KR101989700B1 - 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법 - Google Patents
3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 3차원 모델링 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 장치는 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 입력부; 피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리를 저장하는 저장부; 상기 저장부로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 형상 모델링 데이터 추출부; 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 피팅 결정부; 상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 형상 모델 배치부; 및 상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 3차원 모델링 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법에 관한 것이다.
노후 플랜트의 경우 설계 당시의 도면이 현재의 상태와 상이하다. 또한, 플랜트 3D 모델의 부재로 인해 소유주 및 운영자는 플랜트의 운전 및 유지보수에 어려움을 겪을 수 있다. 일반적으로 플랜트를 구성하는 아이템은 다수의 배관, 배관들을 이어주는 피팅(예컨대, 밸브, 플랜지 등), 그리고 기기(예컨대, 컴프레서, 열 교환기 등)를 포함한다. 이와 같은 아이템들에 대한 역설계를 통해 플랜트의 3D 모델을 생성하여 플랜트의 운전 및 유지보수에 활용할 필요가 있다.
본 발명은 플랜트와 같은 시설에 구비되어 있는 피팅을 신속하고 정확하게 3차원으로 모델링할 수 있는 3차원 모델링 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 장치는 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 입력부; 피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리를 저장하는 저장부; 상기 저장부로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 형상 모델링 데이터 추출부; 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 피팅 결정부; 상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 형상 모델 배치부; 및 상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
상기 입력부는: 피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보; 및 피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보; 중 적어도 하나를 입력받을 수 있다.
상기 점군 데이터는: 다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함할 수 있다.
상기 점군 데이터는: 상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의되는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함할 수 있다.
상기 피팅 결정부는: 상기 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성하는 피팅 점군 데이터 생성부; 상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 형상 정보 생성부; 및 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 피팅 선택부를 포함할 수 있다.
상기 형상 정보 생성부는: 상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하고, 상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
상기 피팅 선택부는: 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하고, 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택할 수 있다.
상기 형상 정보 생성부는: 상기 피팅 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 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하고, 상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
상기 피팅 선택부는: 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 방향 분포와 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 방향 분포를 비교하고, 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 제 2 방향 분포와 가장 유사한 상기 제 1 방향 분포를 갖는 피팅을 선택할 수 있다.
상기 형상 모델 배치부는: 상기 선택된 피팅의 형상 모델을 상기 3차원 공간에서 상기 부분 점군 데이터에 포함된 점들이 위치하는 영역에 배치할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 방법은 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계; 피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 단계; 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 단계; 상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 단계; 및 상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계는: 피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보; 및 피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보; 중 적어도 하나를 입력받는 단계를 포함할 수 있다.
상기 점군 데이터는: 다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함할 수 있다.
상기 점군 데이터는: 상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의되는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함할 수 있다.
상기 피팅을 결정하는 단계는: 상기 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성하는 단계; 상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계; 및 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계는: 상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계; 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하는 단계; 상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하는 단계; 및 상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계는: 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계는: 상기 피팅 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 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하는 단계; 상기 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하는 단계; 상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하는 단계; 및 상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계는: 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 방향 분포와 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 방향 분포를 비교하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 제 2 방향 분포와 가장 유사한 상기 제 1 방향 분포를 갖는 피팅을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 3차원 모델링 방법은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 플랜트와 같은 시설에 구비되어 있는 피팅을 신속하고 정확하게 3차원으로 모델링할 수 있어 플랜트 등의 시설 모델링에 소요되는 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 장치의 예시적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 정합 점군 데이터를 부분 점군 데이터로 분할하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 정합 점군 데이터를 부분 점군 데이터로 분할하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 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 3차원 모델링 장치(10)의 예시적인 블록도이다.
도 1을 참조하면, 상기 3차원 모델링 장치(10)는 입력부(100), 저장부(200), 형상 모델링 데이터 추출부(310), 피팅 결정부(320), 형상 모델 배치부(330) 및 출력부(400)를 포함한다.
상기 입력부(100)는 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는다. 상기 입력부(100)는 데이터를 입력받는 장치로서, 예컨대 키보드, 마우스, 터치 패널 등을 포함하나 이에 제한되지는 않는다.
상기 저장부(200)는 피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리를 저장한다. 상기 저장부(200)는 데이터를 저장하는 장치로서, 예컨대 HDD, SSD 등을 포함하나 이에 제한되지는 않는다.
상기 형상 모델링 데이터 추출부(310)는 상기 저장부(200)로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출한다. 상기 피팅 결정부(320)는 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정한다. 상기 형상 모델 배치부(330)는 상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치한다.
상기 형상 모델링 데이터 추출부(310), 상기 피팅 결정부(320) 및 상기 형상 모델 배치부(330)는 데이터를 처리하는 처리부(300)로서, 예컨대 CPU, GPU, AP 등을 포함하나 이에 제한되지는 않는다.
상기 출력부(400)는 상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력한다. 상기 출력부(400)는 데이터를 출력하는 장치로서, 예컨대 디스플레이와 같이 데이터를 화면에 출력하는 표시 장치를 포함할 수 있으나 이에 제한되지는 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 입력부(100)는 피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보, 및 피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보 중 적어도 하나를 입력받을 수 있다.
예를 들어, 상기 3차원 모델링 장치(10)를 사용하는 사용자는 상기 입력부(100)를 통해 모델링할 피팅의 사양, 유형(예컨대, 밸브, 플랜지, 엘보우 등) 그리고 해당 피팅에 연결되는 배관의 공칭 지름을 입력할 수 있다.
그 뒤, 상기 형상 모델링 데이터 추출부(310)는 입력받은 사양, 유형 및 공칭 지름 중 적어도 하나에 부합하는 피팅을 상기 피팅 데이터 라이브러리에서 검색하여 해당 피팅의 형상 모델링 데이터를 상기 저장부(200)로부터 불러올 수 있다.
여기서, 상기 형상 모델링 데이터는 피팅의 형상을 3차원으로 구현한 데이터로서, 예컨대 STEP 또는 SAT 확장자의 파일일 수 있다.
그러고 나서, 상기 피팅 결정부(320)는 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 마련된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정할 수 있다.
상기 점군 데이터는 3차원 스캐닝을 통해 획득된 데이터로서, 예컨대 플랜트와 같은 설비를 레이저를 이용해 스캐닝함으로써 얻은 3축 좌표값의 집합일 수 있으나 이에 제한되지는 않는다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 점군 데이터는 다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 플랜트와 같은 설비에 대해 다수의 서로 다른 위치에서 레이저를 조사하여 3차원 스캐닝을 실시한 경우, 각각의 3차원 스캐닝마다 개별 점군 데이터가 생성된다. 이러한 개별 점군 데이터는 기 정의된 기준 좌표계에 적용되어 해당 설비에 대한 하나의 정합 점군 데이터가 생성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 정합 점군 데이터를 부분 점군 데이터로 분할하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 설비를 3차원 모델링하기 위해 사용되는 점군 데이터는 상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의되는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 2를 참조하면, 하나의 기준 좌표계를 기준으로 정합된 정합 점군 데이터는 점 데이터의 집합으로서, 적어도 셋의 인접 점(l, m, n)으로 구성되는 제 1 인접 점 집합이 위치하는 제 1 평면(p)에 의해 정의되는 단위 법선 벡터(r)와, 적어도 셋의 인접 점(m, n, o)으로 구성되는 제 2 인접 점 집합이 위치하는 제 2 평면(q)에 의해 정의되는 단위 법선 벡터(s)를 기반으로 다수의 부분 점군 데이터로 분할될 수 있다.
구체적으로, 제 1 인접 점 집합이 위치하는 제 1 평면(p)에 의해 정의되는 단위 법선 벡터(r)와 제 2 인접 점 집합이 위치하는 제 2 평면(q)에 의해 정의되는 단위 법선 벡터(s) 간의 차벡터의 크기가 기 설정된 기준치보다 큰 경우, 상기 정합 점군 데이터는 제 1 인접 점 집합에 속하는 인접 점(l, m, n) 중 일부(예컨대, 점 l)를 포함하는 제 1 부분 점군 데이터와 제 2 인접 점 집합에 속하는 인접 점(m, n, o) 중 일부(예컨대, 점 o)를 포함하는 제 2 부분 점군 데이터로 분할될 수 있다.
그 뒤, 상기 피팅 결정부(320)는 상기 형상 모델링 데이터 추출부(310)에 의해 피팅 데이터 라이브러리로부터 추출된 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 기반으로 상기 분할 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 상기 피팅 결정부(320)는 피팅 점군 데이터 생성부(321), 형상 정보 생성부(322) 및 피팅 선택부(323)를 포함할 수 있다.
상기 피팅 점군 데이터 생성부(321)는 상기 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 피팅 점군 데이터 생성부(321)는 피팅의 형상 모델을 메쉬 모델로 변환하고, 변환된 메쉬 모델을 구성하는 삼각형으로부터 점을 추출하여 피팅 점군 데이터를 생성할 수 있다.
상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
상기 피팅 선택부(323)는 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 형상 모델링 데이터 추출부(310)에 의해 형상 모델링 데이터가 추출된 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 스캐닝 형상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 상기 피팅 형상 정보를 생성할 수 있다. 또한, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하고, 상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
여기서, 점들 간의 상관관계는 점들 간의 거리일 수 있다. 상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들에 대해서 제 1 상관관계로 거리가 획득되면, 상기 형상 정보 생성부(322)는 거리를 변량으로 하고 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 1 히스토그램을 생성한다. 그리고, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계로 해당 점들 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리를 기반으로 거리를 변량으로 하면서 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 2 히스토그램을 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 제 1 및 제 2 히스토그램을 나타내는 데이터는 각각 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보로 사용된다.
상기 피팅 선택부(323)는 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하고, 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 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 피팅 선택부(323)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.
그러고 나서, 상기 피팅 선택부(323)는 상기 형상 모델링 데이터 추출부(310)에 의해 형상 모델링 데이터가 추출된 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택할 수 있다. 이와 같이 선택된 피팅은 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅으로 결정된다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 피팅 점군 데이터와 상기 점군 데이터를 일 방향에서 바라본 모습을 기준으로 각각 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
구체적으로, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 피팅 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트(image gradients)를 추출하고, 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성할 수 있다. 또한, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고, 상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하고, 상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성할 수 있다.
상기 피팅 선택부(323)는 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 방향 분포와 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 방향 분포를 비교하고, 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 제 2 방향 분포와 가장 유사한 상기 제 1 방향 분포를 갖는 피팅을 선택할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
먼저, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 피팅 점군 데이터를 하나 또는 그 이상의 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성한다. 그러고 나서, 상기 형상 정보 생성부(322)는 제 1 이미지로부터 도 4의 좌측과 같은 제 1 이미지 그래디언트를 추출한다. 그 뒤, 상기 형상 정보 생성부(322)는 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 도 4의 우측과 같은 제 1 방향 분포를 획득한다.
마찬가지로, 상기 형상 정보 생성부(322)는 상기 점군 데이터를 하나 또는 그 이상의 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고, 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하여 제 2 방향 분포를 획득할 수 있다.
그러고 나서, 상기 피팅 선택부(323)는 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 제 1 방향 분포와 상기 스캐닝 대상에 대한 제 2 방향 분포를 비교하여 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 제 2 방향 분포와 가장 유사한 상기 제 1 방향 분포를 갖는 피팅을 선택할 수 있다. 이와 같이 선택된 피팅은 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅으로 결정된다.
이와 같은 실시예에 따르면, 3차원 스캐너의 배치 및 스캐닝 방향에 따라 3차원 스캐닝으로 스캐닝 대상의 전체 형상이 아니라 부분 형상에 대한 점군 데이터가 획득되더라도 적어도 하나의 피팅 중에서 스캐닝 대상과 형상이 유사한 피팅을 결정할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 상기 형상 모델 배치부(330)는 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 것으로 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 모델 배치부(330)는 상기 선택된 피팅의 형상 모델을 상기 3차원 공간에서 부분 점군 데이터에 포함된 점들이 위치하는 영역에 배치할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 3차원 모델링 방법의 예시적인 흐름도이다.
상기 3차원 모델링 방법은 앞서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 3차원 모델링 장치(10)에 의해 실행된다.
도 5를 참조하면, 상기 3차원 모델링 방법은 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계(S110), 피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리로부터 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 단계(S120), 상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 단계(S130), 상기 결정된 피팅의 형상 모델을 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 단계(S140), 및 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 단계(S150)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계(S110)는 피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보, 및 피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보 중 적어도 하나를 입력받는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 점군 데이터는 다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 점군 데이터는 상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의도는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 과정(S130)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 상기 피팅을 결정하는 단계(S130)는 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성하는 단계(S131), 상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계(S132), 및 상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계(S133)를 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정(S132)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계(S132)는 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계(S1321), 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 피팅 형상 정보를 생성하는 단계(S1322), 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하는 단계(S1323), 및 상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계(S1324)를 포함할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정(S133)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계(S133)는 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하는 단계(S1331), 및 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택하는 단계(S1332)를 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 과정(S132)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계(S132)는 피팅 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계(S1325), 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계(S1326), 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하는 단계(S1327), 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하는 단계(S1328), 상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하는 단계(S1329), 및 상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계(S1330)를 포함할 수 있다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따라 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 과정(S133)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 상기 스캐닝 대상과 형상이 가장 유사한 피팅을 선택하는 단계(S133)는 상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 방향 분포와 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 방향 분포를 비교하는 단계(S1331), 및 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 제 2 방향 분포와 가장 유사한 상기 제 1 방향 분포를 갖는 피팅을 선택하는 단계(S1332)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 3차원 모델링 방법은 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 3차원 모델링 방법은 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: 3차원 모델링 장치
100: 입력부
200: 저장부
300: 처리부
310: 형상 모델링 데이터 추출부
320: 피팅 결정부
321: 피팅 점군 데이터 생성부
322: 형상 정보 생성부
323: 피팅 선택부
330: 형상 모델 배치부
400: 출력부
100: 입력부
200: 저장부
300: 처리부
310: 형상 모델링 데이터 추출부
320: 피팅 결정부
321: 피팅 점군 데이터 생성부
322: 형상 정보 생성부
323: 피팅 선택부
330: 형상 모델 배치부
400: 출력부
Claims (20)
- 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 입력부;
피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리를 저장하는 저장부;
상기 저장부로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 형상 모델링 데이터 추출부;
상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 피팅 결정부;
상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 형상 모델 배치부; 및
상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 출력부를 포함하고,
상기 피팅 결정부는:
상기 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성하는 피팅 점군 데이터 생성부;
상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 형상 정보 생성부; 및
상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 상기 스캐닝 대상과 형상 유사도가 가장 높은 피팅을 선택하는 피팅 선택부를 포함하는 3차원 모델링 장치.
- 청구항 1에 있어서,
상기 입력부는:
피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보; 및
피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보;
중 적어도 하나를 입력받는 3차원 모델링 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 점군 데이터는:
다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함하는 3차원 모델링 장치. - 청구항 3에 있어서,
상기 점군 데이터는:
상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의되는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함하는 3차원 모델링 장치. - 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 형상 정보 생성부는:
상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고,
상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하고,
상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하고,
상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 3차원 모델링 장치. - 청구항 6에 있어서,
상기 피팅 선택부는:
상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하고,
상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택하는 3차원 모델링 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 형상 정보 생성부는:
상기 피팅 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 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하고,
상기 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고,
상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하고,
상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 3차원 모델링 장치. - 삭제
- 청구항 4에 있어서,
상기 형상 모델 배치부는:
상기 선택된 피팅의 형상 모델을 상기 3차원 공간에서 상기 부분 점군 데이터에 포함된 점들이 위치하는 영역에 배치하는 3차원 모델링 장치. - 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계;
피팅의 형상 모델링 데이터를 포함하는 피팅 데이터 라이브러리로부터 상기 입력받은 기본 정보에 부합하는 적어도 하나의 피팅의 형상 모델링 데이터를 추출하는 단계;
상기 추출된 형상 모델링 데이터를 기반으로 사전에 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터에 대응하는 형상 모델링 데이터를 갖는 피팅을 결정하는 단계;
상기 결정된 피팅의 형상 모델을 상기 점군 데이터가 정의된 3차원 공간 상에 배치하는 단계; 및
상기 형상 모델이 배치된 3차원 공간을 출력하는 단계를 포함하고,
상기 피팅을 결정하는 단계는:
상기 추출된 형상 모델링 데이터로부터 피팅 점군 데이터를 생성하는 단계;
상기 피팅 점군 데이터로부터 피팅의 형상에 관한 피팅 형상 정보를 생성하고, 상기 점군 데이터로부터 스캐닝 대상의 형상에 관한 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계; 및
상기 피팅 형상 정보 및 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 점군 데이터가 나타내는 상기 스캐닝 대상과 형상 유사도가 가장 높은 피팅을 선택하는 단계를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 피팅에 관한 기본 정보를 입력받는 단계는:
피팅의 사양 정보 및 유형 정보 중 적어도 하나를 포함하는 비형상 기본 정보; 및
피팅의 공칭 지름 정보를 포함하는 형상 기본 정보;
중 적어도 하나를 입력받는 단계를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 점군 데이터는:
다수의 3차원 스캐닝 각각을 통해 획득된 개별 점군 데이터를 기 정의된 기준 좌표계를 기준으로 정합한 정합 점군 데이터를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 청구항 13에 있어서,
상기 점군 데이터는:
상기 정합 점군 데이터에 포함된 적어도 셋의 인접 점이 위치하는 평면에 의해 정의되는 법선 벡터의 방향을 기준으로 분할된 부분 점군 데이터를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 삭제
- 청구항 11에 있어서,
상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계는:
상기 피팅 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계;
상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 구하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하는 단계;
상기 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 2 상관관계를 획득하는 단계; 및
상기 제 2 상관관계를 기반으로 제 2 히스토그램을 구하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 청구항 16에 있어서,
상기 스캐닝 대상과 형상 유사도가 가장 높은 피팅을 선택하는 단계는:
상기 적어도 하나의 피팅 각각에 대한 상기 제 1 히스토그램과 상기 스캐닝 대상에 대한 상기 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 피팅 중에서 상기 차분이 가장 작은 피팅을 선택하는 단계를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 피팅 형상 정보 및 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계는:
상기 피팅 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 획득하여 상기 피팅 형상 정보를 생성하는 단계;
상기 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하는 단계;
상기 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하는 단계; 및
상기 제 2 이미지 그래디언트의 제 2 방향 분포를 획득하여 상기 스캐닝 대상 형상 정보를 생성하는 단계를 포함하는 3차원 모델링 방법. - 삭제
- 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서,
청구항 11에 따른 3차원 모델링 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020170167422A KR101989700B1 (ko) | 2017-12-07 | 2017-12-07 | 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법 |
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|---|---|---|---|
| KR1020170167422A KR101989700B1 (ko) | 2017-12-07 | 2017-12-07 | 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법 |
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| KR1020170167422A KR101989700B1 (ko) | 2017-12-07 | 2017-12-07 | 3차원 스캐닝을 통해 획득된 점군 데이터를 기반으로 피팅을 모델링하기 위한 3차원 모델링 장치 및 방법 |
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| KR (1) | KR101989700B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112200885A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-08 | 杭州今奥信息科技股份有限公司 | 一种房屋墙体线的识别方法、系统及计算机可读存储介质 |
| CN113865570A (zh) * | 2021-10-15 | 2021-12-31 | 博迈科海洋工程股份有限公司 | 一种钢结构圆形立柱垂直度测量方法 |
| KR20220042833A (ko) * | 2020-09-28 | 2022-04-05 | 고려대학교 산학협력단 | 라이다 스캐너에서 획득한 점군 정합 방법 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005346285A (ja) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | Sharp Corp | 部品配置支援装置、部品配置支援方法、プログラムおよび記録媒体 |
| KR20140049132A (ko) * | 2012-10-12 | 2014-04-25 | 경북대학교 산학협력단 | 조선해양 기자재의 ３ｄ ｃａｄ 데이터의 간략화 방법 |
| KR101493659B1 (ko) * | 2014-11-18 | 2015-02-16 | 중앙대학교 산학협력단 | 3차원 스캐닝 데이터를 이용한 배관 모델링 방법 및 장치 |
| KR101655783B1 (ko) * | 2015-05-22 | 2016-09-08 | 대우조선해양 주식회사 | 이종 캐드 시스템의 3차원 모델 비교 장치 및 방법 |
| KR20160117704A (ko) * | 2015-03-30 | 2016-10-11 | 경북대학교 산학협력단 | 점군 데이터로부터 3차원 시설 배치 데이터를 생성하는 장치 및 방법 |
| KR101671908B1 (ko) * | 2015-12-02 | 2016-11-04 | 경북대학교 산학협력단 | 조립체 모델 비교 장치 및 방법 |
| KR20160149848A (ko) * | 2015-06-19 | 2016-12-28 | 삼성중공업 주식회사 | 점군 정합 장치 |
| KR101811135B1 (ko) * | 2016-07-22 | 2018-01-25 | 경북대학교 산학협력단 | 최적 정밀도 결정을 통한 모델 단순화 장치 및 방법 |
-
2017
- 2017-12-07 KR KR1020170167422A patent/KR101989700B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005346285A (ja) * | 2004-06-01 | 2005-12-15 | Sharp Corp | 部品配置支援装置、部品配置支援方法、プログラムおよび記録媒体 |
| KR20140049132A (ko) * | 2012-10-12 | 2014-04-25 | 경북대학교 산학협력단 | 조선해양 기자재의 ３ｄ ｃａｄ 데이터의 간략화 방법 |
| KR101493659B1 (ko) * | 2014-11-18 | 2015-02-16 | 중앙대학교 산학협력단 | 3차원 스캐닝 데이터를 이용한 배관 모델링 방법 및 장치 |
| KR20160117704A (ko) * | 2015-03-30 | 2016-10-11 | 경북대학교 산학협력단 | 점군 데이터로부터 3차원 시설 배치 데이터를 생성하는 장치 및 방법 |
| KR101655783B1 (ko) * | 2015-05-22 | 2016-09-08 | 대우조선해양 주식회사 | 이종 캐드 시스템의 3차원 모델 비교 장치 및 방법 |
| KR20160149848A (ko) * | 2015-06-19 | 2016-12-28 | 삼성중공업 주식회사 | 점군 정합 장치 |
| KR101671908B1 (ko) * | 2015-12-02 | 2016-11-04 | 경북대학교 산학협력단 | 조립체 모델 비교 장치 및 방법 |
| KR101811135B1 (ko) * | 2016-07-22 | 2018-01-25 | 경북대학교 산학협력단 | 최적 정밀도 결정을 통한 모델 단순화 장치 및 방법 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 여창모, and 문두환. "플랜트 3D CAD 시스템 기반의 기기 및 피팅의 형상 유사도 비교 API 개발 방안." 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 (2017) * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20220042833A (ko) * | 2020-09-28 | 2022-04-05 | 고려대학교 산학협력단 | 라이다 스캐너에서 획득한 점군 정합 방법 |
| KR102407425B1 (ko) * | 2020-09-28 | 2022-06-10 | 고려대학교 산학협력단 | 라이다 스캐너에서 획득한 점군 정합 방법 |
| CN112200885A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-08 | 杭州今奥信息科技股份有限公司 | 一种房屋墙体线的识别方法、系统及计算机可读存储介质 |
| CN112200885B (zh) * | 2020-09-29 | 2024-05-07 | 杭州今奥信息科技股份有限公司 | 一种房屋墙体线的识别方法、系统及计算机可读存储介质 |
| CN113865570A (zh) * | 2021-10-15 | 2021-12-31 | 博迈科海洋工程股份有限公司 | 一种钢结构圆形立柱垂直度测量方法 |
| CN113865570B (zh) * | 2021-10-15 | 2024-05-10 | 博迈科海洋工程股份有限公司 | 一种钢结构圆形立柱垂直度测量方法 |
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