KR20230020670A

KR20230020670A - 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리에 있어서의 노이즈 필터링을 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20230020670A
Application number: KR1020210102343A
Authority: KR
Inventors: 이동훈; 강동화
Original assignee: 주식회사 메디트
Priority date: 2021-08-04
Filing date: 2021-08-04
Publication date: 2023-02-13
Also published as: KR102532535B1; WO2023014107A1

Abstract

3차원 스캐너의 스캔 이미지의 노이즈 필터링을 위한 방법 및 장치가 개시된다. 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되기 위한 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하는 전자 장치에서 수행되는 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법은, 상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -; 상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -; 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계; 상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 단계를 포함한다.

Description

3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리에 있어서의 노이즈 필터링을 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR NOISE FILTERING IN SCAN IMAGE PROCESSING OF THREE DIMENSIONAL SCANNER}

본 개시는 3차원 스캐너의 스캔 이미지의 노이즈 필터링을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 스캐너를 통해 스캔된 이미지를 기초로 생성된 3차원 이미지 모델에 존재하는 노이즈를 국소적으로 필터링하기 위한 방법 및 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.

그러나 이러한 스캐닝 동작 중에 스캐닝 대상이 아닌 다른 물체가 개입되는 경우, 예컨대 치아의 스캐닝 동작 중 의사의 손가락 또는 다른 치료 기구가 스캐너와 치아 사이에 개입되는 경우, 개입된 물체에 의해 가려진 치아 부분은 스캐닝되지 않고 대신 개입된 물체가 스캐닝된다.

따라서 구축된 3차원 이미지 모델에는 개입된 물체에 의한 노이즈 이미지가 발생하게 된다. 노이즈가 발생하면 원하는 대상체의 정확한 모델을 얻을 수 없게 되므로, 3차원 이미지 모델을 구축함에 있어 이러한 노이즈를 효과적으로 제거할 필요가 있다.

본 개시는 위와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 3차원 스캐너를 이용하여 생성된 3차원 이미지 모델에 존재할 수 있는 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있도록 한다.

본 개시의 한 측면으로서, 3차원 스캐너의 스캔 이미지의 노이즈 필터링을 위한 방법이 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 방법은, 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되기 위한 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하는 전자 장치에서 수행되는 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법으로서, 상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -; 상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -; 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계; 상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 한 측면으로서, 3차원 스캐너의 스캔 이미지의 노이즈 필터링을 위한 전자 장치가 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 전자 장치는, 3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로; 디스플레이; 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고, 상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고, 상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 개시의 한 측면으로서, 3차원 스캐너의 스캔 이미지의 노이즈 필터링을 위한 명령들을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는, 하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가 동작을 수행하도록 하는 명령들을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서, 상기 명령들은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금, 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고, 상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고, 상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하도록 할 수 있다.

본 개시의 한 측면으로서, 3차원 스캐닝을 위한 시스템이 제안될 수 있다. 본 개시의 한 측면에 따른 3차원 스캐닝을 위한 시스템은, 구강의 형상을 스캔하기 위한 3차원 스캐너; 및 상기 3차원 스캐너와 통신 가능하도록 결합된 전자 장치를 포함하고, 상기 전자 장치는, 상기 3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로; 및 하나 이상의 프로세서를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -, 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고, 상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고, 상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 개시의 스캔 이미지 처리 방법 및 장치의 적어도 일 실시예에 의해, 제1 스캔에 의해 획득된 스캔 데이터 값들과 제2 스캔에 의해 획득된 스캔 데이터 값들을 이용하여 제1 스캔에 따른 스캔 데이터 값들에 존재하는 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.

본 개시의 스캔 이미지 처리 방법 및 장치의 적어도 일 실시예에 의해, 제1 스캔에 따른 스캔 데이터 값들에 존재하는 노이즈를 제거함으로써, 원하는 대상체의 3차원 이미지 모델의 정확도를 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너를 이용하여 환자의 구강에 대한 이미지를 획득하는 모습을 도시한 도면이다.
도 2a는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 3차원 스캐너의 블록도이다. 도 2b는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 3차원 스캐너의 사시도이다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 구강에 대한 3차원 이미지를 생성하는 방법을 도시한 도면이다.
도 4a 내지 도 4e는 3차원 스캐너를 이용한 스캐닝 시 노이즈가 발생하는 상황 및 이를 도시하는 모식도이다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방법의 흐름도이다.
도 6a 내지 도 6d는, 도 5의 노이즈 필터링 방법에 따라 노이즈를 필터링하는 구성을 도시하는 모식도이다.
도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방법의 흐름도이다.
도 8a 내지 도 8d는, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방식을 도시한다.
도 9a 내지 도 9d는, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방식을 도시한다.
도 10a 및 도 10b는 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 노이즈 필터링이 수행된 결과를 도시한다.

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.

본 개시에서, 인공지능(artificial intelligence, AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(machine learning, ML)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술일 수 있다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터들 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 기반으로 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어의 기술 분야가 포함될 수 있다.

본 개시에서, 기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화 해나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다. 또는 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.

본 개시에서, 인공지능 학습 모델, 기계 학습 모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고 받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다. 인공지능 학습 모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고 받을 수 있다. 인공지능 학습 모델은, 예를 들어, 인공 신경망 모델(artificial neural network), 합성곱 신경망 모델(convolution neural network) 등일 수 있다.

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) 및 카메라는 고정되어 있으므로, 사용자는 구강의 진단 모델을 고정하는 암을 움직이면서 구강의 진단 모델을 스캐닝할 수 있다. 테이블 스캐너는 핸드헬드형 스캐너에 비해 스캐닝 동작 중 카메라와 진단 모델 사이에 다른 물체가 개입되어 노이즈를 유발할 가능성은 상대적으로 적으나, 본 개시의 실시예들은 핸드헬드형 스캐너뿐만 아니라 테이블 스캐너 및 기타 다른 3차원 스캐너에도 적용 가능하다.

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 내지 도 4e는 3차원 스캐너를 이용한 스캐닝 시 노이즈가 발생하는 상황 및 이러한 상황을 도시하는 모식도이다. 도 4a 및 도 4b는 각각 제1 스캔 시점과 제2 스캔 시점에 3차원 스캐너(200)가 대상체를 스캔하여 획득한 2차원 이미지를 나타낸다. 제1 스캔 시점에서는 노이즈를 유발할 수 있는 손가락(401)과 같은 장애물이 치아(402)의 일부를 가린 상황이고, 제1 스캔 시점에 후속하는 제2 스캔 시점에서는 장애물이 사라진 상황을 도시한다.

도 4c, 도 4d는 각각 도 4a, 4b의 상황을 도시하는 모식도이다. 도 4c에서, T1 내지 T4는 대상체로서 치아를 나타내고, F1은 대상체로서 장애물(예컨대, 손가락)을 나타낸다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2의 표면 및 F1의 표면 부분이 스캐닝된다. 스캐닝은 3차원 스캐너(200)의 프로브 팁(220)의 헤드 부분을 통해 이루어질 수 있다. 그에 따라, 전자 장치(200)는 3차원 이미지 모델(411, 412, 413)을 생성한다. 그러나 T3, T4 부분의 표면들은 장애물 F1으로 인해 스캔되지 않는다. 도 4c에서 3차원 이미지 모델(411, 412, 413)이 두께를 가진 것으로 도시되어 있으나, 이는 설명의 편의를 위한 것이고, 3차원 이미지 모델(411, 412, 413)은 "면"에 해당할 수 있다. 초점(490)은 3차원 스캐너의 가상 초점을 나타낸다. 일 실시예에 의하면, 초점(490)은 예를 들어, 3차원 스캐너의 광원(204)의 위치나 이의 근접 위치, 카메라(205)의 위치나 이의 근접 위치, 그 밖에 이들 구성의 기하학적 관계에 따라 결정되는 위치일 수 있다.

도 4d는 제1 스캔 시점에 후속하는 제2 스캔 시점에서 치아(T1~T4)와 3차원 스캐너(200) 사이에 장애물이 사라진 상황을 도시한다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2, T3, T4의 표면 부분이 스캐닝된다. 그에 따라, 전자 장치(200)는 3차원 이미지 모델(421, 422, 423, 424)을 생성한다.

도 4e는 제1 및 제2 스캔의 결과 생성된 3차원 이미지 모델을 도시한다. 도 4c에 도시된 바와 같이, 생성된 3차원 이미지 모델은 장애물(F1)에 해당하는 표면(413)을 그대로 포함한다. 따라서 치아 표면의 온전한 3차원 이미지 모델(421, 422, 423, 424)이 제2 스캔에 의해 생성되었다고 하더라도, 결과적인 3차원 이미지 모델은 장애물에 해당하는 표면(413)에 의한 노이즈를 포함하며, 이러한 노이즈로 인해 치아에 해당하는 대상체의 정확한 3차원 이미지 모델이 생성되지 않는 문제가 발생한다.

도 5는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방법의 흐름도(500)이다. 본 개시에 따른 필터링 방법의 적어도 일부는 컴퓨터, 예를 들어 전자 장치(100)에 의해 구현된 방법일 수 있다. 그러나, 본 개시에 따른 필터링 방법은 이에 제한되지 않고 기타의 장치, 예컨대 3차원 스캐너(200)에 의해 구현될 수도 있다.

도시된 흐름도에서 본 개시에 따른 방법의 각 단계들이 순차적인 순서로 설명되었지만, 각 단계들은 순차적으로 수행되는 것 외에, 본 개시에 의해 임의로 조합될 수 있는 순서에 따라 수행될 수도 있다. 본 흐름도에 따른 설명은, 방법 또는 알고리즘에 변화 또는 수정을 가하는 것을 제외하지 않으며, 임의의 단계가 필수적이거나 바람직하다는 것을 의미하지 않는다. 일 실시예에서, 적어도 일부의 단계가 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 적어도 일부의 단계가 생략되거나, 다른 단계가 추가될 수 있다.

도 6a 내지 도 6d는, 도 5의 노이즈 필터링 방법에 따라 노이즈를 필터링하는 구성을 도시하는 모식도이다. 이하 도 6a 내지 도 6d를 참조하여 도 5의 노이즈 필터링 방법이 설명된다.

단계(510)에서, 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득한다. 여기서 제1 스캔이란 3차원 스캐너의 카메라에 의한 1회의 찰상일 수 있으며, 3차원 이미지 모델을 생성하기에 필요한 임의의 수만큼의 촬상에 해당할 수도 있다. 일 실시예에서, 제1 스캔은 일정 시간 기간 동안의 스캐닝에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 획득된 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함한다. 3차원 좌표값은 스캐너에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 스캔 데이터 값들은 복셀(voxel) 형태의 3차원 볼륨 데이터를 포함할 수 있다.

단계(520)에서, 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 3차원 이미지 모델을 생성한다. 생성된 3차원 이미지 모델은 전자 장치(100)의 디스플레이(107)에 표시될 수 있다. 일 실시예에서, 생성된 3차원 볼륨 데이터(예컨대, 복셀)가 서로 연결 및 정렬되도록 하는 얼라인 단계가 추가로 수행된다.

도 6a는 제1 스캔 시점에서 대상체로서 치아와 3차원 스캐너 사이에 대상체로서 장애물이 개입된 상황을 도시한다. 도 6a에서, T1 내지 T4는 예컨대, 치아를 나타내고, F1은 예컨대, 노이즈를 유발할 수 있는 손가락을 나타낸다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2의 표면 및 F1의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(611, 612, 613)이 생성된다. 그러나 T3, T4 부분의 표면들은 장애물 F1으로 인해 스캔되지 않는다. 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(611, 612, 613)은 "제1 표면"으로 지칭한다(▨로 표시). 초점(690)은 3차원 스캐너의 가상 초점을 나타낸다.

단계(530)에서, 제1 스캔에 후속하는 제2 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득한다. 일 실시예에서, 획득된 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함한다. 3차원 좌표값은 스캐너에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제2 스캔 데이터 값들은 복셀 형태의 3차원 볼륨 데이터일 수 있다.

도 6b는 제2 스캔 시점에서 대상체(치아)와 3차원 스캐너 사이에 장애물이 사라진 상황을 도시한다. 설명의 편의를 위해, 제1 스캔과 제2 스캔 시 스캐닝되는 구역은 는 동일한 것으로 가정한다. 즉, 제1 스캔과 제2 스캔에서 3차원 스캐너(200)의 프로브 팁(220)은 이동하지 않은 것으로 가정한다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2, T3, T4의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(621, 622, 623, 624)이 생성된다. 제2 스캔에 의해 획득된 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(621, 622, 623, 624)은 "제2 표면"으로 지칭한다(▧로 표시).

단계(540)에서, 제1 스캔에 의해 발생하였을 수 있는 노이즈를 필터링하기 위해, 3차원 스캐너(200)의 가상 초점(690)과 제1 스캔 데이터 값들 각각을 연결하는 가상의 벡터들을 결정한다. 벡터들은 가상 초점(690)으로부터 제1 스캔 데이터 값들 각각을 통과하여 연장되는 벡터들일 수 있다. 일 실시예에서, 벡터들은 가상 초점으로부터 제1 스캔 데이터 값들에 대응되는 복셀값들 각각을 통과하여 연장되는 벡터들이다.

도 6c는 가상 초점(690)으로부터 제1 스캔 데이터 값들 각각을 통과하여 연장된 벡터들(V1~V7)을 도시한다. 예컨대, 벡터(V1)는 가상 초점(690)으로부터 제1 스캔 데이터 값(611-1)을 통과하여 연장되는 벡터이고, 벡터(V6)는 가상 초점(690)으로부터 제1 스캔 데이터 값(613-1)을 통과하여 연장되는 벡터이다. 도 6c에는 편의상 7개의 벡터(V1~V7)만이 도시되어 있으나, 모든 제1 스캔 데이터 값들에 대해 벡터가 생성될 수 있다.

단계(550)에서, 결정된 벡터들이 위 획득된 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정한다. 일 실시예에서, 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은, 벡터들이 제2 표면과 교차하는지 여부를 결정하는 것을 포함한다. 다른 실시예에서, 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은, 벡터들 각각과 가장 가까운 수직 거리에 있는 제2 스캔 데이터 값 간의 거리가 미리 결정된 임계치 이하인지 여부를 결정하는 것을 포함한다. 단계(560)에서, 벡터들 중 적어도 하나가 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나와 교차하는 경우, 제2 스캔 데이터 값과 교차된 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값을 노이즈로 간주하여 제1 스캔 데이터로부터 삭제한다.

도 6c에 도시된 실시예에서, 벡터들(V1~V5)은 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 제2 표면(621, 622)과 교차한다. 벡터들(V6, V7)은 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 제2 표면(623, 624)과 교차한다. 이와 같이 제2 스캔 데이터 값들 또는 제2 표면과 교차하는 벡터들(V1~V7)과 연관된 제1 스캔 데이터 값들은 노이즈로 간주하여 제1 스캔 데이터 값들로부터 삭제한다. 결과적으로, 벡터들(V1~V7)과 연관된 제1 표면들(611, 612, 613)의 스캔 데이터 값들이 삭제된다.

단계(570)에서, 노이즈로 간주되어 삭제된 데이터 값들을 제외한 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 제1 스캔 데이터 값들의 3차원 이미지 모델을 업데이트한다. 일 실시예에서, 제1 스캔 데이터 값은 복셀 형태의 3차원 볼륨 데이터이고, 제1 스캔 데이터 값들의 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 것은, 노이즈로 간주되어 삭제된 복셀에 해당하는 볼륨을 3차원 이미지 모델로부터 제거하는 것을 포함한다.

도 6d는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방법(단계 610~670)에 따라 필터링된 결과적인 3차원 이미지 모델을 도시한다. 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면과 교차된 벡터들(V1~V7)과 연관된 제1 스캔 데이터 값들, 즉 제1 표면(611, 612, 613)에 해당하는 값이 삭제된 결과, 업데이트된 3차원 이미지 모델에는 제2 표면(621~624)만이 남게 된다. 이러한 방식으로, 대상체(T1~T4)에 대한 표면 데이터는 유지하면서 노이즈에 해당하는 장애물(F1)에 대한 표면 데이터는 필터링할 수 있다.

위 도 5 및 도 6a 내지 6d의 실시예는 가상 초점으로부터 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터들을 결정하고, 이 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정함으로써 제1 스캔 데이터 값들 중 노이즈에 해당하는 데이터 값들을 삭제하였으나, 본 개시는 이에 한정되지 않는다. 본 개시의 다른 실시예에서는 가상 초점으로부터 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터들을 결정하고, 이 벡터들이 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정함으로써 제1 스캔 데이터 값들 중 노이즈에 해당하는 데이터 값들을 삭제할 수 있다.

구체적으로, 도 7은 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방법의 흐름도(700)이다.

단계(710)에서, 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득한다. 여기서 제1 스캔이란 3차원 스캐너의 카메라에 의한 1회의 찰상일 수 있으며, 3차원 이미지 모델을 생성하기에 필요한 임의의 수만큼의 촬상에 해당할 수도 있다. 일 실시예에서, 제1 스캔은 일정 시간 기간 동안의 스캐닝에 해당할 수 있다. 일 실시예에서, 획득된 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함한다. 3차원 좌표값은 스캐너에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 스캔 데이터 값들은 복셀(voxel) 형태의 3차원 볼륨 데이터를 포함할 수 있다.

단계(720)에서, 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 3차원 이미지 모델을 생성한다. 생성된 3차원 이미지 모델은 전자 장치(100)의 디스플레이(107)에 표시될 수 있다. 일 실시예에서, 생성된 3차원 볼륨 데이터(예컨대, 복셀)가 서로 연결 및 정렬되도록 하는 얼라인 단계가 추가로 수행된다.

단계(730)에서, 제1 스캔에 후속하는 제2 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득한다. 일 실시예에서, 획득된 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함한다. 3차원 좌표값은 스캐너에 의해 획득된 2차원 이미지 데이터에 기초하여 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 제2 스캔 데이터 값들은 복셀 형태의 3차원 볼륨 데이터일 수 있다.

단계(740)에서, 제2 스캔에 의해 발생하였을 수 있는 노이즈를 필터링하기 위해, 3차원 스캐너(200)의 가상 초점과 제2 스캔 데이터 값들 각각을 연결하는 가상의 벡터들을 결정한다. 벡터들은 가상 초점으로부터 제2 스캔 데이터 값들 각각을 통과하여 연장되는 벡터들일 수 있다. 일 실시예에서, 벡터들은 가상 초점으로부터 제2 스캔 데이터 값들에 대응되는 복셀값들 각각을 통과하여 연장되는 벡터들이다.

단계(750)에서, 결정된 벡터들이 위 획득된 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정한다. 일 실시예에서, 벡터들이 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은, 벡터들이 제1 표면과 교차하는지 여부를 결정하는 것을 포함한다. 다른 실시예에서, 벡터들이 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은, 벡터들 각각과 가장 가까운 수직 거리에 있는 제1 스캔 데이터 값 간의 거리가 미리 결정된 임계치 이하인지 여부를 결정하는 것을 포함한다. 단계(760)에서, 벡터들 중 적어도 하나가 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나와 교차하는 경우, 벡터들 중 적어도 하나와 교차된 제1 스캔 데이터 값을 노이즈로 간주하여 제1 스캔 데이터로부터 삭제한다.

단계(770)에서, 노이즈로 간주되어 삭제된 데이터 값들을 제외한 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 제1 스캔 데이터 값들의 3차원 이미지 모델을 생성한다.

본 개시의 실시예들은 가상 초점으로부터 각 스캔 데이터를 연결하는 벡터를 설정하고, 벡터들과 스캔 데이터들의 교차 여부에 기초하여 노이즈에 해당하는 제1 스캔 데이터 값들을 제거하는 것으로 설명하였으나, 벡터들과 스캔 데이터들의 교차 여부에 기초하여 노이즈에 해당하는 제2 스캔 데이터 값들을 제거하도록 적용 가능하다.

도 8a 내지 도 8d는, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방식을 도시한다. 설명의 편의를 위해, 도 6a 내지 도 6d와 중복되는 구성의 자세한 설명은 생략한다.

도 8a에서, T1 내지 T4는 대상체(예컨대, 치아)를 나타내고, F1은 노이즈를 유발할 수 있는 장애물(예컨대, 손가락)을 나타낸다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2의 표면 및 F1의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(811, 812, 813)이 생성된다. 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(811, 812, 813)은 "제1 표면"으로 지칭한다(▨로 표시). 초점(890)은 3차원 스캐너의 가상 초점을 나타낸다.

도 8b에서, 제2 스캔 시점에서 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2, T3, T4의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(821, 822, 823, 824)이 생성된다. 제2 스캔에 의해 획득된 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(821, 822, 823, 824)은 "제2 표면"으로 지칭한다(▧로 표시).

도 8c는 본 개시의 다양한 실시예에 따른, 가상 초점(890)으로부터 제1 스캔 데이터 값들 각각을 통과하여 연장된 벡터들(V1~V7)을 도시한다. 예컨대, 벡터(V1)는 가상 초점(890)으로부터 제1 스캔 데이터 값(811-1)을 통과하여 연장되는 벡터이고, 벡터(V6)는 가상 초점(890)으로부터 제1 스캔 데이터 값(813-1)을 통과하여 연장되는 벡터이다. 도 8c에는 편의상 7개의 벡터(V1~V7)만이 도시되어 있으나, 모든 제1 스캔 데이터 값들에 대해 벡터가 생성될 수 있다.

그 후, 생성된 벡터들이 위 획득된 제2 스캔 데이터 값들 또는 제2 표면과 교차하는지 여부를 결정한다. 도 6c에 도시된 실시예와 마찬가지로, 벡터들(V1~V5)은 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 제2 표면(821, 822)과 교차하고, 벡터들(V6, V7)은 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 제2 표면(823, 824)과 교차한다. 그러나 도 8c에 도시된 실시예에서, 벡터와 교차된 제2 스캔 데이터 값이 해당 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값과 소정 거리(D) 이내에 위치하는 경우, 해당 벡터는 제2 스캔 데이터 값과 교차하지 않은 것으로 판정한다. 다시 말해, 벡터와 교차된 제2 스캔 데이터 값과, 해당 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값이 소정 거리(D)보다 멀리 있는 경우에만 해당 벡터가 제2 스캔 데이터 값과 교차한 것으로 판정한다. 소정 거리(D)는 미리 설정된 3차원 좌표 상의 거리일 수 있다.

도 8c에 도시된 실시예에서, 제2 표면(821)과 교차하는 벡터(V1)와 연관된 제1 스캔 데이터 값(811-1)은 제2 표면(821) 상에 있거나 그와 매우 근접함을 알 수 있다. 즉, 벡터(V1)와 교차된 제2 표면(821) 상의 제2 스캔 데이터 값과, 벡터(V1)와 연관된 제1 스캔 데이터 값(811-1) 사이의 거리가 소정 거리(D) 이내이다. 이 경우, 해당 벡터(V1)는 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면(821)과 교차한 것으로 판정하지 않는다. 벡터(V1)과 마찬가지로, 벡터들(V2~V5)과 교차된 제2 표면들(821, 822) 상의 제2 스캔 데이터 값들과, 벡터들(V2~V5)과 연관된 제1 스캔 데이터 값들(811-2, 812-1, 812-2, 812-3) 사이의 거리가 소정 거리(D) 이내이므로, 벡터들(V2~V5)은 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면과 교차한 것으로 판정하지 않는다.

반면, 벡터(V6)와 교차된 제2 표면(823) 상의 제2 스캔 데이터 값과, 벡터(V6)와 연관된 제1 스캔 데이터 값(813-1) 사이의 거리는 소정 거리(D)보다 크다. 이 경우, 해당 벡터(V6)는 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면(823)과 교차한 것으로 판정한다. 벡터(V6)와 마찬가지로, 벡터(V7)과 교차된 제2 표면(824) 상의 제2 스캔 데이터 값과, 벡터(V7)와 연관된 제1 스캔 데이터 값(813-2) 사이의 거리는 소정 거리(D)보다 크므로, 벡터(V7)은 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면과 교차한 것으로 판정한다.

단계(560) 및 단계(570)과 관련하여 설명한 바와 같이, 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나와 교차하는 벡터들과 연관된 제1 스캔 데이터 값들은 노이즈로 간주하여 제1 스캔 데이터로부터 삭제하고, 3차원 이미지 모델을 업데이트한다. 일 실시예에서, 제1 스캔 데이터 값은 복셀 형태의 3차원 볼륨 데이터이고, 제1 스캔 데이터 값들의 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 것은, 노이즈로 간주되어 삭제된 복셀에 해당하는 볼륨을 3차원 이미지 모델로부터 제거하는 것을 포함한다. 도 8d는 필터링된 결과적인 3차원 이미지 모델을 도시한다. 제2 스캔 데이터 값 또는 제2 표면과 교차된 벡터들(V6, V7)과 연관된 제1 스캔 데이터 값들, 즉 제1 표면(813)에 해당하는 제1 스캔 데이터 값들은 삭제된 반면, 제1 표면(811, 812) 및 제2 표면(821~824)은 유지된다. 이와 같이 벡터와 교차된 제2 스캔 데이터 값 및 해당 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값 간의 거리에 따라 필터링 여부를 결정함으로써, 실제 노이즈에 해당하는 스캔 데이터 값을 보다 정교하게 필터링하는 것이 가능해진다. 또한 제2 스캔 데이터 값들과 유사한 위치의 제1 스캔 데이터 값들이 유지되므로, 이를 제2 스캔 데이터 값들과의 얼라인 동작 등에 활용함으로써 더욱 정확한 3차원 이미지 모델 구축이 가능하다는 장점이 있다.

위 설명된 본 개시의 실시예들에서는, 제1 스캔 데이터 값들 모두에 대해 벡터를 생성하여 제2 스캔 데이터 값(또는 제2 표면)과의 교차 여부를 판단한다. 이러한 구성은 제1 스캔에서 발생한, 노이즈일 가능성이 있는 모든 스캔 데이터 값을 검출할 수 있다는 장점이 있으나, 모든 제1 스캔 데이터 값들에 대하여 벡터들을 생성하고 벡터들 각각의 교차 여부를 판단하는 것은 처리에 시간이 오래 걸리거나, 데이터를 불필요하게 많이 사용한다는 단점이 있다. 이는 전자 장치(100)의 프로세서에 과도한 부하를 가하여 스캐닝 동작 및 3차원 이미지 모델 생성에도 악영향을 줄 수 있다.

이를 위해, 도 9a 내지 도 9d는, 본 개시의 다양한 실시예에 따른 노이즈 필터링 방식을 도시한다. 설명의 편의를 위해, 도 8a 내지 도 8d와 중복되는 구성의 자세한 설명은 생략한다. 도 6a 내지 도 6d 및 도 8a 내지 도 8d에 도시된 실시예들에서, 제1 스캔과 제2 스캔 시 스캐너 헤드의 위치는 동일한 것으로 가정하였으나, 본 실시예에서는 3차원 스캐너(200)의 프로브 팁(220)이 우측으로 대상체(T3)의 폭만큼 이동한 경우를 가정하여 설명한다.

도 9a에서, T1 내지 T4는 대상체(예컨대, 치아)를 나타내고, F1은 노이즈를 유발할 수 있는 장애물(예컨대, 손가락)을 나타낸다. 3차원 스캐너(200)로부터 스캐닝이 이루어지면, 3차원 스캐너(200)가 감지할 수 있는 T1, T2의 표면 및 F1의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(911, 912, 913)이 생성된다. 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(911, 912, 913)은 "제1 표면"으로 지칭한다(▨로 표시). 초점(990-1)은 제1 스캔 시점에서의 3차원 스캐너의 가상 초점을 나타낸다.

도 9b에서, 제2 스캔 시점에서 3차원 스캐너(200)의 프로브 팁(220)이 우측으로 이동하여, T2, T3, T4, T5의 표면 부분이 스캐닝되고, 그에 따라 3차원 이미지 모델(922, 923, 924, 925)이 생성된다. 제2 스캔에 의해 획득된 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면들(922, 923, 924, 925)은 "제2 표면"으로 지칭한다(▧로 표시). 초점(990-2)은 제1 스캔 시점에서의 3차원 스캐너의 가상 초점을 나타낸다. 앞서 설명한 바와 같이, 초점(990-2)은 초점(990-1)보다 대상체(T3)의 폭만큼 우측에 존재한다.

도 9c에서, 제2 스캔 데이터 값들을 모두 포함하는 가상의 볼륨(960)을 설정한다. 가상의 볼륨(960)은 바운딩 박스(bounding box)로도 지칭한다. 바운딩 박스(960)는 제2 스캔 데이터 값들을 모두 포함하는 육면체, 원기둥, 원뿔 또는 임의의 3차원 형상으로 이루어진 볼륨 공간에 해당할 수 있다.

도 9d에서, 바운딩 박스(960)에 포함된 제1 스캔 데이터 값들에 대하여만 벡터를 생성한다. 즉, 바운딩 박스(960) 내에 포함된 제1 표면들(912, 913)의 제1 스캔 데이터 값들에 대하여만 가상 초점(990-2)로부터 제1 스캔 데이터 값을 통과하여 연장되는 벡터들(V1~V5)을 결정하고, 바운딩 박스(960) 내에 포함되지 않은 제1 표면(911)의 제1 스캔 데이터 값들에 대하여는 벡터를 설정하지 않는다. 벡터들이 결정되면, 단계(550) 내지 단계(570)와 관련하여 설명한 바와 동일하게, 결정된 벡터와 제2 스캔 데이터 값(또는 제2 표면)이 교차하는지 여부를 결정하고, 벡터들 중 적어도 하나가 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나와 교차하는 경우, 교차된 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값을 노이즈로 간주하여 제1 스캔 데이터로부터 삭제하고, 3차원 이미지 모델을 업데이트한다.

도 9a 내지 9d에 도시된 실시예에서도, 결정된 벡터와 제2 스캔 데이터 값(또는 제2 표면)이 교차하는지 여부를 결정함에 있어서, 도 8a 내지 도 8d와 관련하여 설명한 바와 같이, 벡터와 교차된 제2 스캔 데이터 값이 해당 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값과 소정 거리 이내에 위치하는 경우, 해당 벡터는 제2 스캔 데이터 값과 교차되지 않은 것으로 판정할 수 있다.

또한 도 9d에서는 제2 스캔 시점의 가상 초점(990-2)을 기초로 벡터들을 생성하는 실시예가 도시되어 있으나, 제1 스캔 시점의 가상 초점(990-1)을 기초로 벡터들을 생성하는 것도 가능하다.

위 도 8 및 도 9의 실시예는 가상 초점으로부터 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터들을 결정하고, 이 벡터들이 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정함으로써 제1 스캔 데이터 값들 중 노이즈에 해당하는 데이터 값들을 삭제하였으나, 도 7과 관련하여 설명한 바와 같이, 가상 초점으로부터 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 벡터들을 결정하고, 이 벡터들이 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정함으로써 제1 스캔 데이터 값들 중 노이즈에 해당하는 데이터 값들을 삭제하는 것도 가능하다.

바운딩 박스를 이용하는 것 외에, 생성되는 벡터의 수를 줄이기 위해 다른 방법들이 사용될 수 있다. 예컨대, 상대적으로 노이즈일 가능성이 높은 스캔 데이터 값들을 선정하여, 이들 스캔 데이터 값들에 대해서만 벡터를 생성하고 교차 여부를 판단할 수 있다.

일 실시예에서, 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들과 가상 초점과의 거리에 기초하여, 벡터들을 생성할 제1 스캔 데이터 값을 결정할 수 있다. 구체적으로, 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들 중 가상 초점과의 거리가 소정 값 이내인 제1 스캔 데이터 값들에 대하여만 벡터들을 생성할 수 있다. 도 6a를 다시 참조하면, 제1 스캔에 의해 획득된 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 제1 표면들(611, 612, 613) 중 가상 초점(690)과 소정 거리 이내에 존재하는 표면(613)에 대하여만 벡터들을 생성하고, 그렇지 않은 표면들(611, 612)에 대하여는 벡터들을 생성하지 않을 수 있다. 이는 장애물이, 원하는 대상체와 스캐너 헤드의 사이에 개입되는 경우가 대부분이므로, 스캔된 데이터 값과 가상 초점 사이의 거리가 짧다면 해당 데이터 값이 노이즈에 해당할 가능성이 높기 때문이다. 이러한 방식으로, 생성하여야 하는 벡터들의 숫자를 줄일 수 있다.

보충적으로 또는 대안적으로, 스캔 데이터 값들 중 가상 초점과의 거리가 상대적으로 짧은 스캔 데이터 값들에 대하여만 벡터들을 생성할 수 있다.

도 10a 및 도 10b는 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 노이즈 필터링이 수행된 결과를 도시한다. 도 10a는 제1 스캔 시점에서 손가락이 포함된 스캔 데이터 값을 기초로 3차원 이미지 모델링이 수행된 결과이다. 도 10a에서, 손가락 부분(1001)은 노이즈에 해당한다. 도 10b는, 후속된 스캔들에서 본 개시의 다양한 실시예들에 따른 노이즈 필터링이 수행된 결과, 제1 스캔의 결과로 모델링 되었던 손가락이 대부분 필터링된 것을 도시한다. 도 10b에 도시된 바와 같이, 본 개시의 노이즈 필터링에 따르면 노이즈를 효과적으로 제거하는 것이 가능하며, 후속 스캔들을 진행함에 따라 노이즈는 더욱 제거될 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 사상이 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

하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되기 위한 명령들이 저장된 하나 이상의 메모리를 포함하는 전자 장치에서 수행되는 3차원 스캐너의 스캔 이미지 처리 방법으로서,
상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -;
상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -;
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계;
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계; 및
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 단계
를 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 스캔 데이터 값들을 획득하는 단계 이후, 상기 획득된 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 3차원 이미지 모델을 생성하는 단계; 및
상기 데이터 값을 삭제하는 단계 이후, 상기 삭제된 데이터 값을 기초로 상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 단계
를 더 포함하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 제1 스캔 데이터 값들은 적어도 하나의 복셀을 포함하며,
상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 단계는, 상기 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지에서 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값 또는 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값에 대응하는 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면과 교차하는 경우, 상기 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면과 교차하는 경우, 상기 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터와 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과의 거리가 임계값 이내인 경우, 상기 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터와 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과의 거리가 임계값 이내인 경우, 상기 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하는 단계를 포함하는, 방법.
제4항 또는 제5항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 단계는,
상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값이 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값과 소정 범위 이내에 위치하는 경우, 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값은 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 교차되지 않은 것으로 판정하고, 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값이 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 연관된 제2 스캔 데이터 값과 소정 범위 이내에 위치하는 경우, 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값은 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차되지 않은 것으로 판정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계는,
상기 제2 스캔 데이터 값들을 모두 포함하는 가상 볼륨을 설정하는 단계; 및
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 볼륨에 포함된 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 볼륨에 포함된 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제7항에 있어서,
상기 가상 볼륨은 육면체, 원기둥, 원뿔 또는 임의의 3차원 형상으로 이루어진 것인, 방법.
제1항에 있어서,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계는,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 초점과의 거리가 미리 결정된 값 이내인 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 초점과의 거리가 미리 결정된 값 이내인 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
전자 장치에 있어서,
3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로;
디스플레이; 및
하나 이상의 프로세서를 포함하고,
상기 하나 이상의 프로세서는,
상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 것을 특징으로 하는, 전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 하나 이상의 프로세서는,
상기 제1 스캔 데이터 값들을 획득한 이후, 상기 획득된 제1 스캔 데이터 값들을 기초로 3차원 이미지 모델을 생성하고,
상기 데이터 값을 삭제한 이후, 상기 삭제된 데이터 값을 기초로 상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하는, 전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 제1 스캔 데이터 값은 적어도 하나의 복셀을 포함하며,
상기 생성된 3차원 이미지 모델을 업데이트하는 것은, 상기 적어도 하나의 복셀과 연관된 3차원 이미지에서 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값 또는 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값에 대응하는 복셀과 연관된 3차원 이미지를 제거하는 것을 포함하는, 전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면과 교차하는 경우 상기 적어도 하나의 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들로 이루어진 표면과 교차하는 경우, 상기 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하는 것을 포함하는, 전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터와 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과의 거리가 임계값 이내인 경우, 상기 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터와 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과의 거리가 임계값 이내인 경우, 상기 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 것으로 판정하는 것을 포함하는, 전자 장치.
제13항 또는 제14항에 있어서,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하는 것은,
상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값이 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 제1 스캔 데이터 값과 소정 범위 이내에 위치하는 경우, 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값은 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 교차되지 않은 것으로 판정하고, 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값이 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 연관된 제2 스캔 데이터 값과 소정 범위 이내에 위치하는 경우, 상기 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값은 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차되지 않은 것으로 판정하는 것을 포함하는, 전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 것은,
상기 제2 스캔 데이터 값을 모두 포함하는 가상 볼륨을 설정하고,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 볼륨에 포함된 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 볼륨에 포함된 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 것을 포함하는, 전자 장치.
제16항에 있어서,
상기 가상 볼륨은 육면체, 원기둥, 원뿔 또는 임의의 3차원 형상으로 이루어진 것인, 전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 것은,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 초점과의 거리가 미리 결정된 값 이내인 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 상기 가상 초점과의 거리가 미리 결정된 값 이내인 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하는 것을 포함하는, 전자 장치.
하나 이상의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 하나 이상의 프로세서가 동작을 수행하도록 하는 명령들을 기록한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서,
상기 명령들은, 상기 하나 이상의 프로세서로 하여금,
3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하도록 하는, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
3차원 스캐닝을 위한 시스템으로서,
구강의 형상을 스캔하기 위한 3차원 스캐너; 및
상기 3차원 스캐너와 통신 가능하도록 결합된 전자 장치를 포함하고,
상기 전자 장치는,
상기 3차원 스캐너와 통신 연결되는 통신 회로; 및
하나 이상의 프로세서를 포함하고,
상기 하나 이상의 프로세서는,
상기 3차원 스캐너의 제1 스캔에 의해, 대상체의 표면에 대한 제1 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제1 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 제2 스캔에 의해, 상기 대상체의 표면에 대한 제2 스캔 데이터 값들을 획득하고 - 상기 제2 스캔 데이터 값들은 3차원 좌표값을 포함함 -,
상기 3차원 스캐너의 가상 초점으로부터 상기 제1 스캔 데이터 값들을 연결하는 제1 벡터들 또는 상기 가상 초점으로부터 상기 제2 스캔 데이터 값들을 연결하는 제2 벡터들을 결정하고,
상기 제1 벡터들이 상기 제2 스캔 데이터 값들과 교차하는지 또는 상기 제2 벡터들이 상기 제1 스캔 데이터 값들과 교차하는지 여부를 결정하고,
상기 제1 벡터들 중 적어도 하나의 제1 벡터가 상기 제2 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 스캔 데이터 값과 교차된 상기 적어도 하나의 제1 벡터와 연관된 데이터 값을 삭제하고, 상기 제2 벡터들 중 적어도 하나의 제2 벡터가 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 적어도 하나의 제1 스캔 데이터 값과 교차하는 경우, 상기 제1 스캔 데이터 값들 중 상기 적어도 하나의 제2 벡터와 교차된 데이터 값을 삭제하는 것을 특징으로 하는, 시스템.