KR20170002409A - 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 디바이스 및 방법 - Google Patents

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Abstract

이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 디바이스 및 방법
이 디바이스는 신의 이미지를 캡쳐하는 이미지 획득 디바이스(4), 이미지 획득 디바이스(4)에 의해 찍은 신의 적어도 하나의 이미지(10)로부터 신의 3차원 재구성을 계산하는 분석 디바이스(12), 및 상보적인 제1 광 패턴과 제2 광 패턴을 검사된 신 상에 투영하는 투영 디바이스(14)를 포함하며, 제1 광 패턴과 제2 광 패턴은, 투영 평면에서 균질한 세기를 갖는 균일한 이미지를 형성하면서 슈퍼임포즈되도록, 이들 패턴 사이에 0이 아닌 각도를 형성하는 분리된 투영 축(A1; A2)을 따라 투영된다.

Description

이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 디바이스 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR THREE-DIMENSIONAL RECONSTRUCTION OF A SCENE BY IMAGE ANALYSIS}
본 발명은 이미지 캡쳐 디바이스를 사용하여 찍은 신의 하나 또는 여러 이미지로부터의 신의 3차원 재구성 및 이미지 분석 디바이스를 사용하여 찍은 이미지의 분석 분야에 관한 것이다.
이미지 분석에 의한 신(scene)의 3차원 재구성은, 특히 핵 원자로의 증기 발생기와 같은 예컨대 핵 원자로에서의 접근이 어려운 장소에 자리한 부분 또는 표면의 3차원 릴리프를 판정하는 산업에 특히 적용 가능하다. 이러한 재구성은 특히 두 부분 사이에서 행한 용접 이음의 표면 상태를 모니터링하거나 표면의 거칠기를 측정할 수 있게 한다.
이미지 획득 디바이스에 의해 찍은 이미지 상에서, 선명한 존에 자리한 요소는 선명하게 보이는 반면, 선명한 존밖에 자리한 요소는 흐릿하게 보인다. 선명한 존은 심도(depth of field)라고 불리는 거리만큼 분리되며 평행한 선명한 전방 평면과 선명한 후방 평면 사이에 포함되는 공간의 섹션이다. 선명한 전방 평면과 선명한 후방 평면은 최대 선명도 평면의 양 쪽에 자리한다.
이미지에서 광학적 불선명도를 분석함으로써 신의 3차원 재구성을 판정할 수 있다.
DFF(Depth From Focus)로 불리는 3차원 재구성 방법에서, 신의 여러 이미지가, 이미지 획득 사이에서 신의 요소를 움직이지 않고도, 이미지 사이에서 이미지 획득 축을 따라 최대 선명도 평면을 시프트할 때마다, 이미지 획득 디바이스로 찍는다. 다음으로 상이한 캡쳐한 이미지의 선명한 구역을 조합함으로써, 신의 3차원 릴리프를 평면마다(plane by plane) 재구성할 수 있다.
DFD(Depth From Defocus)로 불리는 다른 3차원 재구성 방법에서, 신의 릴리프는 이미지에서 광학적 불선명도 레벨의 분석으로 재구성한다. 각 이미지에서, 존의 불선명도 레벨이 높을수록, 선명도 존에 대해 깊이 방향으로 시프트된다. 이미지 획득 디바이스의 광학 파라미터를 인지함으로써, 이미지의 각 픽셀과 관련된 신의 포인트의 깊이를 판정할 수 있다.
이미지에서 광학적 불선명도 레벨은 예컨대 이미지에서 콘트래스트를 측정함으로써 측정한다. 낮은 콘트래스트는 이미지의 흐릿한 구역을 나타내는 반면, 높은 콘트래스트는 이미지의 선명한 구역을 나타낸다.
콘트래스트를 증가시켜 캡쳐한 이미지의 광학적 불선명도의 분석의 정밀도를 개선하는 질감을 살린 광 패턴(textured light pattern)을 신에 투영할 수 있다. 예컨대, 광 패턴은 평행선, 줄무늬 또는 체커판을 포함한다.
그럼에도, 이것은 예컨대 낮은 거칠기의 표면의 3차원 재구성의 경우, 정밀도 면에서 충분히 만족스럽지는 않다.
본 발명의 목적 중 하나는, 사용이 용이하며 만족스러운 정밀도를 갖는 이미지 획득 디바이스를 사용하여 찍은 이미지를 분석함으로써 신의 3차원 재구성 디바이스를 제공하는 것이다.
이를 위해, 본 발명은 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 디바이스로서, 신의 이미지를 캡쳐하는 이미지 획득 디바이스, 이미지 획득 디바이스에 의해 찍은 신의 적어도 하나의 이미지로부터 신의 3차원 재구성을 계산하는 분석 디바이스, 및 상보적인 제1 광 패턴과 제2 광 패턴을 검사된 신 상에 투영하는 투영 디바이스를 포함하며, 제1 광 패턴과 제2 광 패턴은, 투영 평면에서 균질한 세기를 갖는 균일한 이미지를 형성하면서 슈퍼임포즈되도록, 이들 패턴 사이에 0이 아닌 각도를 형성하는 분리된 투영 축을 따라 투영되는, 3차원 재구성 디바이스를 제공한다.
3차원 재구성 디바이스는 다음의 선택적 특성을 포함할 수 있으며 이들 특성은 단독으로 또는 조합하여 고려한다:
- 제1 광 패턴과 제2 광 패턴은 각각, 특히 광 줄무늬와 같은 기하학적 패턴을 형성하는 밝은 존과 어두운 존을 포함한다;
- 분석 디바이스는, 신의 각 이미지에서의 균질성과 광 세기의 변동의 측정으로부터 3차원 재구성을 계산하도록 프로그램된다;
- 분석 디바이스는, 신의 적어도 하나의 이미지로부터, 투영 평면에 대한 신의 각 포인트의 위치를 계산하고 및/또는 적어도 하나의 캡쳐된 이미지로부터, 신의 상이한 포인트 사이의 세기의 균질성의 변동의 함수로서 신의 각 포인트의 깊이의 측정치를 계산하도록 프로그램된다;
- 재구성 디바이스는 각 샷(shot) 사이에서 신에 대한 이미지 획득 디바이스의 최대 선명도 평면을 움직임으로써 신의 일련의 이미지를 캡쳐하도록 구성되며, 분석 디바이스는 일련의 이미지로부터 신의 3차원 재구성을 평면마다 계산하도록 구성된다.
본 발명은 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 방법으로서, 다음의 단계:
- 상보적인 제1 광 패턴과 제2 광 패턴을 검사된 신 상에 투영하는 단계로서, 제1 광 패턴과 제2 광 패턴은, 투영 평면에서 균질한 세기를 갖는 균일한 투영 이미지를 형성하면서 슈퍼임포즈되도록, 이들 패턴 사이에 0이 아닌 각도를 형성하는 분리된 투영 축을 따라 투영되는, 투영 단계;
- 검사된 신의 적어도 하나의 이미지를 캡쳐하는 단계; 그 후
- 캡쳐된 이미지의 분석에 의해 신의 3차원 재구성을 계산하는 단계를 포함하는 3차원 재구성 방법에 관한 것이다.
3차원 재구성 방법은 다음의 선택적 특성을 포함할 수 있으며 이들 특성은 단독으로 또는 조합하여 고려한다:
- 제1 광 패턴과 제2 광 패턴은 각각, 특히 광 줄무늬와 같은 기하학적 패턴을 형성하는 밝은 존과 어두운 존을 포함한다;
- 분석 디바이스는, 신의 각 이미지에서의 균질성과 광 세기의 변동의 측정으로부터 3차원 재구성을 계산하도록 프로그램된다;
- 3차원 재구성을 계산하는 단계는, 신의 적어도 하나의 이미지로부터, 투영 평면에 대한 신의 각 포인트의 위치를 계산하는 단계 및/또는 적어도 하나의 캡쳐된 이미지로부터, 신의 상이한 포인트 사이의 세기의 균질성의 변동의 함수로서 신의 각 포인트의 깊이의 측정치를 계산하는 단계를 포함한다;
- 이미지 획득 단계는 각 샷 사이에서 신에 대한 이미지 획득 디바이스의 최대 선명도 평면을 움직임으로써 신의 일련의 이미지를 캡쳐하는 단계를 포함하며, 3차원 재구성 계산 단계는 일련의 이미지로부터 신의 3차원 재구성을 평면단위로 계산하는 단계를 포함한다.
본 발명 및 그 장점은, 예로서만 제공되어 수반하는 도면을 참조하여 이뤄진 다음의 상세한 설명을 읽으면 더 잘 이해할 수 있을 것이다.
도 1은, 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 디바이스의 개략적인 정면도이다.
도 2는, 슈퍼임포즈 전후의, 3차원 재구성 디바이스에 의해 투영되는 광 패턴의 개략적 예시이다.
도 1의 3차원 재구성 디바이스(2)는 신의 이미지 분석에 의해 신의 3차원 릴리프를 재구성하는데 적절하다.
3차원 재구성 디바이스(2)는, 신의 디지털 이미지를 찍기 위한, 예컨대 디지털 사진 장치, 즉 디지털 카메라와 같은 디지털 이미지 획득 디바이스(4)를 포함한다.
이미지 획득 디바이스(4)는 신의 광을 매트리셜(matricial) 센서(8)에 집속하기 위한 대물렌즈(6)를 포함한다. 신의 광에 의해 조명된 센서(8)는 신의 매트리셜 이미지(10)를 캡쳐한다. 매트리셜 이미지(10)는 픽셀 매트릭스에 의해 형성되며, 각 픽셀은 관련 파라미터(컬러 이미지의 경우 각 기본 컬러에 대한 광 세기 또는 흑백 이미지의 경우 그레이 레벨)를 갖는다. 이미지의 각 픽셀은 신의 포인트에 대응한다.
이미지 획득 디바이스(4)는 그 대물렌즈(6)의 광학 축에 대응하는 이미지 획득 축(X)을 갖는다.
이미지 획득 디바이스(4)는, 최대 선명도 평면(Pmax)의 양 측면 상에 자리한 선명한 전방 평면(P1)과 선명한 후방 평면(P2) 사이에 규정되는 공간의 섹션인 선명도 존에 포함된 최대 선명도 평면(Pmax)을 갖는다.
최대 선명도 평면(Pmax), 선명한 전방 평면(P1) 및 선명한 후방 평면(P2)은 이미지 획득 축(X)에 수직이며 서로 평행하다. 이미지 획득 축(X)을 따른 선명한 전방 평면(P1)과 선명한 후방 평면(P2) 사이의 거리가 심도이다.
이미지 획득 디바이스(4)는, 선명도 존에 포함되는 신의 요소가 선명하며 선명도 존밖의 신의 요소는 흐린 이미지를 찍는다.
최대 선명도 평면(Pmax)으로부터 이미지 획득 디바이스(4)로의 거리와 심도는 이미지 획득 디바이스(4)의 파라미터(초점 거리, T-스탑 등)에 의존한다. 이미지 획득 디바이스(4)의 파라미터는 조정 가능하거나 고정된다.
바람직하게도, 3차원 재구성의 경우, 이미지 획득 디바이스(4)의 파라미터는, 심도가 예컨대 재구성되는 신의 깊이보다 낮은 것과 같이 낮도록 선택되거나 조정된다. 예컨대, 테스트에 의하면, 1/10mm의 깊이 분해능으로, 대략 20mm의 심도의 대략 40mm 깊이의 신을 재구성할 수 있음을 알 게 되었다. 표면의 질감이 콘트래스트 곡선의 최대치를 판정할 수 있다면, 더 높은 심도를 또한 고려할 수 있다.
이미지 획득 디바이스(4)는, 이미지 획득 디바이스(4)에 의해 캡쳐된 이미지를 분석할 수 있어서 캡쳐된 이미지의 분석에 의한 신의 3차원 재구성을 실행할 수 있는 전자 분석 디바이스(12)를 포함한다.
분석 디바이스(12)는 프로세서와 메모리를 포함하며, 이 메모리에는, 프로세서에 의해 수행 가능하여 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성을 자동으로 계산하는 소프트웨어 명령을 포함하는 컴퓨터 애플리케이션이 저장된다.
3차원 재구성 디바이스(2)는, 질감이 있고 상보적이며, 이미지 획득 디바이스(4)의 선명도 존에 자리한 투영 평면(PP)에서 균일한 조합된 이미지를 형성하기 위해, 이 투영 평면(PP)에서 선명한 기본 이미지를 형성하도록 투영되는 제1 광 패턴(16)과 제2 광 패턴(18)을 신 상에 투영하기 위한 투영 디바이스(14)를 포함한다.
바람직하게도, 예시한 바와 같이, 투영 평면(PP)은 실질적으로 최대 선명도 평면(Pmax)과 조합된다.
투영 디바이스(14)는, 그 사이에 0이 아닌 각을 형성하는 제1 투영 축(A1)과 제2 투영 축(A2)을 따라서 각각 제1 광 패턴(16)의 제1 투영 광 빔(15)과 제2 광 패턴(18)의 제2 투영 광 빔(17)을 투영하도록 구성된다. 제1 빔(15)과 제2 빔(17)은 교차한다.
적어도 하나의 투영 축(A1 및 A2)은 이미지 획득 축(X)과 분리되며 이 축과 0이 아닌 각을 형성한다. 예시한 예에서, 각 투영 축(A1 및 A2)은 이미지 획득 축(X)과 분리되며 이 축과 0이 아닌 각을 형성한다. 이미지 획득 축(X)은 여기서 투영 축(A1, A2) 사이에 이등분선을 형성한다. 투영 축(A1, A2)은 이미지 획득 축(X)과 공존한다.
도 1에 예시한 바와 같이, 투영 디바이스(14)는 제1 광 패턴(16)을 투영하기 위한 제1 투영기(20)와 제2 광 패턴(18)을 투영하기 위한 제2 투영기(22)를 포함한다.
도 2에 예시한 바와 같이, 각 광 패턴(16, 18)은 질감이 있으며, 밝은 존과 어두운 존을 갖는다. 광 패턴(16 및 18)은 여기서 각각 광 줄무늬, 즉 복수의 교호하는 밝은 및 어두운 평행 직선 띠에 의해 형성된다. 광 패턴(16, 18)은 여기서 검은색과 흰색이다.
광 패턴(16, 18)은 상보적이어서, 광 패턴이 선명한 투영 평면(PP)에서 이들 광 패턴을 슈퍼임포즈함으로써, 균일한 조합된 이미지(24)는 결국 균질한 광 세기를 갖는다. 상보적인 광 패턴(16, 18)은 슈퍼임포즈되어, 하나의 광 패턴의 어두운 존이 다른 하나의 광 패턴의 밝은 존 상에 슈퍼임포즈된다.
투영 축(A1, A2) 사이의 0이 아닌 각으로 인해, 신의 포인트가 투영 평면밖에 자리하면, 이 포인트는, 그 위치와 그 깊이를 기초로 하여:
- 광 패턴(16, 18) 중 하나의 어두운 존과 광 패턴(16, 18) 중 다른 하나의 밝은 존의 교차부에 대응하고, 광 패턴이 선명하지 않으며 광 세기가 감소하는 중간 광 세기 존에 자리하며;
- 광 패턴(16, 18)의 두 개의 밝은 존의 교차부에 대응하며 투영 평면(PP)에서보다 광 세기가 더 큰, 큰 광 세기 존에 자리하며; 및/또는
- 두 개의 광 패턴(16, 18)의 두 개의 어두운 존의 교차부에 대응하며 투영 평면(PP)에서보다 광 세기가 더 작은, 작은 광 세기 존에 자리한다.
투영 평면(PP)밖에 자리한 신의 포인트의 광 세기는 투영 평면(PP)에 자리한 신의 포인트의 광 세기와는 상이하다(보다 작거나 크다). 이미지 디바이스(4)가 찍은 이미지의 각 픽셀의 광 세기는 그에 따라 대응하는 신의 포인트의 깊이를 나타낸다.
이미지에서 세기의 균질성은 신의 깊이를 기초로 변한다. 신의 구역이 투영 평면으로부터 멀어질수록, 이미지의 대응 존에서의 세기의 균질성은 작아진다. 신의 구역이 투영 평면에 가까워질수록, 이미지의 대응 존에서의 세기의 균질성이 커진다.
이미지 분석 디바이스(12)는, 투영 평면에 대한 신의 포인트의 위치를 판정하고 및/또는 각 픽셀에 대응하는 신의 포인트의 깊이를 측정하기 위해, 세기 균질성 변경을 검출하도록 이미지 디바이스(4)에 의해 찍은 각각의 이미지를 스캔하도록 프로그램된다. 이로 인해, 신의 3차원 재구성을 계산할 수 있다.
일 실시예에서, 이미지 획득 디바이스(4)는 흑백 이미지를 제공한다. 흑백 이미지는, 각 픽셀과 이 픽셀의 광 세기를 나타내는 그레이 레벨과 관련시킨다. 이 경우, 이미지 분석 디바이스(12)는, 이미지의 그레이 레벨에 스스로의 근거를 둠으로써 그러한 이미지에서의 광 세기를 분석하도록 프로그램된다.
일 실시예에서, 이미지 획득 디바이스(4)는 컬러 이미지를 제공한다. 컬러 이미지는, 각 컬러에서의 광 세기를 이미지의 각 픽셀과 관련시키는 각 컬러와 각각 관련되는 세 개의 세기 이미지를 포함한다. 세 개의 컬러는 예컨대 3원색(녹, 황, 청색)이다. 이 경우, 이미지 분석 디바이스(12)는, 세 개의 세기 이미지 각각에서의 광 세기를 분석한 후, 예컨대 각 픽셀에 대한 세 개의 세기 이미지의 광 세기를 더하는 것과 같이 분석을 조합함으로써 캡쳐된 이미지에서의 광 세기를 분석하도록 프로그램된다.
이미지 분석 디바이스(12)는 예컨대 출력으로서 신의 깊이 맵의 형태로 3차원 재구성을 제공하며, 이러한 맵은 깊이를, 이미지 획득 디바이스에 의해 찍은 신의 이미지의 각 픽셀과 관련시킨다.
이미지 분석 디바이스(12)는, 신의 각 포인트와 관련된 깊이를 기초로 하여 신의 3차원 재구성을 계산하도록 프로그램된다.
일 실시예에서, 3차원 재구성 디바이스(2)는, 각 샷 사이에 최대 선명도 평면(Pmax)과 투영 평면(PP)을 함께 시프트함으로써 신의 일련의 이미지를 찍도록 프로그램되며, 이미지 분석 디바이스(12)는, 예컨대, 각 이미지에 대해 투영 평면(PP)에 자리한 선명한 요소를 판정함으로써, 신의 3차원 재구성을 평면마다 계산하도록 구성된다. 최대 선명도 평면(Pmax)과 투영 평면(PP)을 시프트하기 위해, 이미지 획득 디바이스(4)는 그 이미지 획득 축(X)을 따라 조정 가능 및/또는 이동 가능하며 및/또는 투영 디바이스(14)는 이미지 획득 축(X)을 따라 조정 가능 및/또는 이동 가능하다.
일 실시예에서, 이미지 분석 디바이스(12)는, 예컨대 샷 사이에서 투영 평면(PP)( 그리고 함께 최대 선명도 평면)을 시프트하여 찍은 일련의 이미지의 이미지 사이의 포인트의 선명도 변경을 기초로 하여 투영 평면(PP)에 대한 신의 각 포인트의 위치를 계산하도록 프로그램된다. 신의 포인트의 선명도가 두 개의 샷 사이에서 증가한다면, 투영 평면(PP)은 신의 이 포인트에 더 가깝게 이동한다. 신의 포인트의 선명도가 두 개의 샷 사이에서 감소한다면, 투영 평면(PP)은 신의 이 포인트에서 더 멀리 이동한다. 신의 포인트의 위치는 신의 이 포인트의 선명도 변경과, 샷 사이의 투영 평면(PP)의 움직임 방향으로부터 유도한다.
일 실시예에서, 이미지 분석 디바이스(12)는, 예컨대 그 사이에서 투영 평면(PP)( 그리고 함께 최대 선명도 평면(Pmax))이 시프트되는 일련의 이미지(예컨대, 두 개의 이미지)에서의 포인트의 선명도 변경으로부터 판정되는 투영 평면(PP)에 대한 신의 포인트의 위치를 기초로, 그리고 적어도 하나의 이미지에서의 세기 균질성 변경의 검출로부터 판정한 신의 각 포인트의 깊이를 기초로 하여 신의 3차원 재구성을 판정하도록 프로그램된다.
신은 여기서, 검사하기 원하는 오브젝트(24)의 표면(22)에 의해 형성된다.
동작 동안, 오브젝트(24)는 이미지 획득 디바이스(4)의 시야에 배치되고, 검사될 표면(22)은 이미지 획득 디바이스(4)를 향해 배향된다. 투영 디바이스(14)는 검사될 표면(22) 상에 광 패턴(16, 18)을 투영한다. 광 패턴(16, 18)은, 투영 평면(PP)에 균질한 광 세기의 광을 형성함으로써 이미지 획득 디바이스(4)의 선명도 존(P1 - P2)에 자리한 투영 평면(PP)에 슈퍼임포즈된다. 이미지 획득 디바이스(4)는 신의 적어도 하나의 이미지(10)를 찍고, 이미지를 분석 디바이스(12)에 제공하며, 이러한 분석 디바이스는 예컨대 이미지 획득 디바이스(4)에 의해 찍은 이미지의 각 픽셀에 대한 깊이를 계산함으로써 각 이미지으로부터 3차원으로 신을 재구성한다.
본 발명으로 인해, 신의 3차원 재구성을 만족스러운 정밀도로 실행할 수 있다. 구체적으로, 낮은 거칠기를 갖는 표면을 3차원으로 재구성할 수 있다.
사실, 이미지에서 광학적 불선명도를 분석함으로써 깊이를 측정하는 것은 일반적으로, 상대적인 측정인 콘트래스트 측정을 기초로 한다. 표면의 거칠기를 측정하기 위해, 표면의 이미지에서 측정한 불선명도 레벨은 그에 따라 표면의 거칠기에 의존하며, 표면이 작은 거칠기를 갖는다면, 불선명도 레벨 차이는 이미지의 구역 사이에 작으며, 측정 정밀도는 낮다.
역으로, 슈퍼임포즈된 상보적인 광 패턴을 투영하면, 표면의 전체 거칠기에 의존하지 않으며 심지어 작은 거칠기의 표면에 대해서도 정밀한 깊이 측정을 허용하는 세기의 균질성의 변경을 기초로 하여 깊이 측정을 구현할 수 있다.

Claims (10)

  1. 이미지 분석에 의한 신(scene)의 3차원 재구성 디바이스로서,
    상기 신의 이미지를 캡쳐하는 이미지 획득 디바이스(4), 상기 이미지 획득 디바이스(4)에 의해 찍은 상기 신의 적어도 하나의 이미지(10)로부터 상기 신의 3차원 재구성을 계산하는 분석 디바이스(12), 및 상보적인 제1 광 패턴과 제2 광 패턴을 검사된 상기 신 상에 투영하는 투영 디바이스(14)를 포함하며, 상기 제1 광 패턴과 상기 제2 광 패턴은, 투영 평면에서 균질한 세기를 갖는 균일한 이미지를 형성하면서 슈퍼임포즈되도록, 이들 패턴 사이에 0이 아닌 각도를 형성하는 분리된 투영 축(A1; A2)을 따라 투영되는, 3차원 재구성 디바이스.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 제1 광 패턴과 상기 제2 광 패턴은 각각, 특히 광 줄무늬와 같은 기하학적 패턴을 형성하는 밝은 존과 어두운 존을 포함하는, 3차원 재구성 디바이스.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서, 상기 분석 디바이스는, 상기 신의 각 이미지(10)에서의 균질성과 광 세기의 변동의 측정으로부터 3차원 재구성을 계산하도록 프로그램되는, 3차원 재구성 디바이스.
  4. 청구항 1 내지 청구항 3 중 어느 한 항에 있어서, 상기 분석 디바이스(12)는, 상기 신의 적어도 하나의 이미지(10)로부터, 상기 투영 평면에 대한 상기 신의 각 포인트의 위치를 계산하고 및/또는 상기 신의 적어도 하나의 이미지(10)로부터, 상기 신의 상이한 포인트 사이의 세기의 균질성의 변동의 함수로서 상기 신의 각 포인트의 깊이의 측정치를 계산하도록 프로그램되는, 3차원 재구성 디바이스.
  5. 청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 있어서, 각 샷(shot) 사이에서 상기 신에 대한 상기 이미지 획득 디바이스(4)의 최대 선명도 평면을 움직임으로써 상기 신의 일련의 이미지(10)를 캡쳐하도록 프로그램되며, 상기 분석 디바이스(12)는, 일련의 상기 이미지(10)로부터 상기 신의 3차원 재구성을 평면마다 계산하도록 프로그램되는, 3차원 재구성 디바이스.
  6. 이미지 분석에 의한 신의 3차원 재구성 방법으로서, 다음의 단계:
    - 상보적인 제1 광 패턴과 제2 광 패턴을 검사된 신 상에 투영하는 단계로서, 상기 제1 광 패턴과 상기 제2 광 패턴은, 투영 평면에서 균질한 세기를 갖는 균일한 투영 이미지를 형성하면서 슈퍼임포즈되도록, 이들 패턴 사이에 0이 아닌 각도를 형성하는 분리된 투영 축(A1; A2)을 따라 투영되는, 상기 투영 단계;
    - 검사된 상기 신의 적어도 하나의 이미지를 캡쳐하는 단계; 및
    - 캡쳐된 상기 이미지의 분석에 의해 상기 신의 3차원 재구성을 계산하는 단계를 포함하는, 3차원 재구성 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 상기 제1 광 패턴과 상기 제2 광 패턴은 각각, 특히 광 줄무늬와 같은 기하학적 패턴을 형성하는 밝은 존과 어두운 존을 포함하는, 3차원 재구성 방법.
  8. 청구항 6 또는 청구항 7에 있어서, 상기 3차원 재구성은, 상기 신의 각 이미지(10)에서의 균질성과 광 세기의 변동의 측정으로부터 계산되는, 3차원 재구성 방법.
  9. 청구항 6 내지 청구항 8 중 어느 한 항에 있어서, 3차원 재구성을 계산하는 상기 단계는, 상기 신의 적어도 하나의 이미지(10)로부터, 상기 투영 평면에 대한 상기 신의 각 포인트의 위치를 계산하는 단계 및/또는 적어도 하나의 캡쳐된 이미지로부터, 상기 신의 상이한 포인트 사이의 세기의 균질성의 변동의 함수로서 상기 신의 각 포인트의 깊이의 측정치를 계산하는 단계를 포함하는, 3차원 재구성 방법.
  10. 청구항 6 내지 청구항 9 중 어느 한 항에 있어서, 이미지 획득 단계는, 각 샷 사이에서 상기 신에 대한 이미지 획득 디바이스(4)의 최대 선명도 평면을 움직임으로써 상기 신의 일련의 이미지(10)를 캡쳐하는 단계를 포함하며, 3차원 재구성을 계산하는 상기 단계는 일련의 상기 이미지(10)로부터 상기 신의 3차원 재구성을 평면마다 계산하는 단계를 포함하는, 3차원 재구성 방법.
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