KR101935106B1 - 3d 프린팅을 이용한 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3d 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템 - Google Patents

3d 프린팅을 이용한 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3d 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 3D 프린팅을 이용한 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 장치는, 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 및 상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.

Description

3D 프린팅을 이용한 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템{APPARATUS AND METHOD FOR RETRIEVING AND INSPECTING PART SUPPORTING MAINTENANCE USING 3D PRINTING, AND 3D PRINTING BASED PART MAINTENANCE SYSTEM}
본 발명은 3D 프린팅을 이용한 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템에 관한 것이다.
3차원의 도면 데이터를 이용하여 입체적인 물품을 만들어 내는 3D 프린팅은 항공이나 자동차와 같은 제조업뿐만 아니라 의료, 건설, 소매, 식품, 의류 산업 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 3D 프린터는 주재료로 플라스틱 소재를 많이 이용하나, 다양한 산업 분야에서 3D 프린터의 활용 가능성에 주목하면서 플라스틱 소재 외에도 고무, 금속, 세라믹과 같은 다양한 소재가 이용되고 있다.
이와 같이 3D 프린팅은 3차원의 물건을 제작하여 활용하는 모든 분야에서 활용 가능하다.
본 발명의 실시예는 3D 프린팅을 이용하여 유지보수를 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예는 부품의 제작 설비나 장치가 없는 원격지에서 부품에 이상이 발생하였을 때 3D 프린팅 장비로 부품을 신속하게 제작하여 유지보수 작업을 지원하는 부품 검색 및 검사 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 장치는, 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 및 상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
상기 점군 데이터 입력부는: 파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받고, 상기 3차원 모델 검색부는: 상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색할 수 있다.
상기 부품 검색 및 검사 장치는: 사용자로부터 상기 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부를 더 포함하고, 상기 3차원 모델 검색부는: 상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색할 수 있다.
상기 3차원 모델 검색부는: 상기 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고, 상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고, 상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색할 수 있다.
상기 3차원 모델 검색부는: 상기 제 1 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하고, 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하고, 상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
상기 점군 데이터 입력부는: 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받고, 상기 사용자 입력부는: 사용자로부터 상기 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받고, 상기 3차원 모델 검색부는: 상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고, 상기 형상 오차 계산부는: 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
상기 사용자 입력부는: 상기 제 2 점군 데이터 또는 상기 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받고, 상기 형상 오차 계산부는: 상기 입력받은 위치에서 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
상기 사용자 입력부는: 상기 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받고, 상기 형상 오차 계산부는: 상기 입력받은 위치들 간의 치수를 더 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부는: 상기 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하고, 상기 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 상기 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부는 상기 거리를 계산하기 전, 상기 제 2 점군 데이터의 주축 및 상기 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하고, 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고, 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법은, 파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받는 단계; 상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계; 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받는 단계; 상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계; 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계; 및 상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는: 사용자로부터 상기 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계; 및 상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는: 상기 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계; 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되는 단계; 및 상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는: 상기 제 1 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계; 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계; 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하는 단계; 및 상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는: 사용자로부터 상기 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계; 및 상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는: 상기 제 2 점군 데이터 또는 상기 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받는 단계; 및 상기 입력받은 위치에서 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 부품 검색 및 검사 방법은 상기 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받는 단계; 및 상기 입력받은 위치들 간의 치수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는: 상기 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 상기 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는 상기 거리를 계산하는 단계 전, 상기 제 2 점군 데이터의 주축 및 상기 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계; 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계; 및 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템은, 파손된 부품 또는 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 점군 데이터를 생성하는 3D 스캐너; 상기 점군 데이터를 입력받아 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고, 상기 제작된 부품을 검사하는 부품 검색 및 검사 장치; 및 상기 검색된 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 부품을 제작하는 3D 프린터를 포함하며, 상기 부품 검색 및 검사 장치는: 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 및 상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 부품 제작 설비나 장비가 없는 원격지에서도 3D 프린터를 활용하여 손쉽게 부품의 유지보수가 가능하다.
본 발명의 실시예에 따르면, 부품에 대한 전문 지식이 없는 사용자라도 쉽게 부품의 3차원 모델을 검색하고 신속하게 부품을 제작하고 검사할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템의 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 장치의 예시적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 제 1 및 제 2 히스토그램을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 이미지 그래디언트 및 그 방향 분포를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 부품에서 형상 오차가 계산될 위치 및 치수를 계산하기 위해 입력된 두 위치들을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.
한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)의 개략적인 도면이다.
도 1을 참조하면, 상기 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)은 3D 스캐너(100), 부품 검색 및 검사 장치(200) 및 3D 프린터(300)를 포함한다.
상기 3D 스캐너(100)는 부품을 3차원 스캐닝하여 점군 데이터를 생성한다. 상기 부품 검색 및 검사 장치(200)는 점군 데이터를 입력받아 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고 부품을 검사한다. 상기 3D 프린터(300)는 검색된 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 부품을 제작한다.
본 발명의 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)은 파손된 부품을 상기 3D 스캐너(100)로 3차원 스캐닝하고, 상기 부품 검색 및 검사 장치(200)로 파손된 부품에 대한 3차원 모델을 검색하여 상기 3D 프린터(300)로 부품을 제작하고, 상기 부품 검색 및 검사 장치(200)로 제작된 부품을 검사하여 부품을 유지보수할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 장치(200)의 예시적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 부품 검색 및 검사 장치(200)는 점군 데이터 입력부(210), 3차원 모델 검색부(220), 형상 오차 계산부(230) 및 출력부(240)를 포함한다.
상기 점군 데이터 입력부(210)는 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는다. 상기 3차원 모델 검색부(220)는 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색한다. 상기 형상 오차 계산부(230)는 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다. 상기 출력부(240)는 형상 오차에 관한 정보를 출력한다.
상기 부품 검색 및 검사 장치(200)는 프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨터로서, 상기 3D 스캐너(100)로부터 점군 데이터를 입력받아 3차원 모델을 검색하여 상기 3D 프린터(300)로 제공하고 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하기 위한 프로그램을 실행한다.
먼저, 상기 점군 데이터 입력부(210)는 파손된 부품을 상기 3D 스캐너(100)로 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받는다. 그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 부품 검색 및 검사 장치(200)는 사용자로부터 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부(250)를 더 포함한다. 그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 상기 분류체계 정보에 따라 부품 데이터베이스에서 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색한다.
부품 데이터베이스는 미리 정해진 분류체계에 의해 부품의 3차원 모델이 저장된다. 일 예로, 부품 데이터베이스는 주로 데이터 사전 방식을 이용하여 3차원 모델을 저장한다. 데이터 사전은 부품 카테고리 및 카테고리들 간의 계층구조 정보를 담고 있는 분류 트리, 특정 카테고리에 속하는 부품이 갖는 속성 목록을 포함한다. 각 카테고리에 대한 시멘틱 정보는 별도로 정의되며, 각 속성에 대한 시멘틱 정보 역시 별도로 정의된다.
이 실시예에 따르면, 사용자는 분류 트리와 부품 카테고리별 속성 정보를 이용하여 부품을 검색할 수 있다. 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 원하는 카테고리(예컨대, 압입형 가이드 포스트)를 선택하여 그에 속하는 부품의 3차원 모델을 검색할 수 있다. 보다 상세한 검색을 위해 사용자는 해당 카테고리가 갖는 속성에 허용 값(예컨대, 포스트 지름의 속성 값은 50 이상)을 입력하여 해당 조건을 만족하는 부품의 3차원 모델을 검색할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색할 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고, 제 1 히스토그램과 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 제 2 히스토그램은 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고, 차분을 기반으로 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색할 수 있다.
여기서, 점들 간의 상관관계는 점들 간의 거리일 수 있다. 제 1 점군 데이터에 포함된 점들에 대해서 제 1 상관관계로 거리가 획득되면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 거리를 변량으로 하고 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 1 히스토그램을 생성한다. 마찬가지로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계, 예컨대 샘플 포인트들 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리를 기반으로 거리를 변량으로 하면서 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 2 히스토그램을 생성할 수 있다.
그러고 나서, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하고, 그 차분을 기반으로 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 제 1 및 제 2 히스토그램을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 제 1 및 제 2 히스토그램은 가로축의 변량이 점들 간의 거리 d이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 및 제 2 히스토그램에서 서로 대응하는 계급들 간의 도수 차이의 절대값을 계산하고, 제 1 및 제 2 히스토그램에 포함된 적어도 하나의 계급에 대한 도수 차이의 절대값을 합산하여 제 1 및 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산할 수 있다.
그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 차분이 작을수록 제 1 히스토그램에 대응하는 파손된 부품과 제 2 히스토그램에 대응하는 3차원 모델이 서로 유사한 것으로 결정하고, 차분이 클수록 제 1 히스토그램에 대응하는 파손된 부품과 제 2 히스토그램에 대응하는 3차원 모델이 서로 비유사한 것으로 결정할 수 있다.
이 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델 중에서 제 1 및 제 2 히스토그램 간의 차분이 기 설정된 기준 차분보다 작은 3차원 모델을 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델로 결정하여 검색 결과로 출력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 점군 데이터와 3차원 모델을 일 방향에서 바라본 모습을 기준으로 형상의 유사도를 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고, 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트(image gradients)를 추출하고, 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하고, 제 1 방향 분포와 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하되, 제 2 방향 분포는 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 이미지 그래디언트 및 그 방향 분포를 나타내는 예시적인 도면이다.
먼저, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 하나 또는 그 이상의 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성한다. 이 때, 제 1 점군 데이터를 바라보는 방향은 파손된 부분을 향하지 않을 수 있다.
그러고 나서, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 이미지로부터 도 4의 좌측과 같은 제 1 이미지 그래디언트를 추출한다. 그 뒤, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 도 4의 우측과 같은 제 1 방향 분포를 획득한다. 마찬가지로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고, 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하여 제 2 방향 분포를 획득할 수 있다.
그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손된 부품에 대한 제 1 방향 분포와 3차원 모델에 대한 제 2 방향 분포를 비교하여 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색할 수 있다.
이와 같은 실시예는 부품의 한쪽이 심하게 파손되어 전체적인 형상이 원래의 형상과 크게 달라지는 경우에 유용할 수 있다.
파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델이 검색되면, 상기 3D 프린터(300)는 검색된 3차원 모델을 기반으로 3D 프린팅을 통해 부품을 제작할 수 있다.
이와 같이 제작된 부품은 필요에 따라 후처리를 거쳐 다음과 같은 과정을 통해 검사될 수 있다.
상기 점군 데이터 입력부(210)는 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받는다. 그리고, 상기 사용자 입력부(250)는 사용자로부터 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받는다. 그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 분류체계 정보에 따라 부품 데이터베이스에서 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색한다. 그리고, 상기 형상 오차 계산부(230)는 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 사용자 입력부(250)는 제 2 점군 데이터 또는 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 그리고, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치에서 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
나아가, 상기 사용자 입력부(250)는 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받을 수 있다. 그리고, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치들 간의 치수를 더 계산할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 부품에서 형상 오차가 계산될 위치 Pe 및 치수를 계산하기 위해 입력된 두 위치들 P1, P2를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 원통형의 부품이 제작되어 상기 3D 스캐너(100)에 의해 제 2 점군 데이터가 수집된 경우, 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 형상 오차를 계산할 위치 Pe를 입력할 수 있다. 이 경우, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치 Pe에서 제 2 점군 데이터와 부품의 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다.
또한, 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 치수를 계산할 위치들 P1, P2를 입력할 수 있다. 이 경우, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치들 P1, P2 간의 치수 h(즉, 높이)를 더 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부(230)는 제작된 부품의 점군 데이터와 3차원 모델 간의 기하학적인 차이를 정량적으로 계산한다.
이를 위해, 상기 형상 오차 계산부(230)는 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하고, 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 오차 계산부(230)는 먼저 제 2 점군 데이터를 필터링하고 단순화할 수 있다. 제 2 점군 데이터의 필터링은 제작된 부품의 3차원 스캐닝을 통해 생성된 제 2 점군 데이터에 포함된 노이즈를 제거한다. 제 2 점군 데이터의 단순화는 과도한 수의 점을 포함하는 점군 데이터로부터 오차에 영향을 주지 않는 범위 내에서 점군 데이터의 수를 감소시킨다.
그 뒤, 상기 형상 오차 계산부(230)는 3차원 모델을 점 샘플링하기 위해, 3차원 모델을 삼각망 방식으로 변환하고 변환된 삼각망의 각 삼각형마다 점을 샘플링한다. 여기서, 각 삼각형마다 샘플링되는 점의 개수는 삼각형의 면적에 비례할 수 있다.
그러고 나서, 상기 형상 오차 계산부(230)는 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하기 전에, 제 2 점군 데이터의 주축(principal axes) 및 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하고, 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고, 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시킬 수 있다.
구체적으로, 제작된 부품을 3D 스캐너(100)로 스캔한 제 2 점군 데이터와 3차원 모델은 서로 다른 좌표계에서 표현되기 때문에 상기 형상 오차 계산부(230)는 두 데이터를 동일한 좌표계로 표현할 수 있다. 이를 위해 본 발명의 실시예에서 상기 형상 오차 계산부(230)는 제 2 점군 데이터의 주축과 3차원 모델을 점 샘플링한 제 3 점군 데이터의 주축을 찾고 두 주축이 일치하도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 어느 하나 또는 둘 모두를 이동 및 회전시킬 수 있다.
그 뒤, 상기 형상 오차 계산부(230)는 주축이 일치된 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 어느 하나 또는 둘 모두를 이동 및 회전시킨다. 이 과정에서 상기 형상 오차 계산부(230)는 두 점군 데이터 간에 최소 오차가 발생하도록 점군 데이터의 이동 및 회전을 반복적으로 수행할 수 있다.
이와 같이 오차가 최소가 되도록 배치된 제 2 점군 데이터와 제 3 점군 데이터를 기초로 상기 형상 오차 계산부(230)는 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산함으로써 제작된 부품과 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
상기 출력부(240)는 형상 오차에 관한 정보를 출력한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 형상 오차는 수치로 출력될 수 있으나, 실시예에 따라 상기 형상 오차는 색으로 표현될 수도 있다. 예를 들어, 오차의 크기가 클수록 붉은색에 가까워지고 오차의 크기가 작을수록 파란색에 가까워지도록 상기 출력부(240)는 형상 오차를 이미지로 출력할 수 있다. 나아가, 상기 출력부(240)는 제작된 부품에 대하여 계산된 형상 오차를 기반으로 형상 오차가 가장 큰 부분을 부품의 3차원 모델에 더 표시할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법(1000)의 예시적인 흐름도이다.
상기 부품 검색 및 검사 방법(1000)은 앞서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 장치(200)에 의해 실행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 상기 부품 검색 및 검사 방법(1000)은 파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받는 단계(S1100), 제 1 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200), 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받는 단계(S1300), 부품 데이터베이스에서 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1400), 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1500), 및 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 단계(S1600)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200)는, 사용자로부터 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계, 및 분류체계 정보에 따라 부품 데이터베이스에서 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 과정(S1200)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200)는, 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계(S1210), 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계(S1220), 제 1 히스토그램과 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하는 단계(S1230), 및 차분을 기반으로 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 단계(S1240)를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 과정(S1200)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200)는, 제 1 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계(S1250), 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계(S1260), 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하는 단계(S1270), 및 제 1 방향 분포와 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여 부품 데이터베이스에서 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 단계(S1280)를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계(S1400)는, 사용자로부터 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계, 및 분류체계 정보에 따라 부품 데이터베이스에서 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1500)는, 제 2 점군 데이터 또는 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받는 단계, 및 입력받은 위치에서 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
나아가, 상기 부품 검색 및 검사 방법(1000)은 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받는 단계, 및 입력받은 위치들 간의 치수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 과정(S1500)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1500)는, 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하는 단계(S1510), 및 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계(S1550)를 포함할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제 2 점군 데이터와 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1500)는 거리를 계산하는 단계(S1550) 전, 제 2 점군 데이터의 주축 및 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계(S1520), 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계(S1530), 및 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계(S1540)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법(1000)은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 검사 방법(1000)은 컴퓨터와 결합되어 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.
10: 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템
100: 3D 스캐너
200: 부품 검색 및 검사 장치
210: 점군 데이터 입력부
220: 3차원 모델 검색부
230: 형상 오차 계산부
240: 출력부
250: 사용자 입력부
300: 3D 프린터

Claims (21)

  1. 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부;
    상기 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부;
    상기 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 및
    상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하고,
    상기 점군 데이터 입력부는:
    파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 파손된 부품에서 파손되지 않은 방향인 제 1 방향에서 상기 제 1 점군 데이터를 바라본 제 1 이미지를 생성하고,
    상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하고,
    상기 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 제 1 방향 분포를 획득하고,
    상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 제 2 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고,
    상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하고,
    상기 제 2 그래디언트를 합하여 제 2 방향 분포를 획득하고,
    상기 파손된 부품의 상기 제 1 방향 분포와 상기 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여,
    상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 부품 검색 및 검사 장치.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 부품 검색 및 검사 장치는:
    사용자로부터 상기 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부를 더 포함하고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 부품 검색 및 검사 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고,
    상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고,
    상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고,
    상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 부품 검색 및 검사 장치.
  5. 삭제
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 점군 데이터 입력부는:
    제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받고,
    상기 사용자 입력부는:
    사용자로부터 상기 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 부품 검색 및 검사 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 사용자 입력부는:
    상기 제 2 점군 데이터 또는 상기 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받고,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 입력받은 위치에서 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 부품 검색 및 검사 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 사용자 입력부는:
    상기 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받고,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 입력받은 위치들 간의 치수를 더 계산하는 부품 검색 및 검사 장치.
  9. 청구항 6에 있어서,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하고,
    상기 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 상기 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 부품 검색 및 검사 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 형상 오차 계산부는 상기 거리를 계산하기 전,
    상기 제 2 점군 데이터의 주축 및 상기 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하고,
    상기 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고,
    상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 부품 검색 및 검사 장치.
  11. 파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받는 단계;
    상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계;
    제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 2 점군 데이터를 입력받는 단계;
    상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계;
    상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계; 및
    상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    상기 파손된 부품에서 파손되지 않은 방향인 제 1 방향에서 상기 제 1 점군 데이터를 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계;
    상기 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 제 1 방향 분포를 획득하는 단계;
    상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 제 2 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하는 단계;
    상기 제 2 이미지 그래디언트를 합하여 제 2 방향 분포를 획득하는 단계; 및
    상기 파손된 부품의 상기 제 1 방향 분포와 상기 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여, 상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계; 를 포함하는 부품 검색 및 검사방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    사용자로부터 상기 파손된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    상기 제 1 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계;
    상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되는 단계; 및
    상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  14. 삭제
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    사용자로부터 상기 제작된 부품의 분류체계 정보를 입력받는 단계; 및
    상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 제작된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  16. 청구항 11에 있어서,
    상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는:
    상기 제 2 점군 데이터 또는 상기 검색된 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받는 단계; 및
    상기 입력받은 위치에서 상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 제 2 점군 데이터에서 둘 이상의 위치들을 사용자로부터 입력받는 단계; 및
    상기 입력받은 위치들 간의 치수를 계산하는 단계를 더 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는:
    상기 3차원 모델을 점 샘플링하여 제 3 점군 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 제 2 점군 데이터에 속하는 점과 상기 제 3 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 제 2 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계는 상기 거리를 계산하는 단계 전,
    상기 제 2 점군 데이터의 주축 및 상기 제 3 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계;
    상기 제 2 및 제 3 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계; 및
    상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 제 2 및 제 3 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계를 더 포함하는 부품 검색 및 검사 방법.
  20. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서,
    청구항 11, 12, 13, 15 내지 19 중 어느 한 항에 따른 부품 검색 및 검사 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체.
  21. 파손된 부품 또는 제작된 부품을 3차원 스캐닝하여 점군 데이터를 생성하는 3D 스캐너;
    상기 점군 데이터를 입력받아 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고, 상기 제작된 부품을 검사하는 부품 검색 및 검사 장치; 및
    상기 검색된 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 부품을 제작하는 3D 프린터를 포함하며,
    상기 부품 검색 및 검사 장치는:
    부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부;
    상기 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부;
    상기 점군 데이터와 상기 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 및
    상기 형상 오차에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하고,
    상기 점군 데이터 입력부는:
    파손된 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 제 1 점군 데이터를 입력받고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 파손된 부품에서 파손되지 않은 방향인 제 1 방향에서 상기 제 1 점군 데이터를 바라본 제 1 이미지를 생성하고,
    상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하고,
    상기 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 제 1 방향 분포를 획득하고,
    상기 부품 데이터베이스에 저장된 3차원 모델을 제 2 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고,
    상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하고,
    상기 제 2 이미지 그래디언트를 합하여 제 2 방향 분포를 획득하고,
    상기 파손된 부품의 상기 제 1 방향 분포와 상기 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여,
    상기 제 1 점군 데이터를 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손된 부품에 대응하는 3차원 모델을 검색하는 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템.
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