 색상 값 차이로 인하여 패턴 컴포넌트의 식별 정확도가 크게 향상될 수 있다.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시 예에 따른 형상 모델링 시스템의 개념도이다.
도 2는 도 1의 패턴 투사 장치에 의해 투사되는 컬러 패턴의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 형상 모델링 장치의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 패턴 영역 판단 모듈의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 5는 도 3에 도시된 패턴 컴포넌트 식별 모듈의 일 실시 예에 따른 블록도이다.
도 6은 도 1의 형상 모델링 시스템에서 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 좌표를 계산하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 7은 도 6에 도시된 과정에 따라 계산된 좌표를 이용하여 형상을 모델링하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7에 도시된 과정에 따라 모델링된 모델링 이미지를 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시 예에 따른 형상 모델링 방법의 플로우차트이다.

본 발명의 기술적 사상은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 기술적 사상을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명의 기술적 사상을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

또한, 본 명세서에 기재된 "~부(유닛)", "~기", "~자", "~모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

그리고 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.

본 명세서에서 모듈(module)이라 함은 본 발명의 실시 예에 따른 방법을 수행하기 위한 하드웨어 또는 상기 하드웨어를 구동할 수 있는 소프트웨어의 기능적 또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.

따라서 상기 모듈은 프로그램 코드와 상기 프로그램 코드를 수행할 수 있는 하드웨어 리소스(resource)의 논리적 단위 또는 집합을 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.

이하, 본 발명의 기술적 사상에 따른 실시 예들을 차례로 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시 예에 따른 형상 모델링 시스템의 개념도이다.

도 1을 참조하면, 형상 모델링 시스템(10)은 패턴 투사 장치(100)와 형상 모델링 장치(300)를 포함할 수 있다.

패턴 투사 장치(100)는 모델링 대상(200)에 컬러 패턴(color pattern, CP)을 투사할 수 있다.

실시 예에 따라, 패턴 투사 장치(100)는 여러 형태의 컬러 패턴(CP)을 확대 및 투사할 수 있는 장치, 예컨대 프로젝터(projector)로 구현될 수 있다.

패턴 투사 장치(100)에 의해 투사된 컬러 패턴(CP)은 모델링 대상(200)의 모델링 하고자 하는 부위의 3차원 형상에 따라 굴곡진 형태로 투사될 수 있다.

형상 모델링 장치(300)는 모델링 대상(200)에 투사된 컬러 패턴(CP)의 패턴 이미지(PI)를 획득하고, 획득한 패턴 이미지(PI)를 이용하여 모델링 대상(200)의 형상을 모델링할 수 있다.

형상 모델링 장치(300)의 세부적인 구조 및 동작은 도 2 내지 도 9를 참조하여 후술하도록 한다.

도 2는 도 1의 패턴 투사 장치에 의해 투사되는 컬러 패턴의 일 실시 예를 나타낸 도면이다.

도 1과 도 2를 참조하면, 컬러 패턴(CP)은 복수의 패턴 컴포넌트들(PTC)과 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 포함하여 구성될 수 있다.

실시 예에 따라, 복수의 패턴 컴포넌트들(PTC)은 빨간색, 녹색, 또는 파란색으로 구성되어 높은 색상 대비를 나타낼 수 있다.

기준 패턴 컴포넌트(PTR)는 컬러 패턴(CP) 내의 패턴 영역을 구분하는 기준이 되며, 컬러 패턴(CP)은 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 기준으로 하여 제1패턴 영역(RG1)과 제2패턴 영역(RG2)으로 구분될 수 있다.

실시 예에 따라, 기준 패턴 컴포넌트(PTR)는 인식률이 가장 높은 흰색으로 구성될 수 있다.

실시 예에 따라, 컬러 패턴(CP)은 복수의 기준 패턴 컴포넌트들을 포함할 수도 있으며, 이 경우 컬러 패턴(CP)은 3개 이상의 패턴 영역들로 구분될 수 있다.

실시 예에 따라, 컬러 패턴(CP)은 패턴 영역(예컨대, RG1)에서 가운데 위치한 패턴 컴포넌트(예컨대, PT4)를 기준으로 대칭을 이루는 색상으로 구성될 수 있다.

실시 예에 따라, 컬러 패턴(CP)이 형상 모델링 장치(300)에 의해 패턴 이미지(PI)로 획득되었을 때 복수의 패턴 컴포넌트들(PTC) 각각이 더욱 높은 정확도로 식별될 수 있도록 하기 위해서, 컬러 패턴(CP) 내의 패턴 컴포넌트(PTC, PTR)을 제외한 영역(PTB)은 검은색으로 구성될 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 형상 모델링 장치의 일 실시 예에 따른 블록도이다.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 형상 모델링 장치(300)는 패턴 이미지 캡쳐 모듈(310), 패턴 영역 판단 모듈(320), 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330), 형상 모델링 모듈(340), 데이터 버퍼(data buffer, 350), 영상 모델링 모듈(360), 영상 분석 모듈(370), 및 디스플레이(display, 380)를 포함할 수 있다.

패턴 이미지 캡쳐 모듈(310)은 모델링 대상(200)에 투사된 컬러 패턴(CP)의 패턴 이미지(PI)를 획득할 수 있다.

실시 예에 따라, 패턴 이미지 캡쳐 모듈(310)는 패턴 이미지(PI)를 획득하기 위한 카메라 모듈을 포함하는 형태로 구현될 수 있다.

패턴 이미지 캡쳐 모듈(310)은 획득한 패턴 이미지(PI)를 패턴 영역 판단 모듈(320)과 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330) 각각으로 전달할 수 있다.

패턴 영역 판단 모듈(320)은 획득한 패턴 이미지(PI)에 포함된 기준 패턴 컴포넌트(PTR)에 기초하여 패턴 영역을 판단할 수 있다.

실시 예에 따라, 패턴 영역 판단 모듈(320)은 기준 패턴 컴포넌트(PTR)을 기준으로 일측은 제1패턴 영역(RG1), 타측은 제2패턴 영역(RG2)으로 판단할 수 있다.

패턴 영역 판단 모듈(320)의 세부적인 구조 및 동작에 대해서는 도 4를 참조하여 후술하도록 한다.

패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)은 패턴 영역 판단 모듈(320)에 의해 판단된 패턴 영역(RG1, RG2)과 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT2)의 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT1 또는 PT3)를 함께 이용하여 타겟 패턴 컴포넌트를 식별할 수 있다.

패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)의 세부적인 구조 및 동작에 대해서는 도 5를 참조하여 후술하도록 한다.

형상 모델링 모듈(340)은 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)에 의해 식별된 정보를 이용하여, 모델링 대상(200)의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성할 수 있다.

실시 예에 따라, 형상 모델링 모듈(340)은 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)에 의해 식별된 정보를 이용하여 모델링 대상(200)에 투사된 컬러 패턴(CP)의 각 패턴 컴포넌트들(PTC)의 좌표를 계산할 수 있다. 또한, 형상 모델링 모듈(340)은 계산된 패턴 컴포넌트들(PTC)의 좌표를 이용하여 모델링 대상(200)의 형상을 모델링 할 수 있다. 형상 모델링 모듈(340)의 형상 모델링 과정은 도 6과 도 7을 참조하여 후술하도록 한다.

데이터 버퍼(350)는 형상 모델링 모듈(340)에 의해 생성된 모델링 이미지를 일시적으로 저장하였다가 영상 모델링 모듈(360)로 전달할 수 있다.

영상 모델링 모듈(360)은 데이터 버퍼(350)를 통하여 전달된 모델링 이미지들을 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성할 수 있다. 영상 모델링 모듈(360)이 모델링 영상을 생성하는 과정은 도 7을 참조하여 후술하도록 한다.

영상 분석 모듈(370)은 영상 모델링 모듈(360)에 의해 생성된 모델링 영상으로부터 모델링 대상(200)의 움직임을 분석할 수 있다.

실시 예에 따라, 영상 분석 모듈(370)은 모델링 영상에서의 특징점을 추출하고 추출된 특징점이 이동하는 형태에 따라 모델링 대상(200)의 움직임을 분석할 수 있다.

실시 예에 따라, 형상 모델링 시스템(10)이 환자의 목넘김 장애(swallowing disorder)를 진단하기 위한 시스템으로 구현되는 경우, 영상 분석 모듈(370)은 환자가 음식물을 삼키는 동안 갑상연골(thyroid cartilage)의 움직임 궤적 및 움직임 속도를 분석하여 목넘김 장애 정도를 분석할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 형상 모델링 시스템(10)이 환자의 무릎이나 팔꿈치 관절의 재활도 측정을 위한 시스템으로 구현되는 경우, 영상 분석 모듈(370)은 관절의 움직임 각도와 움직임 속도를 분석하여 재활 정도를 분석할 수 있다.

디스플레이(380)는 영상 모델링 모듈(360)에 의해 생성된 모델링 영상 또는 영상 분석 모듈(370)에 의해 분석된 모델링 대상(200)의 움직임을 표시할 수 있다.

도 4는 도 3에 도시된 패턴 영역 판단 모듈의 일 실시 예에 따른 블록도이다.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 패턴 영역 판단 모듈(320)은 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈(322), 기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈(324), 및 패턴 영역정보 생성 모듈(326)을 포함할 수 있다.

기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈(322)는 패턴 이미지 캡쳐 모듈(310)에 의하여 획득된 패턴 이미지(PI)로부터 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 추출할 수 있다.

실시 예에 따라, 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈(322)은 획득된 패턴 이미지(PI)에서 미리 정해진 기준 패턴 컴포넌트(PTR)의 색상, 예컨대 흰색을 이용하여 해당 색상을 나타내는 패턴 컴포넌트를 기준 패턴 컴포넌트(PTR)로 결정 및 추출할 수 있다.

실시 예에 따라, 컬러 패턴(CP)에 1개의 기준 패턴 컴포넌트(PTR)만 포함되는 경우에는 기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈(324)은 생략될 수 있다.

기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈(324)는 복수의 기준 패턴 컴포넌트(PTR)가 추출된 경우, 각 기준 패턴 컴포넌트(PTR)가 컬러 패턴(CP) 내에서 어느 위치에 구성되는 기준 패턴 컴포넌트(PTR)인지를 식별할 수 있다.

실시 예에 따라, 컬러 패턴(CP) 내에 복수의 기준 패턴 컴포넌트들이 포함되는 경우, 각 기준 패턴 컴포넌트들은 두께 또는 모양 등이 다르게 구성될 수 있다. 이 경우, 기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈(324)은 기준 패턴 컴포넌트들 각각의 두께 또는 모양에 따라 각 기준 패턴 컴포넌트가 컬러 패턴(CP) 내에서 어느 위치에 구성되는 기준 패턴 컴포넌트인지를 식별할 수 있다.

패턴 영역정보 생성 모듈(326)은 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 기준으로 하여 컬러 패턴(CP)의 패턴 영역(RG1, RG2)을 구분하고 구분된 패턴 영역에 관한 패턴 영역정보를 생성할 수 있다.

패턴 영역정보 생성 모듈(326)에 의해 생성된 패턴 영역정보는 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)으로 전달될 수 있다.

도 5는 도 3에 도시된 패턴 컴포넌트 식별 모듈의 일 실시 예에 따른 블록도이다.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)은 패턴 컴포넌트 선택 모듈(332), 인접 패턴 컴포넌트 추출 모듈(334), 및 패턴 컴포넌트 위치식별 모듈(336)을 포함할 수 있다.

패턴 컴포넌트 선택 모듈(332)은 컬러 패턴(CP)의 패턴 이미지(PI)로부터 식별 대상이 되는 타겟 패턴 컴포넌트를 선택할 수 있다.

실시 예에 따라, 패턴 컴포넌트 선택 모듈(332)은 패턴 이미지(PI)로부터 식별 대상이 되는 타겟 패턴 컴포넌트를 제1패턴 컴포넌트(PT1)부터 제14패턴 컴포넌트(PT14)까지 순차적으로 선택할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 패턴 컴포넌트 선택 모듈(332)은 전체 패턴 컴포넌트들 중에서 일부 패턴 컴포넌트들만 타겟 패턴 컴포넌트로 선택할 수도 있다.

인접 패턴 컴포넌트 추출 모듈(334)은 패턴 컴포넌트 선택 모듈(332)에 의해 선택된 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT4)와 인접한 위치에 배치된 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT3 또는 PT5)를 패턴 이미지(PI)로부터 추출할 수 있다.

실시 예에 따라, 인접 패턴 컴포넌트 추출 모듈(334)은 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT4)의 일측의 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT3 또는 PT5) 또는 양측의 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT3 및 PT5)를 패턴 이미지(PI)로부터 추출할 수 있다.

패턴 컴포넌트 위치식별 모듈(336)은 선택된 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT4)의 색상(예컨대, 파란색)과 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT3 또는 PT5)의 색상(예컨대, 빨간색)에 기초하여, 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT4)의 컬러 패턴(CP) 내의 위치를 식별할 수 있다.

컬러 패턴(CP)의 특정 패턴 영역(예컨대, RG1) 내에서 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 인접 패턴 컴포넌트의 색상의 조합은 각 위치에서 고유한 조합을 가지기 때문에, 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 인접 패턴 컴포넌트의 색상의 조합에 따라 타겟 패턴 컴포넌트의 위치가 특정될 수 있다.

패턴 컴포넌트 위치식별 모듈(336)은 식별된 정보를 형상 모델링 모듈(340)로 전달할 수 있다.

도 6은 도 1의 형상 모델링 시스템에서 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 좌표를 계산하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 1, 도 2 , 및 도 6을 참조하면, 형상 모델링 모듈(340)은 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)에 의해 식별된 정보를 이용하여 모델링 대상(200)에 투사된 컬러 패턴(CP)의 각 패턴 컴포넌트들(PTC)의 좌표를 계산할 수 있다.

예컨대, 컬러 패턴(CP)에 포함된 패턴 컴포넌트(PTC)의 변 bc를 통해 정의되는 점 e의 3차원 좌표를 하기의 (수학식 1)에 따라 계산할 수 있다.

(수학식 1)

(

는 삼각형 abc의 법선 벡터)

도 7은 도 6에 도시된 과정에 따라 계산된 좌표를 이용하여 형상을 모델링하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 1, 도 2, 도 6, 및 도 7을 참조하면, 형상 모델링 모듈(340)은 계산된 패턴 컴포넌트들(PTC)의 좌표를 이용하여 모델링 대상(200)의 형상을 모델링 할 수 있다.

도 7의 왼쪽에는 형상 모델링 모듈(340)에 의해 계산된 패턴 컴포넌트들(PTC)의 3차원 좌표가 도시되어 있으며, 도 7의 오른쪽에는 계산된 패턴 컴포넌트들(PTC)의 3차원 좌표에 따라 모델링된 모델링 대상(200)의 형상이 도시되어 있다.

도 8은 도 7에 도시된 과정에 따라 모델링된 모델링 이미지를 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.

도 1, 도 2, 도 6, 도 7, 및 도 8을 참조하면, 영상 모델링 모듈(360)은 데이터 버퍼(350)를 통하여 전달된 모델링 이미지들을 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성할 수 있다.

도 8의 왼쪽에 도시된 패턴 이미지들 각각으로부터 형상 모델링 모듈(340)에 의하여 도 8의 오른쪽에 도시된 모델링 이미지들 각각이 생성될 수 있으며, 영상 모델링 모듈(360)은 도 8의 오른쪽에 도시된 모델링 이미지들을 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성할 수 있다.

도 9는 본 발명의 기술적 사상에 의한 일 실시 예에 따른 형상 모델링 방법의 플로우차트이다.

도 1 내지 도 9를 참조하면, 패턴 이미지 캡쳐 모듈(310)은 모델링 대상(200)에 투사된 컬러 패턴(CP)의 패턴 이미지(PI)를 획득할 수 있다(S10).

패턴 영역 판단 모듈(320)은 획득한 패턴 이미지(PI)에 포함된 기준 패턴 컴포넌트(PTR)에 기초하여 패턴 영역을 판단할 수 있다(S12).

실시 예에 따라, 패턴 영역 판단 모듈(320)은 미리 설정된 기준 패턴 컴포넌트(PTR)의 색상(예컨대, 흰색)을 이용하여 획득한 패턴 이미지(PI)로부터 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 추출할 수 있다.

또한, 패턴 영역 판단 모듈(320)은 추출된 기준 패턴 컴포넌트(PTR)를 기준으로 하여 컬러 패턴(CP)의 패턴 영역(RG1, RG2)을 구분하고 구분된 패턴 영역(RG1, RG2)에 관한 패턴 영역정보를 생성할 수 있다.

패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)은 패턴 영역 판단 모듈(320)에 의해 판단된 패턴 영역(RG1, RG2)과 타겟 패턴 컴포넌트(예컨대, PT2)의 인접 패턴 컴포넌트(예컨대, PT1 또는 PT3)를 함께 이용하여 타겟 패턴 컴포넌트를 식별할 수 있다(S14).

실시 예에 따라, 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)은 패턴 이미지(PI)로부터 식별 대상이 되는 타겟 패턴 컴포넌트를 선택하고, 선택된 타겟 패턴 컴포넌트와 인접한 위치에 배치된 인접 패턴 컴포넌트를 추출할 수 있다.

또한, 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)은 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 인접 패턴 컴포넌트의 색상에 기초하여 타겟 패턴 컴포넌트의 위치를 식별할 수 있다.

형상 모델링 모듈(340)은 패턴 컴포넌트 식별 모듈(330)에 의해 식별된 정보를 이용하여, 모델링 대상(200)의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성할 수 있다(S16).

이상, 본 발명의 기술적 사상을 다양한 실시 예들을 들어 상세하게 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시 예들에 한정되지 않고, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 여러가지 변형 및 변경이 가능하다.

10 : 형상 모델링 시스템
100 : 패턴 투사 장치
200 : 모델링 대상
300 : 형상 모델링 장치
CP : 컬러패턴
PTC : 패턴 컴포넌트
PTR : 기준 패턴 컴포넌트
RG1, RG2 : 패턴 영역

Claims (15)

1. 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 패턴 이미지 캡쳐 모듈;
   획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 패턴 영역 판단 모듈;
   판단된 패턴 영역과, 타겟 패턴 컴포넌트 및 인접 패턴 컴포넌트의 색상 조합을 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 패턴 컴포넌트 식별 모듈; 및
   식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 형상 모델링 모듈을 포함하며,
   상기 타겟 패턴 컴포넌트와 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 상기 인접 패턴 컴포넌트는 상기 타겟 패턴 컴포넌트가 포함된 상기 패턴 영역 내에서 고유한 색상 조합으로 구성되는, 형상 모델링 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 패턴 영역 판단 모듈은,
   상기 패턴 이미지로부터 상기 기준 패턴 컴포넌트를 추출하는 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈; 및
   상기 기준 패턴 컴포넌트를 기준으로 하여 상기 컬러 패턴의 패턴 영역을 구분하고, 구분된 패턴 영역에 관한 패턴 영역정보를 생성하는 패턴 영역정보 생성 모듈을 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 패턴 영역 판단 모듈은,
   상기 기준 패턴 컴포넌트 추출 모듈에 의해 추출된 상기 기준 패턴 컴포넌트의 모양 또는 두께에 기초하여 상기 기준 패턴 컴포넌트를 식별하는 기준 패턴 컴포넌트 식별 모듈을 더 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 패턴 컴포넌트 식별 모듈은,
   상기 패턴 이미지로부터 식별 대상이 되는 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 선택하는 패턴 컴포넌트 선택 모듈;
   상기 패턴 컴포넌트 선택 모듈에 의해 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트와 인접한 위치에 배치된 상기 인접 패턴 컴포넌트를 추출하는 인접 패턴 컴포넌트 추출 모듈; 및
   선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 상기 인접 패턴 컴포넌트의 색상에 기초하여 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 위치를 식별하는 패턴 컴포넌트 위치식별 모듈을 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 형상 모델링 장치는,
   상기 모델링 이미지를 시간 순서대로 누적시켜 모델링 영상을 생성하는 영상 모델링 모듈을 더 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 형상 모델링 장치는,
   생성된 상기 모델링 영상으로부터 상기 모델링 대상의 움직임을 분석하는 영상 분석 모듈을 더 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 형상 모델링 장치는,
   생성된 상기 모델링 영상 또는 상기 영상 분석 모듈에 의해 분석된 상기 모델링 대상의 움직임을 표시하는 디스플레이를 더 포함하는, 형상 모델링 장치.
   
8. 제1항에 있어서,
   상기 패턴 영역 내의 패턴 컴포넌트들은 가운데 위치한 패턴 컴포넌트를 기준으로 대칭을 이루는 색상으로 구성되는, 형상 모델링 장치.
   
9. 제8항에 있어서,
   상기 패턴 컴포넌트들 각각은,
   빨간색, 녹색, 또는 파란색으로 구성되는, 형상 모델링 장치.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 컬러 패턴 내의 상기 패턴 컴포넌트를 제외한 영역은,
    검은색으로 구성되는, 형상 모델링 장치.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 기준 패턴 컴포넌트는,
    흰색으로 구성되는, 형상 모델링 장치.
    
12. 모델링 대상에 투사된 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 단계;
    획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 단계;
    판단된 패턴 영역과, 타겟 패턴 컴포넌트 및 인접 패턴 컴포넌트의 색상 조합을 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 단계; 및
    식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 타겟 패턴 컴포넌트와 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 상기 인접 패턴 컴포넌트는 상기 타겟 패턴 컴포넌트가 포함된 상기 패턴 영역 내에서 고유한 컬러 조합으로 구성되는, 형상 모델링 방법.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 패턴 영역을 판단하는 단계는,
    상기 패턴 이미지로부터 상기 기준 패턴 컴포넌트를 추출하는 단계; 및
    상기 기준 패턴 컴포넌트를 기준으로 하여 상기 컬러 패턴의 패턴 영역을 구분하고, 구분된 패턴 영역에 관한 패턴 영역정보를 생성하는 단계를 포함하는, 형상 모델링 방법.
    
14. 제12항에 있어서,
    상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 단계는,
    상기 패턴 이미지로부터 식별 대상이 되는 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 선택하는 단계;
    선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트와 인접한 위치에 배치된 상기 인접 패턴 컴포넌트를 추출하는 단계; 및
    선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 색상과 상기 인접 패턴 컴포넌트의 색상에 기초하여 선택된 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 위치를 식별하는 단계를 포함하는, 형상 모델링 방법.
    
15. 모델링 대상에 컬러 패턴을 투사하는 패턴 투사 장치; 및
    상기 모델링 대상에 투사된 상기 컬러 패턴을 이용하여, 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하는 형상 모델링 장치를 포함하며,
    상기 형상 모델링 장치는,
    상기 모델링 대상에 투사된 상기 컬러 패턴의 패턴 이미지를 획득하는 패턴 이미지 캡쳐 모듈;
    획득한 상기 패턴 이미지에 포함된 기준 패턴 컴포넌트에 기초하여 패턴 영역을 판단하는 패턴 영역 판단 모듈;
    판단된 패턴 영역과, 타겟 패턴 컴포넌트 및 인접 패턴 컴포넌트의 색상 조합을 이용하여, 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 식별하는 패턴 컴포넌트 식별 모듈; 및
    식별된 상기 타겟 패턴 컴포넌트를 이용하여 상기 모델링 대상의 형상을 모델링하여 모델링 이미지를 생성하는 형상 모델링 모듈을 포함하며,
    상기 타겟 패턴 컴포넌트와 상기 타겟 패턴 컴포넌트의 상기 인접 패턴 컴포넌트는 상기 타겟 패턴 컴포넌트가 포함된 상기 패턴 영역 내에서 고유한 컬러 조합으로 구성되는, 형상 모델링 시스템.

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