KR102509772B1 - 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법 - Google Patents

전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102509772B1
KR102509772B1 KR1020210120791A KR20210120791A KR102509772B1 KR 102509772 B1 KR102509772 B1 KR 102509772B1 KR 1020210120791 A KR1020210120791 A KR 1020210120791A KR 20210120791 A KR20210120791 A KR 20210120791A KR 102509772 B1 KR102509772 B1 KR 102509772B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
clusters
cluster
electronic device
image
scanner
Prior art date
Application number
KR1020210120791A
Other languages
English (en)
Inventor
이동훈
강동화
Original Assignee
주식회사 메디트
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 메디트 filed Critical 주식회사 메디트
Priority to KR1020210120791A priority Critical patent/KR102509772B1/ko
Priority to PCT/KR2022/012175 priority patent/WO2023038313A1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102509772B1 publication Critical patent/KR102509772B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61C—DENTISTRY; APPARATUS OR METHODS FOR ORAL OR DENTAL HYGIENE
    • A61C9/00—Impression cups, i.e. impression trays; Impression methods
    • A61C9/004—Means or methods for taking digitized impressions
    • A61C9/0046—Data acquisition means or methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30036—Dental; Teeth

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Dental Tools And Instruments Or Auxiliary Dental Instruments (AREA)

Abstract

본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 3차원 스캐너의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하고, 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분하고, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하고, 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제하도록 구성될 수 있다.

Description

전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR PROCESSING SCANNED IMAGE OF THREE DIMENSIONAL SCANNER}
본 개시는 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지를 처리하는 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 3차원 스캐너를 통해 스캔된 이미지를 기초로 생성된 3차원 이미지 모델에 존재하는 노이즈를 국소적으로 필터링하기 위한 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.
3차원 구강 스캐너는 환자의 구강 내에 삽입되어 치아를 스캐닝함으로써 구강의 3차원 이미지를 획득하기 위한 광학 기기이다. 3차원 스캐너를 이용하여 환자의 구강을 스캔함으로써, 환자의 구강에 대한 복수의 2차원 이미지를 획득할 수 있고, 획득한 복수의 2차원 이미지를 이용하여 환자의 구강에 대한 3차원 이미지를 구축할 수 있다. 예를 들어, 의사는 3차원 스캐너를 환자의 구강 내부에 삽입하여, 환자의 치아, 치은 및/또는 연조직을 스캔함으로써, 환자의 구강에 대한 복수의 2차원 이미지를 획득할 수 있다. 이후, 3차원 모델링 기술을 적용함으로써, 환자의 구강에 대한 2차원 이미지를 이용하여, 환자의 구강에 대한 3차원 이미지를 구축할 수 있다.
상술한 스캐닝 동작 중에 스캐닝 대상체가 아닌 다른 물체가 개입되는 경우, 예를 들어, 치아의 스캐닝 동작 중 사용자의 손가락 또는 다른 치료 기구가 3차원 스캐너와 치아 사이에 개입되는 경우, 개입된 물체에 의해 가려진 치아 부분은 스캐닝되지 않고 대신 개입된 물체가 스캐닝될 수 있다. 상기의 경우, 구축된 3차원 이미지 모델에는 개입된 물체에 의한 노이즈 이미지가 발생할 수 있다. 노이즈가 발생하면 원하는 대상체의 정확한 3차원 이미지 모델을 얻을 수 없게 되므로, 3차원 이미지 모델을 구축함에 있어 이러한 노이즈를 효과적으로 제거할 필요가 있다.
나아가, 다양한 필터링 방법을 이용하여 상술한 노이즈를 제거하더라도, 일부 노이즈들은 깔끔하게 제거되지 않을 수 있으며, 이 경우, 정확한 3차원 이미지 모델을 얻을 수 없게 된다. 따라서, 노이즈 전부를 깔끔하게 제거할 필요가 있다.
또한, 스캔 데이터의 일부를 편집(예: 삭제)하는 과정에서 노이즈가 발생할 수 있으며, 이 경우, 정확한 3차원 이미지 모델을 얻을 수 없게 된다. 따라서, 이러한 노이즈를 효과적으로 제거할 필요가 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 3차원 스캐너를 이용하여 생성된 3차원 이미지 모델에 존재할 수 있는 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로; 디스플레이; 및 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 3차원 스캐너의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 상기 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하고, 상기 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분하고, 상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하고, 상기 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제하도록 구성될 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서 수행되는 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법은, 상기 3차원 스캐너의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득하는 동작 - 상기 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -; 상기 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 상기 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하는 동작; 상기 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분하는 동작; 상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작; 및 상기 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 스캔 데이터 값들에 존재하는 노이즈를 제거함으로써, 원하는 대상체의 3차원 이미지 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분하고, 노이즈로 판단된 적어도 하나의 클러스트를 제거함으로써, 3차원 이미지 모델에 포함된 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 구강 스캐너를 이용하여 환자의 구강에 대한 이미지를 획득하는 모습을 도시한 도면이다.
도 2a는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 구강 스캐너의 블록도이다. 도 2b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 구강 스캐너의 사시도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 구강에 대한 3차원 이미지(320)를 생성하는 방법을 도시한 도면이다.
도 4a 및 4b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하기 위한 인터페이스를 도시한다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 동작 흐름도이다.
본 개시의 실시예들은 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 개시에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적 설명으로 한정되는 것은 아니다.
본 개시에 사용되는 모든 기술적 용어들 및 과학적 용어들은, 달리 정의되지 않는 한, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 일반적으로 이해되는 의미를 갖는다. 본 개시에 사용되는 모든 용어들은 본 개시를 더욱 명확히 설명하기 위한 목적으로 선택된 것이며 본 개시에 따른 권리범위를 제한하기 위해 선택된 것이 아니다.
본 개시에서 사용되는 "포함하는", "구비하는", "갖는" 등과 같은 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 달리 언급되지 않는 한, 다른 실시예를 포함할 가능성을 내포하는 개방형 용어(open-ended terms)로 이해되어야 한다.
본 개시에서 기술된 단수형의 표현은 달리 언급하지 않는 한 복수형의 의미를 포함할 수 있으며, 이는 청구범위에 기재된 단수형의 표현에도 마찬가지로 적용된다. 본 개시에서 사용되는 "제1", "제2" 등의 표현들은 복수의 구성요소들을 상호 구분하기 위해 사용되며, 해당 구성요소들의 순서 또는 중요도를 한정하는 것은 아니다.
본 개시에서 사용되는 용어 "부"는, 소프트웨어, 또는 FPGA(field-programmable gate array), ASIC(application specific integrated circuit)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미한다. 그러나, "부"는 하드웨어 및 소프트웨어에 한정되는 것은 아니다. "부"는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, "부"는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세서, 함수, 속성, 프로시저, 서브루틴, 프로그램 코드의 세그먼트, 드라이버, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조, 테이블, 어레이 및 변수를 포함한다. 구성요소와 "부" 내에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소 및 "부"로 결합되거나 추가적인 구성요소와 "부"로 더 분리될 수 있다.
본 개시에서 사용되는 "~에 기초하여"라는 표현은, 해당 표현이 포함되는 어구 또는 문장에서 기술되는, 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 하나 이상의 인자를 기술하는데 사용되며, 이 표현은 결정, 판단의 행위 또는 동작에 영향을 주는 추가적인 인자를 배제하지 않는다.
본 개시에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 경우, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로, 또는 새로운 다른 구성요소를 매개로 하여 연결될 수 있거나 접속될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 개시의 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)를 이용하여 환자의 구강에 대한 이미지를 획득하는 모습을 도시한 도면이다. 다양한 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 구강 내의 이미지를 획득하기 위한 치과용 의료 기기일 수 있다. 예를 들어, 3차원 스캐너(200)는 구강 스캐너(intraoral scanner)일 수 있다. 도 1에 도시된 것처럼 사용자(10)(예: 치과 의사, 치과위생사)가 3차원 스캐너(200)를 이용하여 대상체(20)(예: 환자)로부터 대상체(20)의 구강에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 다른 예로는, 사용자(10)가 대상체(20)의 구강의 모양을 본뜬 진단 모델(예: 석고 모델, 인상(impression) 모델)로부터 대상체(20)의 구강에 대한 이미지를 획득할 수도 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위하여, 대상체(20)의 구강을 스캐닝하여, 대상체(20)의 구강에 대한 이미지를 획득하는 것으로 설명하지만, 이에 제한되지 않으며, 대상체(20)의 다른 부위(예: 대상체(20)의 귀)에 대한 이미지를 획득하는 것도 가능하다. 3차원 스캐너(200)는 구강 내에 인입 및 인출이 가능한 형태를 가질 수 있으며, 스캔 거리와 스캔 각도를 사용자(10)가 자유롭게 조절할 수 있는 핸드헬드형 스캐너(handheld scanner)일 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 구강 내에 삽입되어 비 접촉식으로 구강 내부를 스캐닝함으로써, 구강에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 구강에 대한 이미지는 적어도 하나의 치아, 치은, 구강 내에 삽입 가능한 인공 구조물(예를 들어, 브라켓 및 와이어를 포함하는 교정 장치, 임플란트, 의치(denture), 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구)을 포함할 수 있다. 3차원 스캐너(200)는 광원(또는 프로젝터)을 이용하여 대상체(20)의 구강(예: 대상체(20)의 적어도 하나의 치아, 치은)에 광을 조사할 수 있고, 대상체(20)의 구강으로부터 반사된 광을 카메라(또는, 적어도 하나의 이미지 센서)를 통해 수신할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)는 구강의 진단 모델을 스캐닝함으로써, 구강의 진단 모델에 대한 이미지를 획득할 수도 있다. 구강의 진단 모델이 대상체(20)의 구강의 모양을 본뜬 진단 모델인 경우, 구강의 진단 모델에 대한 이미지는 대상체의 구강에 대한 이미지가 될 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여, 대상체(20)의 구강 내부를 스캐닝함으로써, 구강에 대한 이미지를 획득하는 경우를 가정하여 설명하도록 하지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)는 카메라를 통해 수신한 정보에 기초하여, 대상체(20)의 구강에 대한 표면 이미지를 2차원 이미지로서 획득할 수 있다. 대상체(20)의 구강에 대한 표면 이미지는 대상체(20)의 적어도 하나의 치아, 치은, 인공 구조물, 대상체(20)의 볼, 혀 또는 입술 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 대상체(20)의 구강에 대한 표면 이미지는 2차원 이미지일 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)에서 획득된 구강에 대한 2차원 이미지는 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통해 연결되는 전자 장치(100)로 전송될 수 있다. 전자 장치(100)는, 컴퓨터 장치 또는 휴대용 통신 장치일 수 있다. 전자 장치(100)는 3차원 스캐너(200)로부터 수신한 구강에 대한 2차원 이미지에 기초하여 구강을 3차원적으로 나타내는 구강에 대한 3차원 이미지(또는, 3차원 구강 이미지, 3차원 구강 모델)를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는 수신한 구강에 대한 2차원 이미지에 기초하여 구강의 내부 구조를 3차원적으로 모델링(modeling)하여 구강에 대한 3차원 이미지를 생성할 수 있다.
또 다른 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 구강을 스캔하여 구강에 대한 2차원 이미지를 획득하고, 획득한 구강에 대한 2차원 이미지에 기초하여 구강에 대한 3차원 이미지를 생성하며, 생성한 구강의 3차원 이미지를 전자 장치(100)로 전송할 수도 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 클라우드 서버(미도시)와 통신 연결될 수 있다. 상기의 경우, 전자 장치(100)는 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지 또는 구강에 대한 3차원 이미지를 클라우드 서버에 전송할 수 있고, 클라우드 서버는 전자 장치(100)로부터 수신한 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지 또는 구강에 대한 3차원 이미지를 저장할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 3차원 스캐너는 대상체(20)의 구강에 삽입하여 사용하는 핸드헬드형 스캐너 이외에도, 특정 위치에 고정시켜 사용하는 테이블 스캐너(미도시)가 사용될 수도 있다. 테이블 스캐너는 구강의 진단 모델을 스캐닝함으로써 구강의 진단 모델에 대한 3차원 이미지를 생성할 수 있다. 상기의 경우, 테이블 스캐너의 광원(또는 프로젝터), 카메라 또는 진단 모델이 고정되는 지그(jig) 중 적어도 하나를 움직이면서 구강의 진단 모델을 스캐닝할 수 있다.
도 2a는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100) 및 3차원 스캐너(200)의 블록도이다. 전자 장치(100) 및 3차원 스캐너(200)는 유선 또는 무선 통신 네트워크를 통해 서로 통신 연결될 수 있으며, 다양한 데이터를 서로 송수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)는, 프로세서(201), 메모리(202), 통신 회로(203), 광원(204), 카메라(205), 입력 장치(206) 및/또는 센서 모듈(207)을 포함할 수 있다. 3차원 스캐너(200)에 포함된 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 3차원 스캐너(200)에 추가될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 3차원 스캐너(200) 내의 적어도 일부의 구성요소들은 버스(bus), GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고 받을 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 프로세서(201)는 3차원 스캐너(200)의 각 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성으로서, 3차원 스캐너(200)의 구성요소들과 작동적으로 연결될 수 있다. 프로세서(201)는 3차원 스캐너(200)의 다른 구성요소로부터 수신된 명령 또는 데이터를 메모리(202)에 로드하고, 메모리(202)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 저장할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 메모리(202)는, 상기에 기재된 프로세서(201)의 동작에 대한 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)의 통신 회로(203)는 외부 장치(예: 전자 장치(100))와 유선 또는 무선 통신 채널을 설립하고, 외부 장치와 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(203)는 외부 장치와 유선으로 통신하기 위해서, 외부 장치와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트를 포함할 수 있다. 상기의 경우, 통신 회로(203)는 적어도 하나의 포트를 통하여 유선 연결된 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(203)는 셀룰러 통신 모듈을 포함하여 셀룰러 네트워크(예: 3G, LTE, 5G, Wibro 또는 Wimax)에 연결되도록 구성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 통신 회로(203)는 근거리 통신 모듈을 포함하여 근거리 통신(예를 들면, Wi-Fi, Bluetooth, Bluetooth Low Energy(BLE), UWB)을 이용해 외부 장치와 데이터 송수신을 할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(203)는 비접촉식 통신을 위한 비접촉 통신 모듈을 포함할 수 있다. 비접촉식 통신은, 예를 들면, NFC(near field communication) 통신, RFID(radio frequency identification) 통신 또는 MST(magnetic secure transmission) 통신과 같이 적어도 하나의 비접촉 방식의 근접 통신 기술을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 광원(204)은 대상체(20)의 구강을 향해 광을 조사할 수 있다. 예를 들어, 광원(204)으로부터 조사되는 광은 소정 패턴(예: 서로 다른 색상의 직선 무늬가 연속적으로 나타나는 스트라이프 패턴)을 갖는 구조광일 수 있다. 구조광의 패턴은, 예를 들어, 패턴 마스크 또는 DMD(digital micro-mirror device)를 이용하여 생성될 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다. 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 카메라(205)는 대상체(20)의 구강에 의해 반사된 반사광을 수신함으로써, 대상체(20)의 구강에 대한 이미지를 획득할 수 있다. 카메라(205)는, 예를 들어, 광 삼각 측량 방식에 따라서 3차원 이미지를 구축하기 위하여, 좌안 시야에 대응되는 좌측 카메라 및 우안 시야에 대응되는 우측 카메라를 포함할 수 있다. 카메라(205)는, CCD 센서 또는 CMOS 센서와 같은 적어도 하나의 이미지 센서를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 입력 장치(206)는 3차원 스캐너(200)를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 입력 장치(206)는 사용자(10)의 푸시 조작을 수신하는 버튼, 사용자(10)의 터치를 감지하는 터치 패널, 마이크를 포함하는 음성 인식 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자(10)는 입력 장치(206)를 이용하여 스캐닝 시작 또는 정지를 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 센서 모듈(207)은 3차원 스캐너(200)의 작동 상태 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자의 동작)을 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호를 생성할 수 있다. 센서 모듈(207)은, 예를 들어, 자이로 센서, 가속도 센서, 제스처 센서, 근접 센서 또는 적외선 센서 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 사용자(10)는 센서 모듈(207)을 이용하여 스캐닝 시작 또는 정지를 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자(10)가 3차원 스캐너(200)를 손에 쥐고 움직이는 경우, 3차원 스캐너(200)는 센서 모듈(207)을 통해 측정된 각속도가 기 설정된 임계 값을 초과할 때, 프로세서(201) 스캐닝 동작을 시작하도록 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)는, 3차원 스캐너(200)의 입력 장치(206) 또는 전자 장치(100)의 입력 장치(206)를 통해 스캔을 시작하기 위한 사용자 입력을 수신하거나, 3차원 스캐너(200)의 프로세서(201) 또는 전자 장치(100)의 프로세서(201)에서의 처리에 따라, 스캔을 시작할 수 있다. 사용자(10)가 3차원 스캐너(200)를 통해 대상체(20)의 구강 내부를 스캔하는 경우, 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지를 생성할 수 있고, 실시간으로 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다. 전자 장치(100)는 수신한 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지를 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지에 기초하여, 대상체(20)의 구강에 대한 3차원 이미지를 생성(구축)할 수 있으며, 구강에 대한 3차원 이미지를 디스플레이를 통해 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 생성되고 있는 3차원 이미지를 실시간으로 디스플레이를 통해 표시할 수도 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(101), 하나 이상의 메모리(103), 통신 회로(105), 디스플레이(107) 및/또는 입력 장치(109)를 포함할 수 있다. 전자 장치(100)에 포함된 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 전자 장치(100)에 추가될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다. 전자 장치(100) 내의 적어도 일부의 구성요소들은 버스(bus), GPIO(general purpose input/output), SPI(serial peripheral interface) 또는 MIPI(mobile industry processor interface) 등을 통해 서로 연결되어, 데이터 및/또는 시그널을 주고 받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(100)의 하나 이상의 프로세서(101)는 전자 장치(100)의 각 구성요소들(예: 메모리(103))의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 수행할 수 있는 구성일 수 있다. 하나 이상의 프로세서(101)는, 예를 들어, 전자 장치(100)의 구성요소들과 작동적으로 연결될 수 있다. 하나 이상의 프로세서(101)는 전자 장치(100)의 다른 구성요소로부터 수신된 명령 또는 데이터를 하나 이상의 메모리(103)에 로드(load)하고, 하나 이상의 메모리(103)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(100)의 하나 이상의 메모리(103)는 하나 이상의 프로세서(101)의 동작에 대한 인스트럭션들을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(103)는 기계 학습 알고리즘에 따라 구축된 상관 모델들을 저장할 수 있다. 하나 이상의 메모리(103)는 3차원 스캐너(200)로부터 수신되는 데이터(예를 들어, 구강 스캔을 통하여 획득된 구강에 대한 2차원 이미지)를 저장할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(100)의 통신 회로(105)는 외부 장치(예: 3차원 스캐너(200), 클라우드 서버)와 유선 또는 무선 통신 채널을 설립하고, 외부 장치와 다양한 데이터를 송수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(105)는 외부 장치와 유선으로 통신하기 위해서, 외부 장치와 유선 케이블로 연결되기 위한 적어도 하나의 포트를 포함할 수 있다. 상기의 경우, 통신 회로(105)는 적어도 하나의 포트를 통하여 유선 연결된 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(105)는 셀룰러 통신 모듈을 포함하여 셀룰러 네트워크(예: 3G, LTE, 5G, Wibro 또는 Wimax)에 연결되도록 구성할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 통신 회로(105)는 근거리 통신 모듈을 포함하여 근거리 통신(예를 들면, Wi-Fi, Bluetooth, Bluetooth Low Energy(BLE), UWB)을 이용해 외부 장치와 데이터 송수신을 할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(105)는 비접촉식 통신을 위한 비접촉 통신 모듈을 포함할 수 있다. 비접촉식 통신은, 예를 들면, NFC(near field communication) 통신, RFID(radio frequency identification) 통신 또는 MST(magnetic secure transmission) 통신과 같이 적어도 하나의 비접촉 방식의 근접 통신 기술을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)의 디스플레이(107)는 프로세서(101)의 제어에 기반하여 다양한 화면을 표시할 수 있다. 프로세서(101)는 3차원 스캐너(200)로부터 수신한 대상체(20)의 구강에 대한 2차원 이미지 및/또는 구강의 내부 구조를 3차원적으로 모델링한 구강에 대한 3차원 이미지를 디스플레이(107)를 통해 표시할 수 있다. 예를 들어, 특정 응용 프로그램을 통해 구강에 대한 2차원 이미지 및/또는 3차원 이미지를 표시할 수 있다. 상기의 경우, 사용자(10)는 구강에 대한 2차원 이미지 및/또는 3차원 이미지를 편집, 저장 및 삭제할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)의 입력 장치(109)는, 전자 장치(100)의 구성요소(예: 하나 이상의 프로세서(101))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(100)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(109)는, 예를 들면, 마이크, 마우스 또는 키보드를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력 장치(109)는 디스플레이(107)와 결합되어 다양한 외부 객체의 접촉 또는 근접을 인식할 수 있는 터치 센서 패널의 형태로 구현될 수도 있다.
도 2b는 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)의 사시도이다. 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너(200)는 본체(210) 및 프로브 팁(220)을 포함할 수 있다. 3차원 스캐너(200)의 본체(210)는 사용자(10)가 손으로 그립하여 사용하기 용이한 모양으로 형성될 수 있다. 프로브 팁(220)은 대상체(20)의 구강으로 인입 및 인출이 용이한 모양으로 형성될 수 있다. 또한, 본체(210)는 프로브 팁(220)과 결합 및 분리될 수 있다. 본체(210) 내부에는, 도 2a에서 설명한 3차원 스캐너(200)의 구성요소들이 배치될 수 있다. 본체(210)의 일측 단부에는 광원(204)로부터 출력된 광이 대상체(20)에 조사될 수 있도록 개구된 개구부가 형성될 수 있다. 개구부를 통해 조사된 광은, 대상체(20)에 의해 반사되어 다시 개구부를 통해 유입될 수 있다. 개구부를 통해 유입된 반사광은 카메라에 의해 캡쳐되어 대상체(20)에 대한 이미지를 생성할 수 있다. 사용자(10)는 3차원 스캐너(200)의 입력 장치(206)(예: 버튼)를 이용하여 스캔을 시작할 수 있다. 예를 들어, 사용자(10)가 입력 장치(206)를 터치하거나 가압하는 경우, 광원(204)으로부터 광이 대상체(20)에 조사될 수 있다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 구강에 대한 3차원 이미지(320)를 생성하는 방법을 도시한 도면이다. 사용자(10)는 3차원 스캐너(200)를 움직여가면서 대상체(20)의 구강 내부를 스캔할 수 있고, 이 경우, 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 구강에 대한 복수의 2차원 이미지(310)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 3차원 스캐너(200)는 대상체(20)의 앞니가 포함된 영역에 대한 2차원 이미지, 대상체(20)의 어금니가 포함된 영역에 대한 2차원 이미지 등을 획득할 수 있다. 3차원 스캐너(200)는 획득한 복수의 2차원 이미지(310)를 전자 장치(100)로 전송할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 사용자(10)는 3차원 스캐너(200)를 움직여가면서, 구강의 진단 모델을 스캔할 수도 있고, 구강의 진단 모델에 대한 복수의 2차원 이미지를 획득할 수도 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위하여, 대상체(20)의 구강 내부를 스캐닝함으로써, 대상체(20)의 구강에 대한 이미지를 획득하는 경우를 가정하여 설명하도록 하지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 대상체(20)의 구강에 대한 복수의 2차원 이미지(310) 각각을 3차원 좌표값을 갖는 복수의 포인트들의 집합으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 복수의 2차원 이미지(310) 각각을, 3차원 좌표값을 갖는 데이터 포인트의 집합인 포인트 클라우드(point cloud)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 복수의 2차원 이미지(310)를 기초로 하는 3차원 좌표값인 포인트 클라우드 세트는, 대상체(20)의 구강에 대한 로우 데이터(raw data)로서 저장될 수 있다. 전자 장치(100)는, 3차원 좌표값을 갖는 데이터 포인트의 집합인 포인트 클라우드를 정렬(align)함으로써, 전체 치아 모형을 완성할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 구강에 대한 3차원 이미지를 재구성(재구축)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 푸아송 알고리즘을 사용하여, 로우 데이터로서 저장된 포인트 클라우드 세트를 병합함으로써, 복수의 포인트들을 재구성하고, 폐쇄된 3차원 표면으로 변환하여 대상체(20)의 구강에 대한 3차원 이미지(320)를 재구성할 수 있다.
도 4a 및 4b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링을 수행하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 4a는 노이즈(403)가 포함된 대상체의 3차원 이미지 모델(410)을 도시한 도면이고, 도 4b는 본 문서에 개시된 노이즈 필터링을 통해 노이즈가 제거된 대상체의 3차원 이미지 모델(420)을 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 3차원 스캐너(200)의 스캔에 의해 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득할 수 있고, 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 대상체의 3차원 이미지 모델(410)을 생성할 수 있다. 본 문서에서 설명하는 대상체는, 예를 들어, 환자의 구강 또는 구강의 모양을 본뜬 진단 모델(예: 석고 모델, 인상 모델)을 의미할 수 있다. 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함할 수 있다. 다양한 원인에 의해 대상체의 3차원 이미지 모델(410)에는 대상체의 치아 및 치은(401)과 무관한 노이즈(403)가 포함될 수 있다. 도 4a의 노이즈(403)가 발생하는 예시적인 원인들은 아래와 같다.
일 실시예에 따르면, 대상체의 3차원 이미지 모델에 포함된 노이즈에 대하여, 1차적인 노이즈 필터링을 수행하였음에도 일부 노이즈는 제거되지 않고 남아 있을 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 3차원 이미지 모델에 노이즈가 발생한 경우, 1차적인 노이즈 필터링 동작을 수행하기 위하여, 대상체의 표면을 2회 스캔할 수 있다. 예를 들어, 제1 스캔 시점에서 대상체를 스캔할 때(제1 스캔), 장애물(예: 손가락)도 같이 스캔된 경우, 상술한 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들에는 장애물에 대응되는 노이즈가 포함된다. 상술한 노이즈를 제거하기 위하여, 장애물이 사라진 상황에서 대상체를 다시 스캔하여(제2 스캔), 제2 스캔 데이터를 획득할 수 있다. 이후, 3차원 스캐너(200)의 가상 초점으로부터 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터들을 결정하고, 상기 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고, 상기 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는 경우 제1 스캔 데이터 값들 중 제2 스캔 데이터 값과 교차된 적어도 하나의 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제함으로써, 1차적인 노이즈 필터링을 수행할 수 있다. 이 경우, 일부 노이즈는, 상술한 1차적인 노이즈 필터링을 통해서 제거되지 않고 여전히 3차원 이미지 모델에 남아 있을 수 있다. 구체적으로, 상술한 노이즈 필터링은, 가상 초점과 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터가 제2 스캔 데이터 값과 교차되는 경우에만, 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 벡터와 교차된 스캔 데이터 값만을 노이즈로 간주하여 제거하기 때문에, 상기 벡터와 교차되지 않은 스캔 데이터 값들은 제거되지 않고 남아 있을 수 있다. 본 문서에 개시된 노이즈 필터링은 이러한 잔여 스캔 데이터 값들의 제거에 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)를 통해 대상체를 스캔하는 경우, 치아 영역 또는 치은 영역을 식별하여, 식별된 영역들에 대응되는 3차원 이미지 모델을 생성할 수 있는데, 이 경우, 3차원 이미지 모델에는 치아 영역 또는 치은 영역이 아닌 다른 영역(예: 연조직 영역, 혀 영역)이 노이즈로써 포함될 수 있다. 구체적으로, 전자 장치(100)는 대상체의 이미지에서 치아 영역 또는 치은 영역을 식별하기 위하여, 치아 영역, 치은 영역 및 다른 영역을 각각 라벨링한 이미지들을 기계 학습 알고리즘에 따라 기계 학습시킬 수 있다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘에 따라 대상체들의 구강에 대한 2차원 이미지 세트 및 2차원 이미지 세트의 각 이미지에서 치아 영역 및 치은 영역이 식별된 데이터 세트 사이의 상관 관계를 모델링하여 상관 모델을 구축할 수 있다. 전자 장치(100)는 구축된 상관 모델을 이용하여 대상체에 대한 복수의 2차원 이미지로부터 치아 영역 또는 치은 영역을 식별할 수 있고, 식별한 치아 영역 또는 치은 영역에 대응하는 3차원 이미지 모델을 생성할 수 있다. 이 경우, 식별한 치아 영역 및 치은 영역을 제외한 나머지 영역을 제거하기 위한 필터링 동작을 수행할 수 있다. 상술한 필터링 동작을 수행하더라도, 나머지 영역이 완전히 제거되지 않고, 남아있을 수 있다. 예를 들어, 필터링 대상인 혀 영역을 필터링 대상이 아닌 치은 영역으로 오인하는 경우, 상기 영역은 상술한 필터링 동작에 의해 제거되지 않고 남아 있을 수 있다. 본 문서에 개시된 노이즈 필터링은 이러한 나머지 영역의 제거에 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 3차원 스캐너(200)를 통해 대상체를 스캔하는 경우, 대상체에 포함된 특정 물질(예: 인공 구조물)에 의해 외부의 광(예: 자연광)이 반사됨으로써, 노이즈가 발생할 수 있다. 예를 들어, 금 또는 아말감과 같은 금속이 대상체에 포함되어 있는 경우, 3차원 스캐너(200) 금속에 의해 반사된 외부의 광을 수신할 수 있고, 상기 광에 의해 대상체의 3차원 이미지 모델의 일부 영역에 노이즈가 발생할 수 있다. 본 문서에 개시된 노이즈 필터링은 이러한 일부 영역에 발생한 노이즈의 제거에 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자는 입력 장치(109)를 통해 대상체의 3차원 이미지 모델을 편집(예: 삭제)할 수 있고, 이러한 편집 과정에서 노이즈가 발생할 수 있다. 사용자는 입력 장치(109)(예: 마우스)를 통해 생성된 3차원 이미지 모델에서 삭제하고 싶은 영역을 선택할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 입력 장치(109)를 이용하여 삭제하고 싶은 영역을 다각형, 선, 점 등 다양한 형태로 선택할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 선택된 영역을 나머지 영역(또는, 메인 클러스터)으로부터 분리할 수 있고, 분리된 영역은 노이즈로 결정될 수 있다. 예를 들어, 3차원 이미지 모델에서 특정 영역을 삭제하고 싶은 경우, 사용자는 특정 영역의 테두리를 입력 장치(109)를 통해 선택할 수 있다. 이 경우, 선택된 특정 영역의 테두리는 3차원 이미지 모델에서 삭제될 수 있다. 이에 따라, 특정 영역은 나머지 영역과 별도의 클러스터로 분리될 수 있다. 이 경우, 메인 클러스터로부터 분리된 특정 영역에 대응하는 클러스터는 노이즈로 결정될 수 있다. 본 문서에서 개시된 노이즈 필터링은 이러한 노이즈의 제거에 이용될 수 있다.
상술한 노이즈가 발생할 수 있는 실시예들은 예시적인 것이며, 이외에 다양한 원인에 의하여, 생성된 3차원 이미지 모델에 노이즈가 발생할 수 있다. 본 문서에 개시된 노이즈 필터링 기술은 3차원 이미지 모델에 발생한 노이즈를 제거하기 위하여 사용될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 도 4a의 대상체의 3차원 이미지 모델(410)에 포함된 노이즈(403)를 제거하기 위하여 노이즈 필터링을 수행할 수 있다. 구체적인 노이즈 필터링 방법은 후술하기로 한다. 전자 장치(100)는, 노이즈 필터링을 수행하여, 도 4b와 같은 노이즈가 제거된 3차원 이미지 모델(420)을 생성할 수 있다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)의 동작 흐름도이다. 구체적으로, 도 5는 전자 장치(100)의 노이즈 필터링 방법을 설명하는 동작 흐름도이다.
동작 흐름도 500을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 510에서, 3차원 스캐너(200)의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득할 수 있다. 스캔 데이터의 값들은 3차원 좌표값을 포함할 수 있다. 3차원 좌표값은 3차원 스캐너(200)에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 스캔 데이터 값들은 복수의 복셀(voxel) 형태의 3차원 볼륨 데이터를 포함할 수 있으며, 스캔 데이터 값이 복셀인 경우는 도 7에서 후술하도록 한다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 520에서, 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 이미지 모델은 전자 장치(100)의 디스플레이(107)에 표시될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생성된 3차원 볼륨 데이터가 서로 연결 및 정렬되도록 하는 얼라인 단계가 추가로 수행될 수 있다. 생성된 3차원 이미지 모델에는 사용자가 의도하지 않은 노이즈가 포함될 수 있다. 상기 노이즈를 제거하기 위하여 전자 장치(100)는 노이즈 필터링을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 530에서, 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 획득된 스캔 데이터 값들 중 연속하는 3차원 좌표값을 갖는 스캔 데이터 값들을 하나의 클러스터로 결정하는 방법을 통해 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 3차원 이미지 모델에 포함된 복수의 폐곡면을 복수의 클러스터로 결정함으로써, 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분할 수 있다. 상술한 폐곡면은 연속하는 복수의 3차원 좌표값에 의해 정의되는 단일 표면을 의미할 수 있다. 예를 들어, 3차원 이미지 모델에 포함된 폐곡면을 하나의 클러스터로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 540에서, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 결정된 적어도 하나의 클러스터는 제거 대상인 노이즈로 간주될 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 각각의 크기에 기초하여, 복수의 클러스터 각각이 노이즈에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 각각에 포함된 복셀의 수를 확인하고, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 복셀의 수에 기초하여 제거 대상이 되는 클러스터를 결정하는 방법은 도 7에서 설명하기로 한다. 추가적으로, 전자 장치(100)는 사용자 입력에 기초하여 상기 결정된 적어도 하나의 클러스터 중 최종적으로 제거 대상이 되는 클러스터를 결정할 수도 있다. 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 중 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 적어도 하나의 클러스터를 결정하고, 디스플레이(107)를 통해 상기 적어도 하나의 클러스터를 다른 클러스터들과 구별되도록 표시할 수 있다. 예를 들어, 상기 결정된 적어도 하나의 클러스터를 다른 클러스터들과 다른 색상으로 표시할 수 있다. 사용자는 입력 장치(109)를 통해 적어도 하나의 클러스터 중 제거 대상이 되는 클러스터(또는 제거 대상에서 제외할 클러스터)를 직접 선택할 수 있다. 전자 장치(100)는 적어도 하나의 클러스터 중 제거 대상이 되는 클러스터(또는 제거 대상에서 제외할 클러스터)를 선택하기 위한 사용자 입력을 수신하고, 수신한 사용자 입력에 기초하여 최종적으로 제거 대상이 되는 클러스터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 중 크기가 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 클러스터를 제외하고 나머지 클러스터를 제거하기 위한 적어도 하나의 클러스터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 중 크기가 가장 큰 클러스터를 제외하고 나머지 클러스터를 제거하기 위한 적어도 하나의 클러스터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 중 크기가 큰 순서대로 3개의 클러스터들을 제외하고 나머지 클러스터를 제거하기 위한 적어도 하나의 클러스터로 결정할 수 있다. 노이즈 필터링 수행 후 남아있는 클러스터의 개수는 사용자의 입력에 의해 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 각각이 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하는지 여부를 판단하고, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하이고, 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하지 않는 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 예를 들어, 3차원 스캐너(200)를 통해 대상체를 스캔하는 경우, 전자 장치(100)는 대상체에 대한 복수의 2차원 이미지로부터 치아 영역 및 치은 영역을 식별할 수 있고, 식별된 치아 영역 또는 치은 영역을 다른 영역과 구분될 수 있도록 마스킹할 수 있다. 전자 장치(100)는 대상체의 복수의 2차원 이미지를 이용하여 생성한 대상체의 3차원 이미지 모델에서, 치아 영역 또는 치은 영역을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 클러스터들 중에서, 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하지 않는 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 본 실시예에서는 치아 영역 또는 치은 영역을 마스킹하는 것으로 기재하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 연조직 영역(예: 볼 영역, 혀 영역, 입술 영역 등) 또는 인공 구조물(예: 브라켓 및 와이어를 포함하는 교정 장치, 임플란트, 의치(denture), 구강 내 삽입되는 교정 보조 도구, 보철물, 보철물을 지지하기 위한 어버트먼트(abutment))에 대해서도 각각 마스킹할 수 있음은 물론이다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제할 수 있다. 전자 장치(100)는 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제한 후 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트할 수 있다. 이러한 과정들을 통해 3차원 이미지 모델에 포함된 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다. 전자 장치(100)는 업데이트된 3차원 이미지 모델을 디스플레이(107)를 통해 표시할 수 있다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하기 위한 인터페이스(600)를 도시한다.
다양한 실시예에 따르면, 사용자가 3차원 스캐너(200)를 통해 대상체를 스캔하는 경우, 전자 장치(100)는 실시간으로 3차원 스캐너(200)로부터 대상체에 대한 이미지들을 수신하고, 수신한 이미지들에 기초하여, 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성(구축)할 수 있으며, 대상체의 3차원 이미지 모델을 디스플레이(107)를 통해 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 도 6과 같이 생성되고 있는 3차원 이미지 모델을 실시간으로 디스플레이(107)에 표시할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는 입력 장치(109)를 통해 3차원 스캐너(200)의 스캔을 종료하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 인터페이스 내에 표시된 스캔 종료 아이콘(610)을 입력 장치(109)를 통해 선택할 수 있다. 전자 장치(100)는 3차원 스캐너(200)의 스캔을 종료하기 위한 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 노이즈 필터링 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 3차원 스캐너(200)의 스캔을 종료하기 위한 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 3차원 이미지 모델을 상기 복수의 클러스터를 구분하고, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하며, 결정된 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는, 도 4b와 같이, 노이즈가 제거된 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성할 수 있다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)의 동작 흐름도이다. 도 5에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략한다. 동작 흐름도 700을 참조하면, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 710에서, 3차원 스캐너(200)의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 복수의 복셀을 획득할 수 있다. 복셀은 3차원 공간 상의 한 점을 정의한 그래픽 정보로서 3차원 좌표값을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 720에서, 획득된 복수의 복셀을 기초로 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 생성된 복셀들이 서로 연결 및 정렬되도록 하는 얼라인 단계가 추가로 수행될 수 있다. 생성된 3차원 이미지 모델에는 사용자가 의도하지 않은 노이즈가 포함될 수 있다. 상기 노이즈를 제거하기 위하여 전자 장치(100)는 노이즈 필터링을 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 730에서, 3차원 이미지 모델을 복수의 클러스터로 구분할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 740에서, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 각각에 포함된 복셀의 수를 확인하고, 복수의 클러스터 중 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 적어도 하나의 클러스터를 결정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(100)는 각각의 클러스터가 몇 개의 복셀을 갖는지 확인할 수 있다. 전자 장치(100)는 복수의 클러스터 각각에 포함된 복셀의 수에 기초하여, 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 클러스터를 노이즈로 간주될 적어도 하나의 클러스터로 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 750에서, 생성된 3차원 이미지 모델에서 결정된 적어도 하나의 클러스터에 포함된 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하여, 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 생성된 3차원 이미지 모델에서 적어도 하나의 클러스터에 포함된 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하여, 3차원 이미지 모델을 업데이트할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 전자 장치(100)는, 동작 760에서, 업데이트된 3차원 이미지 모델을 디스플레이(107)를 통해 표시할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)가 읽을 수 있는 기록 매체(machine-readable recording medium)에 기록된 소프트웨어로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 상술한 본 개시의 다양한 실시예들을 구현하기 위한 소프트웨어일 수 있다. 소프트웨어는 본 개시가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 본 개시의 다양한 실시예들로부터 추론될 수 있다. 예를 들어 소프트웨어는 기기가 읽을 수 있는 명령(예: 코드 또는 코드 세그먼트) 또는 프로그램일 수 있다. 기기는 기록 매체로부터 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 예를 들어 컴퓨터일 수 있다. 일 실시예에서, 기기는 본 개시의 실시예들에 따른 장치(100)일 수 있다. 일 실시예에서, 기기의 프로세서는 호출된 명령을 실행하여, 기기의 구성요소들이 해당 명령에 해당하는 기능을 수행하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 본 개시의 실시예들에 따른 하나 이상의 프로세서(101)일 수 있다. 기록 매체는 기기에 의해 읽혀질 수 있는, 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 매체(recording medium)를 의미할 수 있다. 기록 매체는, 예를 들어 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 기록 매체는 하나 이상의 메모리(103)일 수 있다. 일 실시예에서, 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 등에 분산된 형태로서 구현될 수도 있다. 소프트웨어는 컴퓨터 시스템 등에 분산되어 저장되고, 실행될 수 있다. 기록 매체는 비 일시적(non-transitory) 기록 매체일 수 있다. 비일시적 기록 매체는, 데이터가 반영구적 또는 임시적으로 저장되는 것과 무관하게 실재하는 매체(tangible medium)를 의미하며, 일시적(transitory)으로 전파되는 신호(signal)를 포함하지 않는다.
이상 일부 실시예들과 첨부된 도면에 도시된 예에 의해 본 개시의 기술적 특징이 설명되었지만, 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 이해할 수 있는 본 개시의 기술적 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 치환, 변형 및 변경이 이루어질 수 있다는 점을 알아야 할 것이다. 또한, 그러한 치환, 변형 및 변경은 첨부된 청구범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로;
    디스플레이; 및
    하나 이상의 프로세서를 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 3차원 스캐너의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
    상기 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 상기 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하고,
    상기 3차원 이미지 모델에 포함된 복수의 폐곡면을 복수의 클러스터로 결정함으로써, 상기 3차원 이미지 모델을 상기 복수의 클러스터로 구분하고,
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하고,
    상기 적어도 하나의 클러스터를 노이즈에 해당한다고 판단함으로써, 상기 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제하도록 구성되고,
    상기 복수의 폐곡면 각각은, 연속하는 복수의 3차원 좌표값에 의해 정의되는 단일 표면인, 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 스캔 데이터 값들을 삭제한 이후, 상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하도록 구성된, 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 업데이트된 3차원 이미지 모델을 상기 디스플레이를 통해 표시하도록 구성된, 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 스캔 데이터 값들은 복수의 복셀을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 생성된 3차원 이미지 모델에서 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하여 상기 3차원 이미지 모델을 업데이트하도록 구성된, 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 스캔 데이터 값들은 복수의 복셀을 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 적어도 하나의 클러스터를 결정하도록 구성된, 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 클러스터 중, 크기가 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 클러스터를 제외하고 나머지 클러스터를 상기 적어도 하나의 클러스터로 결정하도록 구성된, 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    입력 장치를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 입력 장치를 통해, 상기 3차원 스캐너의 스캔을 종료하기 위한 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 3차원 이미지 모델을 상기 복수의 클러스터로 구분하도록 구성된, 전자 장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는,
    상기 복수의 클러스터 각각이 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하는지 여부를 판단하고,
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하이고, 상기 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하지 않는 적어도 하나의 클러스터를 결정하도록 구성된, 전자 장치.
  11. 전자 장치에서 수행되는 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법에 있어서,
    상기 3차원 스캐너의 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 스캔 데이터 값들을 획득하는 동작 - 상기 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -;
    상기 획득된 스캔 데이터 값들을 기초로 상기 대상체의 3차원 이미지 모델을 생성하는 동작;
    상기 3차원 이미지 모델에 포함된 복수의 폐곡면을 복수의 클러스터로 결정함으로써, 상기 3차원 이미지 모델을 상기 복수의 클러스터로 구분하는 동작;
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하인 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 클러스터를 노이즈에 해당한다고 판단함으로써, 상기 적어도 하나의 클러스터와 연관된 스캔 데이터 값들을 삭제하는 동작을 포함하고,
    상기 복수의 폐곡면 각각은, 연속하는 복수의 3차원 좌표값에 의해 정의되는 단일 표면인, 스캔 이미지 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 삭제하는 동작 이후, 상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 동작을 더 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 업데이트된 3차원 이미지 모델을 디스플레이를 통해 표시하는 동작을 더 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 스캔 데이터 값들은 복수의 복셀을 포함하고,
    상기 업데이트하는 동작은, 상기 생성된 3차원 이미지 모델에서 상기 적어도 하나의 클러스터에 포함된 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하여 상기 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 동작을 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 스캔 데이터 값들은 복수의 복셀을 포함하고,
    상기 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작은,
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 개수 이하의 복셀을 갖는 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작을 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작은,
    상기 복수의 클러스터 중, 크기가 큰 순서대로 미리 설정된 개수의 클러스터를 제외하고 나머지 클러스터를 상기 적어도 하나의 클러스터로 결정하는 동작을 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 클러스터로 구분하는 동작은,
    입력 장치를 통해 상기 3차원 스캐너의 스캔을 종료하기 위한 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 3차원 이미지 모델을 상기 복수의 클러스터로 구분하는 동작을 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작은,
    상기 복수의 클러스터 각각이 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하는지 여부를 판단하는 동작; 및
    상기 복수의 클러스터 중 미리 설정된 크기 이하이고, 상기 치아 영역 또는 치은 영역에 해당하지 않는 적어도 하나의 클러스터를 결정하는 동작을 포함하는, 스캔 이미지 처리 방법.
KR1020210120791A 2021-09-10 2021-09-10 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법 KR102509772B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210120791A KR102509772B1 (ko) 2021-09-10 2021-09-10 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법
PCT/KR2022/012175 WO2023038313A1 (ko) 2021-09-10 2022-08-16 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210120791A KR102509772B1 (ko) 2021-09-10 2021-09-10 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102509772B1 true KR102509772B1 (ko) 2023-03-15

Family

ID=85506719

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210120791A KR102509772B1 (ko) 2021-09-10 2021-09-10 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR102509772B1 (ko)
WO (1) WO2023038313A1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017526495A (ja) * 2014-07-01 2017-09-14 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 口腔内三次元スキャンを用いた歯牙摩耗の検出
KR20190084344A (ko) * 2015-03-06 2019-07-16 얼라인 테크널러지, 인크. 구강 내 이미지의 선택 및 잠금
WO2020161121A1 (fr) * 2019-02-04 2020-08-13 Borea Procédé de segmentation automatique de dents

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101903424B1 (ko) * 2017-01-10 2018-11-13 한국광기술원 광단층영상시스템 기반 3d 구강 스캐너 및 이를 이용한 치아 상태 진단 방법
KR102311388B1 (ko) * 2019-09-26 2021-10-13 주식회사 메디트 3차원 데이터 정렬 장치 및 3차원 데이터 정렬 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017526495A (ja) * 2014-07-01 2017-09-14 スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー 口腔内三次元スキャンを用いた歯牙摩耗の検出
KR20190084344A (ko) * 2015-03-06 2019-07-16 얼라인 테크널러지, 인크. 구강 내 이미지의 선택 및 잠금
WO2020161121A1 (fr) * 2019-02-04 2020-08-13 Borea Procédé de segmentation automatique de dents

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023038313A1 (ko) 2023-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102509772B1 (ko) 전자 장치 및 그의 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법
KR102534778B1 (ko) 3차원 데이터 획득 방법, 장치 및 그 방법을 수행하는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체
EP4159160A1 (en) Three-dimensional data acquisition method and device, and computer-readable storage medium storing program for performing same method
KR102612682B1 (ko) 전자 장치 및 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법
KR20220059908A (ko) 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법
CN116322565A (zh) 口腔图像处理装置以及口腔图像处理方法
KR102532535B1 (ko) 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리에 있어서의 노이즈 필터링을 위한 방법 및 장치
KR102583414B1 (ko) 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법 및 장치
EP4350705A1 (en) Electronic device and image processing method therefor
KR102612679B1 (ko) 구강 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법, 그 장치 및 그 명령을 기록한 기록 매체
EP4383187A1 (en) Method and device for noise filtering in scan image processing of three-dimensional scanner
EP4374769A1 (en) Method and apparatus for adjusting scan depth of three-dimensional scanner
US20230386141A1 (en) Method, apparatus and recording medium storing commands for processing scanned images of 3d scanner
KR20230014621A (ko) 3차원 스캐너의 스캔 심도 조절을 위한 방법 및 장치
KR102631922B1 (ko) 삼차원 구강 모델을 처리하는 방법 및 장치
KR20230007909A (ko) 3차원 모델 상에 텍스트를 추가하는 방법 및 3차원 모델 처리 장치
EP4374819A1 (en) Image processing apparatus and image processing method
EP4299033A1 (en) Data processing device and data processing method
KR102645173B1 (ko) 구강 이미지 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법
KR102615021B1 (ko) 3차원 스캐너의 스캔 이미지 정렬 방법, 장치 및 명령을 기록한 기록매체
US20240180397A1 (en) Data processing device, scanner, and method for operating same
EP4197430A1 (en) Oral image processing device and oral image processing method
KR20220122486A (ko) 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법
KR20230055381A (ko) 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법
KR20230015258A (ko) 구강 이미지 처리 장치, 및 구강 이미지 처리 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant