WO2019117450A1 - 부품의 부분 파손을 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3d 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템 - Google Patents

부품의 부분 파손을 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3d 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템 Download PDF

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WO2019117450A1
WO2019117450A1 PCT/KR2018/012657 KR2018012657W WO2019117450A1 WO 2019117450 A1 WO2019117450 A1 WO 2019117450A1 KR 2018012657 W KR2018012657 W KR 2018012657W WO 2019117450 A1 WO2019117450 A1 WO 2019117450A1
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WO
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dimensional model
group data
original
damaged
point
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Application number
PCT/KR2018/012657
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English (en)
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Inventor
문두환
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경북대학교 산학협력단
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Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C64/00—Additive manufacturing, i.e. manufacturing of three-dimensional [3D] objects by additive deposition, additive agglomeration or additive layering, e.g. by 3D printing, stereolithography or selective laser sintering
    • B29C64/30—Auxiliary operations or equipment
    • B29C64/386—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B29C64/393—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
    • B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
    • B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
    • B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach

Definitions

  • the present invention relates to a part search and repair apparatus and method, and a 3D printing based part maintenance system.
  • 3D printing which produces three-dimensional articles using 3D drawing data, is used in various fields such as medical, construction, retail, food, and clothing industries as well as manufacturing industries such as air and automobiles.
  • 3D printers use plastic materials as the main material, but in addition to plastic materials, various materials such as rubber, metal, and ceramics are being used, paying attention to the possibility of using 3D printers in various industries.
  • 3D printing can be used in all fields that make and use 3D objects.
  • An embodiment of the present invention aims at providing a component retrieving and repairing apparatus and method for maintaining a partially broken component using 3D printing, and a 3D printing based component maintenance system.
  • the embodiment of the present invention is to provide an apparatus and method for searching and repairing a part for quickly repairing a damaged part of a part by using a 3D printing device when a part breakage occurs at a remote place without a parts manufacturing facility or a device, And a maintenance system.
  • the part search and repair apparatus includes a point-of-point data input unit for receiving a damaged part point group data obtained by three-dimensionally scanning a damaged part; A three-dimensional model retrieval unit for retrieving an original part three-dimensional model corresponding to the damaged part in the parts database based on the damaged part point group data; A shape error calculator for calculating a shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model; A partial three-dimensional model generation unit for generating a partial three-dimensional model of the damaged part of the damaged part based on the shape error; And an output unit for outputting information on the partial three-dimensional model.
  • the part search and repair apparatus further comprises a user input unit for receiving the classification system information of the damaged part from a user, wherein the three-dimensional model search unit is configured to search for the damaged part corresponding to the damaged part You can search the original part 3D model.
  • the three-dimensional model search unit is configured to: obtain a first correlation between points included in the damaged part point cloud group data, generate a first histogram based on the first correlation, and store the first histogram and the first histogram stored in the parts database
  • the second histogram is generated on the basis of a second correlation between sample points obtained by sampling an original part three-dimensional model stored in the parts database, and the second histogram is generated based on a second correlation between the second histograms of the three- Based on the difference, an original part three-dimensional model similar in shape to the broken part can be searched in the parts database.
  • the three-dimensional model searching unit is configured to: generate a first image viewed from at least one direction of the damaged part point cloud group data, extract a first image gradient from the first image, acquire a first direction distribution of the first image gradient, Dimensional model of an original part having a shape similar to that of the broken part in the part database by comparing the first direction distribution with a second direction distribution of the original part three-dimensional model stored in the parts database, The distribution may be a direction distribution of the second image gradient extracted from the second image viewed from at least one direction of the original component three-dimensional model stored in the parts database.
  • the user input unit receives from the user a position at which to calculate the shape error in the damaged part point group data or the original part three-dimensional model, and the shape error calculation unit calculates the shape of the original part The shape error between the dimensional models can be calculated.
  • the user input unit may receive from the user two or more positions in the broken part point cloud group data or the original part three-dimensional model, and the shape error calculation unit may further calculate a dimension between the input positions.
  • the shape error calculator may calculate the distance between the point belonging to the original part point group data and the point belonging to the damaged part point group data by sampling the original part three-dimensional model by point sampling to obtain original point point group data.
  • the shape error calculation unit determines the main axis of the broken part point group data and the main axis of the original part point group data before calculating the distance, At least one of the point-of-damage data and the original part point-of-point data is moved and rotated so that at least one of the damaged part point group data and the original part point group data is moved And rotate.
  • the partial three-dimensional model generation unit generates the three-dimensional model of the damaged part, which is a three-dimensional model of the damaged part, based on the broken part point group data
  • the partial three-dimensional model can be generated by removing the object area occupied by the three-dimensional model of the damaged part.
  • the partial three-dimensional model generation unit identifies the broken part partial point group data in which the distance exceeds the predetermined allowable value in the broken part point group data, and determines the broken part partial point group data based on the broken part partial point group data and the original part three- A three-dimensional model can be generated.
  • the partial three-dimensional model generation unit determines a first point included in the broken part partial point cloud data and a second point closest to the first point on the original part three-dimensional model, and the first and second points
  • the partial three-dimensional model can be generated by calculating a three-dimensional model positioned on the interface.
  • a method of searching for and repairing parts comprising: inputting data of a damaged part point group obtained by three-dimensionally scanning a damaged part; Retrieving an original part three-dimensional model corresponding to the damaged part in the parts database based on the broken part point group data; Calculating a shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model; Generating a partial three-dimensional model of a broken part of the broken part based on the shape error; And outputting information on the partial three-dimensional model.
  • the step of retrieving the original part three-dimensional model may include: obtaining a first correlation between the points included in the broken part point cloud data; Generating a first histogram based on the first correlation; Wherein the second histogram is obtained by calculating a difference between the first histogram and a second histogram of an original part three-dimensional model stored in the parts database, wherein the second histogram includes a difference between sample points obtained by sampling an original three- 2 < / RTI >correlation; And retrieving an original part three-dimensional model having a shape similar to that of the damaged part in the parts database based on the difference.
  • the step of retrieving the original part three-dimensional model may include: generating a first image of the broken part point cloud data viewed from at least one direction; Extracting a first image gradient from the first image; Obtaining a first directional distribution of the first image gradient; Comparing the first direction distribution with a second direction distribution of an original part three-dimensional model stored in the parts database to search for an original part three-dimensional model similar in shape to the broken part in the parts database,
  • the two-way distribution may be a direction distribution of the second image gradient extracted from the second image viewed from at least one direction of the original component three-dimensional model stored in the parts database.
  • the step of calculating the shape error may include: sampling the original part three-dimensional model by point sampling to obtain original part point group data; And calculating a distance between a point belonging to the original part point cloud group data and a point belonging to the damaged part point cloud group data.
  • Calculating the shape error includes: determining a main axis of the broken part point cloud data and a main axis of the original part point cloud group data before calculating the distance; Moving and rotating at least one of the damaged part point group data and the original part point group data so that the main axes of the damaged part point group data and the original part point group data coincide with each other; And moving and rotating at least one of the damaged part point group data and the original part point group data such that an error between the damaged part point group data and the original part point group data is minimized.
  • the step of generating the partial three-dimensional model includes: generating a three-dimensional model of a damaged part, which is a three-dimensional model of the broken part, based on the broken part point group data; And removing an object region occupied by the three-dimensional model in the object region occupied by the original-component three-dimensional model within the three-dimensional space.
  • the step of generating the partial three-dimensional model comprises: identifying the broken part partial point cloud data in which the distance from the broken part point cloud data exceeds a predetermined tolerance; And generating the partial three-dimensional model based on the broken part partial point cloud data and the original part three-dimensional model.
  • the step of generating the partial three-dimensional model based on the broken-part partial point-group data and the original part three-dimensional model includes: a first point included in the broken-part partial point-group data; and a second point on the original part three- Determining a second point closest to the first point; And calculating a three-dimensional model in which the first and second points are located on the boundary surface.
  • the part search and repair method according to an embodiment of the present invention may be implemented as a program for execution by a computer and recorded in a computer readable recording medium.
  • a 3D printing-based part maintenance system includes a 3D scanner for three-dimensionally scanning a damaged part to generate broken point cloud data; Dimensional model of an original part corresponding to the damaged part by receiving the broken part point group data and searching for a three-dimensional model of the broken part of the broken part based on the broken part point group data and the original part three- A part searching and repairing device for providing the parts; And a 3D printer for repairing the damaged part by 3D printing according to the partial three-dimensional model, wherein the part searching and repairing device comprises: An input unit; A three-dimensional model search unit for searching the original part three-dimensional model corresponding to the broken part in the parts database based on the broken part point group data; A shape error calculator for calculating a shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model; A partial three-dimensional model generation unit for generating the partial three-dimensional model for a damaged part of the broken part based on the shape error; And an output unit for outputting information on the partial three-dimensional
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a 3D printing-based part maintenance system in accordance with an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is an exemplary block diagram of a part search and repair apparatus in accordance with an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram illustrating first and second histograms used to search for a three-dimensional model of a source part similar in shape to a broken part according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating an image gradient and its directional distribution used to search for a three-dimensional model of an original part similar in shape to a broken part in accordance with another embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is an exemplary diagram illustrating two positions entered to calculate the position and dimension to which the shape error will be calculated, in accordance with one embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a process of generating a partial three-dimensional model of a damaged portion according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining a process of generating a partial three-dimensional model of a damaged region according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is an exemplary flow diagram of a method for searching and repairing parts in accordance with an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is an exemplary flowchart for explaining a process of searching for an original part three-dimensional model corresponding to a damaged part according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is an exemplary flowchart for explaining a process of searching for an original part three-dimensional model corresponding to a damaged part according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is an exemplary flowchart for explaining a process of calculating a shape error between a damaged part point cloud data and an original part three-dimensional model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is an exemplary flowchart illustrating a process of generating a partial three-dimensional model for a damaged region according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 is an exemplary flowchart illustrating a process of generating a partial three-dimensional model for a damaged region according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is an exemplary flowchart for explaining a process of generating a partial three-dimensional model based on broken part partial point cloud data and an original part three-dimensional model according to an embodiment of the present invention.
  • ' ⁇ ', ' ⁇ period', ' ⁇ block', 'module', etc. used in the entire specification may mean a unit for processing at least one function or operation.
  • a hardware component such as a software, FPGA, or ASIC.
  • the terms 'to', 'to', 'to block', 'to module' refer to components such as software components, object oriented software components, class components and task components Microcode, circuitry, data, databases, data structures, tables, arrays, and the like, as well as components, Variables.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a 3D printing-based part maintenance system 10 in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the 3D printing-based part maintenance system 10 includes a 3D scanner 100, a part search and repair apparatus 200, and a 3D printer 300.
  • the 3D scanner 100 scans the damaged part three-dimensionally to generate broken point cloud data.
  • the part searching and repairing apparatus 200 searches the original part three-dimensional model corresponding to the damaged part by receiving the damaged part point group data, and searches for the damaged part of the damaged part based on the broken part point group data and the original part three- And provides a partial three-dimensional model for
  • the 3D printer 300 repairs a damaged part by 3D printing according to the partial three-dimensional model.
  • the 3D printing-based part maintenance system 10 scans the damaged part three-dimensionally with the 3D scanner 100, and the part searching and repairing device 200 detects the damaged part of the damaged part
  • the 3D printer 300 can repair the damaged part of the broken part by creating a partial three-dimensional model.
  • the 3D printing-based part maintenance system 10 may further include a parts database 400 for storing an original part three-dimensional model.
  • the part search and repair apparatus 200 can search the parts database 400 for the original part three-dimensional model corresponding to the damaged part.
  • FIG. 2 is an exemplary block diagram of a part search and repair apparatus 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the part search and repair apparatus 200 includes a point cloud data input unit 210, a three-dimensional model search unit 220, a shape error calculation unit 230, a partial three-dimensional model generation unit 235, And an output unit 240.
  • the point cloud data input unit 210 receives broken point cloud data obtained by three-dimensionally scanning a damaged component.
  • the three-dimensional model search unit 220 searches the parts database 400 for the original part three-dimensional model corresponding to the broken part based on the broken part point group data.
  • the shape error calculator 230 calculates the shape error between the broken part point cloud data and the original part three-dimensional model.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 generates a partial three-dimensional model of a damaged part of the damaged part based on the shape error.
  • the output unit 240 outputs information about the partial three-dimensional model.
  • the part search and repair apparatus 200 is a computer including a processor and a memory, and receives a broken part point group data from the 3D scanner 100, searches for an original part three-dimensional model, and obtains a partial three- And provides the 3D model to the 3D printer 300.
  • the 3D printer 300 calculates a shape error between the broken part point group data and the original part three-dimensional model, and executes a program for generating the partial three-dimensional model.
  • the point cloud data input unit 210 receives damaged point cloud data obtained by three-dimensionally scanning a damaged part with the 3D scanner 100.
  • the three-dimensional model search unit 220 searches for the original part three-dimensional model corresponding to the damaged part in the parts database 400 based on the broken part point group data.
  • the part search and repair apparatus 200 further includes a user input unit 250 for receiving classification system information of a damaged part from a user.
  • the three-dimensional model search unit 220 searches for an original part three-dimensional model corresponding to the damaged part in the parts database 400 according to the classification system information.
  • the parts database 400 stores a three-dimensional model of parts by a predetermined classification scheme.
  • the parts database 400 primarily stores a three-dimensional model using a data dictionary approach.
  • the data dictionary includes a classification tree containing the component category and hierarchical information between the categories, and a list of the attributes of the components belonging to the specific category.
  • the semantic information for each category is defined separately, and the semantic information for each attribute is also defined separately.
  • the user can search for a part by using the classification tree and attribute information for each part category.
  • a user can select a desired category (for example, a press-fit guide post) through the user input unit 250 and search for a three-dimensional model of a part belonging to the selected category.
  • a desired category for example, a press-fit guide post
  • the user can input a permissible value (for example, an attribute value of the post diameter of 50 or more) in the attribute of the category, and retrieve the three-dimensional model of the part satisfying the condition.
  • the three-dimensional model search unit 220 can search for a three-dimensional model similar in shape to a damaged part.
  • the three-dimensional model search unit 220 obtains a first correlation between the points included in the damaged part point cloud data, generates a first histogram based on the first correlation, Dimensional model stored in the part database 400.
  • the second histogram is used to calculate a second correlation between sample points obtained by sampling the original part three-dimensional model stored in the parts database 400 Dimensional model of the original part similar in shape to the damaged part in the part database 400 based on the difference.
  • the correlation between the points may be the distance between the points.
  • the three-dimensional model search unit 220 When the distances are obtained by the first correlation with respect to the points included in the damaged part point group data, the three-dimensional model search unit 220 generates a first histogram having a predetermined gradation period with the distance as a variance. Similarly, the three-dimensional model search unit 220 calculates a second correlation between sample points obtained by sampling the original part three-dimensional model stored in the parts database 400, for example, a distance between sample points, A second histogram having a predetermined class interval can be generated while varying the distance.
  • the three-dimensional model search unit 220 calculates a difference between the first histogram and the second histogram, and searches the parts database 400 for an original part three-dimensional model similar in shape to the broken part based on the difference do.
  • FIG. 3 is an exemplary diagram illustrating first and second histograms used to search for a three-dimensional model of a source part similar in shape to a broken part according to an embodiment of the present invention.
  • the first and second histograms are such that the variation of the horizontal axis is the distance d between the points.
  • the three-dimensional model search unit 220 calculates the absolute value of the diopter difference between classes corresponding to each other in the first and second histograms,
  • the difference between the first and second histograms can be calculated by summing the absolute values of the dioptric differences for at least one rank.
  • the three-dimensional model search unit 220 determines that the broken part corresponding to the first histogram and the original component three-dimensional model corresponding to the second histogram are similar to each other as the difference is smaller, and the larger the difference is, It can be determined that the corresponding damaged part and the original part three-dimensional model corresponding to the second histogram are unlike each other.
  • the three-dimensional model retrieving unit 220 retrieves a three-dimensional model in which the difference between the first and second histograms of the original component three-dimensional models stored in the parts database 400 is smaller than a preset reference difference, Dimensional model of an original part similar in shape to that of the original part, and output it as a search result.
  • the three-dimensional model search unit 220 can determine the similarity of the shape based on the broken part point cloud data and the original part three-dimensional model viewed from one direction.
  • the three-dimensional model search unit 220 generates a first image viewed from at least one direction of the broken part point cloud data, extracts first image gradients from the first image, And compares the first direction distribution with the second direction distribution of the original part three-dimensional model stored in the parts database 400 to obtain an original part three-dimensionally similar to the broken part in the parts database 400
  • the second direction distribution may be the direction distribution of the second image gradient extracted from the second image viewed from at least one direction of the original component three-dimensional model stored in the parts database 400.
  • FIG. 4 is an exemplary diagram illustrating an image gradient and its directional distribution used to search for a three-dimensional model of an original part similar in shape to a broken part in accordance with another embodiment of the present invention.
  • the three-dimensional model searching unit 220 generates a first image viewed from one or more directions of the damaged part point cloud data obtained by three-dimensionally scanning the damaged part. At this time, the direction in which the first point-of-view data is viewed may not be directed to the damaged portion of the component.
  • the three-dimensional model search unit 220 extracts a first image gradient as shown in the left side of FIG. 4 from the first image. After that, the three-dimensional model search unit 220 adds the first image gradients to obtain a first direction distribution as shown in the right side of FIG. Similarly, the three-dimensional model search unit 220 generates a second image of the original component three-dimensional model stored in the parts database 400 from at least one direction, extracts a second image gradient from the second image, Directional distribution can be obtained.
  • the three-dimensional model search unit 220 compares the first directional distribution of the damaged part with the second directional distribution of the original part three-dimensional model to obtain the original part 3 You can search for a dimensional model.
  • Such an embodiment may be useful when one part of the part is severely damaged and the overall shape is greatly different from the original shape.
  • the shape error calculation unit 230 calculates a shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model.
  • the user input unit 250 may receive from the user a position to calculate the shape error in the broken part point cloud data or the original part three-dimensional model.
  • the shape error calculator 230 can calculate the shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model at the input position.
  • the user input unit 250 can receive two or more positions from the user in the broken part point cloud data.
  • the shape error calculator 230 can further calculate the dimension between input positions.
  • FIG 5 is an exemplary diagram showing a position P e at which a shape error is to be calculated according to an embodiment of the present invention and two positions P 1 , P 2 entered for calculating a dimension.
  • the shape error calculation unit 230 calculates the shape error between the broken part point group data and the original part three-dimensional model at the input position P e .
  • the user can input the damaged parts point group data through the user input unit 250 or the positions P 1 and P 2 for calculating the dimension in the original part three-dimensional model.
  • the shape error calculator 230 can further calculate the dimension h (i.e., height) between the input positions P 1 and P 2 .
  • the shape error calculator 230 quantitatively calculates a geometric difference between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model.
  • the shape error calculator 230 acquires the original part point group data by point sampling the original part three-dimensional model, and calculates a distance between a point belonging to the broken part point group data and a point belonging to the original part point group data.
  • the shape error calculation unit 230 may first filter and simplify the damaged part point group data. Filtering of Fractured Parts Point cloud data removes the noise contained in the damaged parts point cloud data generated by 3D scanning of the damaged part. The simplification of the broken part point group data reduces the number of point group data within a range that does not affect the error from the point group data including an excessive number of points.
  • the shape error calculator 230 converts the original component three-dimensional model into a triangular mesh to sample points of each triangle of the converted triangular mesh in order to point-sample the original three-dimensional model.
  • the number of points sampled for each triangle may be proportional to the area of the triangle.
  • the shape error calculator 230 determines the main axis of the broken part point group data and the main axis of the original part point group data before calculating the distance between the point belonging to the broken part point group data and the point belonging to the original part point group data At least one of the damaged part point group data and the original part point group data is moved and rotated so that the main axes of the damaged part point group data and the original part point group data coincide with each other, At least one of the point cloud data and the original part point cloud data can be moved and rotated.
  • the shape error calculator 230 can represent the two data in the same coordinate system .
  • the shape error calculator 230 finds the main axis of the original part point cloud group data obtained by point sampling the original part three-dimensional model and the principal axis of the damaged part point cloud group data, And / or the original part point cloud data can be moved and rotated.
  • the shape error calculator 230 moves and / or rotates either or both of the broken part point group data and the original part point group data so that the error between the broken part point group data and the original part point group data with the main axis coinciding is minimized. .
  • the shape error calculator 230 may repeatedly perform the movement and rotation of the point cloud data so that a minimum error occurs between the two point cloud data.
  • the shape error calculator 230 calculates the distance between the point belonging to the broken part point group data and the point belonging to the original part point group data based on the broken part point group data and the original part point group data arranged such that the error is minimized It is possible to calculate the shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 generates a partial three-dimensional model of a damaged part of the damaged part based on the shape error.
  • FIG. 6 is an exemplary diagram for explaining a process of generating a partial three-dimensional model of a damaged portion according to an embodiment of the present invention.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 may generate a three-dimensional model of a damaged part, which is a three-dimensional model of the damaged part, based on the damaged part point group data,
  • the partial three-dimensional model can be generated by removing the object region occupied by the three-dimensional model of the damaged part in the object region occupied by the original three-dimensional model within the three-dimensional space.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 generates a three-dimensional model of a damaged part by converting the damaged part point group data into a solid shape having a volume, and generates a difference between the original part three- Can be estimated through a Boolean operation.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 may generate the partial three-dimensional model data of the damaged part partial point group data having the distance calculated by the shape error calculation unit 230 exceeding a predetermined tolerance And generate the partial three-dimensional model based on the damaged part partial point cloud data and the original part three-dimensional model.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining a process of generating a partial three-dimensional model of a damaged region according to another embodiment of the present invention.
  • the portion of the three-dimensional model generation unit 235 has a first point (P 1 to P 5), and (P 1 to a first point on the original components three-dimensional model included in the broken part section point clouds (Q 1 to Q 5 ) closest to the first point (P 5 ).
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 calculates a three-dimensional model in which the first point (P 1 to P 5 ) and the second point (Q 1 to Q 5 ) are located on the boundary surface, You can create a dimensional model.
  • the first point (P 1 to P 5 ) is some or all of the points included in the broken part partial point cloud data.
  • the partial three-dimensional model generation unit 235 determines the second points Q 1 to Q 5 closest to the first points P 1 to P 5 on the surface of the original part three-dimensional model, A three-dimensional model with a second point on the surface can be modeled to generate a partial three-dimensional model of the damaged portion.
  • the output unit 240 outputs information about the partial three-dimensional model.
  • the output unit 240 may transmit data regarding the partial three-dimensional model of the damaged region to the 3D printer 300.
  • the 3D printer 300 When the 3D printer 300 receives the data related to the partial three-dimensional model of the damaged region from the part searching and repairing apparatus 200, the 3D printer 300 generates a tool movement path for 3D printing for the partial three-dimensional model, Accordingly, the component material can be emitted to fill the damaged portion.
  • FIG. 8 is an exemplary flow diagram of a method 1000 for searching for and repairing parts in accordance with an embodiment of the present invention.
  • the part search and repair method 1000 can be executed by the part search and repair apparatus 200 according to the embodiment of the present invention described above.
  • the part search and repair method 1000 includes a step S1100 of inputting broken-point part-point group data obtained by three-dimensionally scanning a broken part, (S1200) of searching for an original part three-dimensional model corresponding to the damaged part, calculating a shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model (S1300)
  • a step S1400 of generating a partial three-dimensional model for the partial three-dimensional model and a step S1500 of outputting information about the partial three-dimensional model.
  • FIG. 9 is an exemplary flowchart for explaining a process (S1200) of searching for an original part three-dimensional model corresponding to a damaged part according to another embodiment of the present invention.
  • the step S1200 of searching the original part three-dimensional model includes a step S1210 of acquiring a first correlation between points included in the broken part point cloud data, (S1220) of calculating a difference between a first histogram and a second histogram of an original part three-dimensional model stored in the parts database 400 (S1230), and generating a first histogram (S1240) of retrieving an original part three-dimensional model having a shape similar to that of the damaged part in step (S1240).
  • the second histogram is generated based on the second correlation between the sample points obtained by sampling the original part three-dimensional model stored in the parts database 400.
  • FIG. 10 is an exemplary flowchart for explaining a process of searching for an original part three-dimensional model corresponding to a damaged part (S1200) according to another embodiment of the present invention.
  • the step S1200 of searching the original part three-dimensional model includes a step (S1250) of generating a first image viewed from at least one direction of the broken part point cloud data, (S1270) of obtaining a first direction distribution of the first image gradient (S1270) by extracting a first image gradient from the first directional distribution and a second direction (S1280) of the original part three-dimensional model similar in shape to the damaged part in the parts database 400 in comparison with the distribution.
  • the second direction distribution is a direction distribution of the second image gradients extracted from the second image viewed from at least one direction of the original component three-dimensional model stored in the parts database 400.
  • FIG. 11 is an exemplary flowchart for explaining a process (S1300) of calculating a shape error between a broken part point cloud data and an original part three-dimensional model according to an embodiment of the present invention.
  • the step S1300 of calculating the shape error between the damaged part point group data and the original part three-dimensional model includes the step (S1310) of obtaining the original part point group data by point sampling the original part three-dimensional model, and And calculating a distance between a point belonging to the original part point cloud group data and a point belonging to the damaged part point cloud group data (S1350).
  • the step S1300 of calculating the shape error includes a step of determining a main axis of the broken part point group data and a main axis of the original part point group data S1320 (S1330) of moving and rotating at least one of the damaged part point group data and the original part point group data so that the principal axes of the damaged part point group data and the original part point group data coincide with each other, (Step S1340) of moving and rotating at least one of the broken part point group data and the original part point group data such that the broken part point group data and the original part point group data are minimized.
  • FIG. 12 is an exemplary flowchart for explaining a process (S1400) of generating a partial three-dimensional model for a damaged region according to an embodiment of the present invention.
  • the step of generating a partial three-dimensional model (S1400) on the damaged part of the damaged part based on the shape error (S1400) A step (S1410) of generating a three-dimensional model, and a step (S1420) of removing an object area occupied by the three-dimensional model of the damaged part in an object area occupied by the original part three-dimensional model in the three-dimensional space.
  • FIG. 13 is an exemplary flowchart for explaining a process (S1400) of generating a partial three-dimensional model for a damaged region according to another embodiment of the present invention.
  • the step (S1400) of generating the partial three-dimensional model of the damaged part of the damaged part based on the shape error (S1400) includes the step of, Step S1430 of identifying the point cloud data, and creating a partial three-dimensional model based on the broken part partial point cloud data and the original part three-dimensional model (S1440).
  • FIG. 14 is an exemplary flowchart for explaining a process (S1440) of generating a partial three-dimensional model based on broken part partial point cloud data and an original part three-dimensional model according to an embodiment of the present invention.
  • the step S1440 of generating a partial three-dimensional model based on the broken-part partial point-group data and the original part three-dimensional model includes a first point P 1 to P 5 ) and calculating a second step (S1450), and the first point and the three-dimensional model which is located on a two-point interface to determine the closest second point (Q 1 to Q 5) and a point on the source component 3D model (S1460).
  • the method 1000 for searching and repairing parts according to an embodiment of the present invention may be stored in a computer-readable recording medium that is manufactured as a program to be executed in a computer.
  • the computer-readable recording medium includes all kinds of storage devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like.
  • the method 1000 for searching and repairing parts according to an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program stored in a medium for execution in combination with the computer.

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Abstract

본 발명은 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 부품 검색 및 수리 장치는 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 부분 3차원 모델 생성부; 및 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.

Description

부품의 부분 파손을 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템
본 발명은 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템에 관한 것이다.
3차원의 도면 데이터를 이용하여 입체적인 물품을 만들어 내는 3D 프린팅은 항공이나 자동차와 같은 제조업뿐만 아니라 의료, 건설, 소매, 식품, 의류 산업 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 3D 프린터는 주재료로 플라스틱 소재를 많이 이용하나, 다양한 산업 분야에서 3D 프린터의 활용 가능성에 주목하면서 플라스틱 소재 외에도 고무, 금속, 세라믹과 같은 다양한 소재가 이용되고 있다.
이와 같이 3D 프린팅은 3차원의 물건을 제작하여 활용하는 모든 분야에서 활용 가능하다.
본 발명의 실시예는 3D 프린팅을 이용하여 부분적으로 파손된 부품을 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 실시예는 부품 제작 설비나 장치가 없는 원격지에서 부품 파손이 발생하였을 때 3D 프린팅 장비로 부품의 파손 부위를 신속하게 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
나아가, 본 발명의 실시예는 곡면을 갖는 부분 파손 부위를 유지보수하기 위한 부품 검색 및 수리 장치와 방법, 그리고 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 부품 검색 및 수리 장치는 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 부분 3차원 모델 생성부; 및 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
상기 부품 검색 및 수리 장치는: 사용자로부터 상기 파손 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부를 더 포함하고, 상기 3차원 모델 검색부는: 상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색할 수 있다.
상기 3차원 모델 검색부는: 상기 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고, 상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고, 상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색할 수 있다.
상기 3차원 모델 검색부는: 상기 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고, 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하고, 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하고, 상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포와 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
상기 사용자 입력부는: 상기 파손 부품 점군 데이터 또는 상기 원본 부품 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받고, 상기 형상 오차 계산부는: 상기 입력받은 위치에서 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
상기 사용자 입력부는: 상기 파손 부품 점군 데이터 또는 상기 원본 부품 3차원 모델에서 둘 이상의 위치를 사용자로부터 입력받고, 상기 형상 오차 계산부는: 상기 입력받은 위치 간의 치수를 더 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부는: 상기 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하고, 상기 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점과 상기 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부는 상기 거리를 계산하기 전, 상기 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하고, 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고, 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시킬 수 있다.
상기 부분 3차원 모델 생성부는: 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 상기 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하고, 3차원 공간 내에서 상기 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 상기 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하여 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
상기 부분 3차원 모델 생성부는: 상기 파손 부품 점군 데이터에서 상기 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하고, 상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
상기 부분 3차원 모델 생성부는: 상기 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점, 및 상기 원본 부품 3차원 모델 상에서 상기 제 1 점과 가장 가까운 제 2 점을 결정하고, 상기 제 1 및 제 2 점이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하여 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법은 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 단계; 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계; 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계; 상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 단계; 및 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계는: 상기 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계; 상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계; 상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되는 단계; 및 상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계는: 상기 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계; 상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계; 상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하는 단계; 상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포와 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
상기 형상 오차를 계산하는 단계는: 상기 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하는 단계; 및 상기 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점과 상기 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 형상 오차를 계산하는 단계는 상기 거리를 계산하는 단계 전, 상기 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계; 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계; 및 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계를 포함할 수 있다.
상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는: 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 상기 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하는 단계; 및 3차원 공간 내에서 상기 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 상기 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는: 상기 파손 부품 점군 데이터에서 상기 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하는 단계; 및 상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는: 상기 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점, 및 상기 원본 부품 3차원 모델 상에서 상기 제 1 점과 가장 가까운 제 2 점을 결정하는 단계; 및 상기 제 1 및 제 2 점이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법은 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템은 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 파손 부품 점군 데이터를 생성하는 3D 스캐너; 상기 파손 부품 점군 데이터를 입력받아 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하고, 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 제공하는 부품 검색 및 수리 장치; 및 상기 부분 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 상기 파손 부품을 수리하는 3D 프린터를 포함하며, 상기 부품 검색 및 수리 장치는: 상기 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 상기 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부; 상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부; 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부; 상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 부분 3차원 모델 생성부; 및 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 부품 제작 설비나 장비가 없는 원격지에서도 3D 프린터를 활용하여 부분적으로 파손된 부품을 손쉽게 유지보수할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 부품에 대한 전문지식이 없는 사용자라도 쉽게 원본 부품의 3차원 모델을 검색하고 신속하게 부품의 부분 파손 부위를 유지보수할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 곡면을 갖는 부분 파손 부위를 유지보수할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템의 개략적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 장치의 예시적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 제 1 및 제 2 히스토그램을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 이미지 그래디언트 및 그 방향 분포를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 형상 오차가 계산될 위치 및 치수를 계산하기 위해 입력된 두 위치를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부위의 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부위의 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따라 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.
한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
이하, 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)의 개략적인 도면이다.
도 1을 참조하면, 상기 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)은 3D 스캐너(100), 부품 검색 및 수리 장치(200) 및 3D 프린터(300)를 포함한다.
상기 3D 스캐너(100)는 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 파손 부품 점군 데이터를 생성한다. 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)는 파손 부품 점군 데이터를 입력받아 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하고, 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 제공한다. 상기 3D 프린터(300)는 상기 부분 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 파손 부품을 수리한다.
본 발명의 실시예에 따른 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)은 파손 부품을 상기 3D 스캐너(100)로 3차원 스캐닝하고, 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 작성하여 상기 3D 프린터(300)로 파손 부품의 파손 부위를 수리할 수 있다.
또한, 상기 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템(10)은 원본 부품 3차원 모델을 저장하는 부품 데이터베이스(400)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)는 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 장치(200)의 예시적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)는 점군 데이터 입력부(210), 3차원 모델 검색부(220), 형상 오차 계산부(230), 부분 3차원 모델 생성부(235) 및 출력부(240)를 포함한다.
상기 점군 데이터 입력부(210)는 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는다. 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색한다. 상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다. 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 상기 형상 오차를 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성한다. 상기 출력부(240)는 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력한다.
상기 부품 검색 및 수리 장치(200)는 프로세서 및 메모리를 포함하는 컴퓨터로서, 상기 3D 스캐너(100)로부터 파손 부품 점군 데이터를 입력받아 원본 부품 3차원 모델을 검색하고 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하여 상기 3D 프린터(300)로 제공하고 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하고 부분 3차원 모델을 생성하기 위한 프로그램을 실행한다.
먼저, 상기 점군 데이터 입력부(210)는 파손 부품을 상기 3D 스캐너(100)로 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는다. 그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)는 사용자로부터 파손 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부(250)를 더 포함한다. 그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 상기 분류체계 정보에 따라 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색한다.
부품 데이터베이스(400)는 미리 정해진 분류체계에 의해 부품의 3차원 모델이 저장된다. 일 예로, 부품 데이터베이스(400)는 주로 데이터 사전 방식을 이용하여 3차원 모델을 저장한다. 데이터 사전은 부품 카테고리 및 카테고리들 간의 계층구조 정보를 담고 있는 분류 트리, 특정 카테고리에 속하는 부품이 갖는 속성 목록을 포함한다. 각 카테고리에 대한 시멘틱 정보는 별도로 정의되며, 각 속성에 대한 시멘틱 정보 역시 별도로 정의된다.
이 실시예에 따르면, 사용자는 분류 트리와 부품 카테고리별 속성 정보를 이용하여 부품을 검색할 수 있다. 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 원하는 카테고리(예컨대, 압입형 가이드 포스트)를 선택하여 그에 속하는 부품의 3차원 모델을 검색할 수 있다. 보다 상세한 검색을 위해 사용자는 해당 카테고리가 갖는 속성에 허용 값(예컨대, 포스트 지름의 속성 값은 50 이상)을 입력하여 해당 조건을 만족하는 부품의 3차원 모델을 검색할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품과 형상이 유사한 3차원 모델을 검색할 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고, 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고, 제 1 히스토그램과 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 제 2 히스토그램은 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고, 차분을 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색할 수 있다.
여기서, 점들 간의 상관관계는 점들 간의 거리일 수 있다. 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들에 대해서 제 1 상관관계로 거리가 획득되면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 거리를 변량으로 하고 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 1 히스토그램을 생성한다. 마찬가지로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계, 예컨대 샘플 포인트들 간의 거리를 계산하고, 계산된 거리를 기반으로 거리를 변량으로 하면서 미리 정해진 계급구간을 갖는 제 2 히스토그램을 생성할 수 있다.
그러고 나서, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 히스토그램과 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하고, 그 차분을 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 제 1 및 제 2 히스토그램을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 제 1 및 제 2 히스토그램은 가로축의 변량이 점들 간의 거리 d이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 및 제 2 히스토그램에서 서로 대응하는 계급들 간의 도수 차이의 절대값을 계산하고, 제 1 및 제 2 히스토그램에 포함된 적어도 하나의 계급에 대한 도수 차이의 절대값을 합산하여 제 1 및 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산할 수 있다.
그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 차분이 작을수록 제 1 히스토그램에 대응하는 파손 부품과 제 2 히스토그램에 대응하는 원본 부품 3차원 모델이 서로 유사한 것으로 결정하고, 차분이 클수록 제 1 히스토그램에 대응하는 파손 부품과 제 2 히스토그램에 대응하는 원본 부품 3차원 모델이 서로 비유사한 것으로 결정할 수 있다.
이 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델 중에서 제 1 및 제 2 히스토그램 간의 차분이 기 설정된 기준 차분보다 작은 3차원 모델을 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델로 결정하여 검색 결과로 출력할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델을 일 방향에서 바라본 모습을 기준으로 형상의 유사도를 결정할 수 있다.
구체적으로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고, 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트(image gradients)를 추출하고, 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하고, 제 1 방향 분포와 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포를 비교하여 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하되, 제 2 방향 분포는 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포일 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하기 위해 사용되는 이미지 그래디언트 및 그 방향 분포를 나타내는 예시적인 도면이다.
먼저, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 하나 또는 그 이상의 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성한다. 이 때, 제 1 점군 데이터를 바라보는 방향은 부품에서 파손된 부분을 향하지 않을 수 있다.
그러고 나서, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 이미지로부터 도 4의 좌측과 같은 제 1 이미지 그래디언트를 추출한다. 그 뒤, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 제 1 이미지 그래디언트를 합하여 도 4의 우측과 같은 제 1 방향 분포를 획득한다. 마찬가지로, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지를 생성하고, 제 2 이미지로부터 제 2 이미지 그래디언트를 추출하여 제 2 방향 분포를 획득할 수 있다.
그리고, 상기 3차원 모델 검색부(220)는 파손 부품에 대한 제 1 방향 분포와 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 방향 분포를 비교하여 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색할 수 있다.
이와 같은 실시예는 부품의 한쪽이 심하게 파손되어 전체적인 형상이 원래의 형상과 크게 달라지는 경우에 유용할 수 있다.
파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델이 검색되면, 상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 사용자 입력부(250)는 파손 부품 점군 데이터 또는 원본 부품 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 그리고, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치에서 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
나아가, 상기 사용자 입력부(250)는 파손 부품 점군 데이터에서 둘 이상의 위치를 사용자로부터 입력받을 수 있다. 그리고, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치 간의 치수를 더 계산할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 형상 오차가 계산될 위치 Pe 및 치수를 계산하기 위해 입력된 두 위치들 P1, P2를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델이 검색되면 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 원본 부품 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치 Pe를 입력할 수 있다. 이 경우, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치 Pe에서 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산한다.
또한, 사용자는 상기 사용자 입력부(250)를 통해 파손 부품 점군 데이터 또는 원본 부품 3차원 모델에서 치수를 계산할 위치들 P1, P2를 입력할 수 있다. 이 경우, 상기 형상 오차 계산부(230)는 입력받은 위치들 P1, P2 간의 치수 h(즉, 높이)를 더 계산할 수 있다.
상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 기하학적인 차이를 정량적으로 계산한다.
이를 위해, 상기 형상 오차 계산부(230)는 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하고, 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점과 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 오차 계산부(230)는 먼저 파손 부품 점군 데이터를 필터링하고 단순화할 수 있다. 파손 부품 점군 데이터의 필터링은 파손 부품의 3차원 스캐닝을 통해 생성된 파손 부품 점군 데이터에 포함된 노이즈를 제거한다. 파손 부품 점군 데이터의 단순화는 과도한 수의 점을 포함하는 점군 데이터로부터 오차에 영향을 주지 않는 범위 내에서 점군 데이터의 수를 감소시킨다.
그 뒤, 상기 형상 오차 계산부(230)는 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하기 위해, 원본 부품 3차원 모델을 삼각망 방식으로 변환하고 변환된 삼각망의 각 삼각형마다 점을 샘플링한다. 여기서, 각 삼각형마다 샘플링되는 점의 개수는 삼각형의 면적에 비례할 수 있다.
그러고 나서, 상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점과 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하기 전에, 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하고, 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고, 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시킬 수 있다.
구체적으로, 파손 부품을 3D 스캐너(100)로 스캔한 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델은 서로 다른 좌표계에서 표현되기 때문에 상기 형상 오차 계산부(230)는 두 데이터를 동일한 좌표계로 표현할 수 있다. 이를 위해 본 발명의 실시예에서 상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터의 주축과 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링한 원본 부품 점군 데이터의 주축을 찾고 두 주축이 일치하도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 어느 하나 또는 둘 모두를 이동 및 회전시킬 수 있다.
그 뒤, 상기 형상 오차 계산부(230)는 주축이 일치된 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 어느 하나 또는 둘 모두를 이동 및 회전시킨다. 이 과정에서 상기 형상 오차 계산부(230)는 두 점군 데이터 간에 최소 오차가 발생하도록 점군 데이터의 이동 및 회전을 반복적으로 수행할 수 있다.
이와 같이 오차가 최소가 되도록 배치된 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 점군 데이터를 기초로 상기 형상 오차 계산부(230)는 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점과 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산함으로써 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산할 수 있다.
상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 상기 형상 오차를 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부위의 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하고, 3차원 공간 내에서 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하여 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
예를 들어, 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 파손 부품 점군 데이터를 볼륨을 갖는 솔리드 형태로 변환하여 파손 부품 3차원 모델을 생성하고, 원본 부품 3차원 모델과 파손 부품 3차원 모델 간의 차분에 해당하는 볼륨 영역을 불리안 연산을 통해 추정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 파손 부품 점군 데이터에서 상기 형상 오차 계산부(230)에 의해 계산된 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하고, 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부위의 부분 3차원 모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7을 참조하면, 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점(P1 내지 P5), 및 원본 부품 3차원 모델 상에서 제 1 점(P1 내지 P5)과 가장 가까운 제 2 점(Q1 내지 Q5)을 결정할 수 있다.
그러고 나서, 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 제 1 점(P1 내지 P5) 및 제 2 점(Q1 내지 Q5)이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하여 상기 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
이 실시예에서 제 1 점(P1 내지 P5)은 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 점들 중 일부 또는 전부이다. 상기 부분 3차원 모델 생성부(235)는 원본 부품 3차원 모델의 표면 상에서 제 1 점(P1 내지 P5)과 가장 가까운 제 2 점(Q1 내지 Q5)을 결정한 뒤, 상기 제 1 및 제 2 점이 표면에 위치하는 3차원 모델을 모델링하여 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성할 수 있다.
상기 출력부(240)는 상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력한다. 상기 출력부(240)는 파손 부위의 부분 3차원 모델에 관한 데이터를 3D 프린터(300)로 전송할 수 있다.
상기 3D 프린터(300)는 상기 부품 검색 및 수리 장치(200)로부터 파손 부위의 부분 3차원 모델에 관한 데이터를 수신하면 상기 부분 3차원 모델에 대해 3D 프린팅을 위한 공구 이동 경로를 생성하여 해당 경로를 따라 부품 재료를 출사하여 파손 부위를 메울 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따르면 자유 곡면을 갖는 부품의 부분 파손 부위에 대해서도 3D 프린터(300)를 이용해 쉽고 빠르게 보수를 실시할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법(1000)의 예시적인 흐름도이다.
상기 부품 검색 및 수리 방법(1000)은 앞서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 장치(200)에 의해 실행될 수 있다.
*도 8을 참조하면, 상기 부품 검색 및 수리 방법(1000)은 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받은 단계(S1100), 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200), 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1300), 형상 오차를 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 단계(S1400), 및 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 단계(S1500)를 포함한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 과정(S1200)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200)는 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계(S1210), 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계(S1220), 제 1 히스토그램과 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하는 단계(S1230), 및 차분을 기반으로 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계(S1240)를 포함할 수 있다.
여기서, 제 2 히스토그램은 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성된다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색(S1200)하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계(S1200)는 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계(S1250), 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계(S1260), 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하는 단계(S1270), 및 제 1 방향 분포와 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포와 비교하여 부품 데이터베이스(400)에서 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계(S1280)를 포함할 수 있다.
여기서, 제 2 방향 분포는 부품 데이터베이스(400)에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 과정(S1300)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 상기 파손 부품 점군 데이터와 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계(S1300)는 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하는 단계(S1310), 및 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점과 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계(S1350)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 오차를 계산하는 단계(S1300)는 상기 거리를 계산하는 단계(S1350) 전, 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계(S1320), 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계(S1330), 및 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 파손 부품 점군 데이터 및 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계(S1340)를 포함할 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 과정(S1400)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 형상 오차를 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 단계(S1400)는 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하는 단계(S1410), 및 3차원 공간 내에서 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하는 단계(S1420)를 포함할 수 있다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따라 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 과정(S1400)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 형상 오차를 기반으로 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 단계(S1400)는 파손 부품 점군 데이터에서 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하는 단계(S1430), 및 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 단계(S1440)를 포함할 수 있다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따라 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 과정(S1440)을 설명하기 위한 예시적인 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 단계(S1440)는 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점(P1 내지 P5) 및 원본 부품 3차원 모델 상에서 제 1 점과 가장 가까운 제 2 점(Q1 내지 Q5)을 결정하는 단계(S1450), 및 제 1 점 및 제 2 점이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하는 단계(S1460)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법(1000)은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 저장될 수 있다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 저장장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따른 부품 검색 및 수리 방법(1000)은 컴퓨터와 결합되어 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다.
이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.
[부호의 설명]
10: 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템
100: 3D 스캐너
200: 부품 검색 및 수리 장치
210: 점군 데이터 입력부
220: 3차원 모델 검색부
230: 형상 오차 계산부
235: 부분 3차원 모델 생성부
240: 출력부
250: 사용자 입력부
300: 3D 프린터
400: 부품 데이터베이스

Claims (21)

  1. 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부;
    상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부;
    상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부;
    상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 부분 3차원 모델 생성부; 및
    상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 부품 검색 및 수리 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 부품 검색 및 수리 장치는:
    사용자로부터 상기 파손 부품의 분류체계 정보를 입력받는 사용자 입력부를 더 포함하고,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 분류체계 정보에 따라 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 부품 검색 및 수리 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하고,
    상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하고,
    상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되고,
    상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 부품 검색 및 수리 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 3차원 모델 검색부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하고,
    상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하고,
    상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하고,
    상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포와 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포인 부품 검색 및 수리 장치.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 사용자 입력부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터 또는 상기 원본 부품 3차원 모델에서 형상 오차를 계산할 위치를 사용자로부터 입력받고,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 입력받은 위치에서 상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 부품 검색 및 수리 장치.
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 사용자 입력부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터 또는 상기 원본 부품 3차원 모델에서 둘 이상의 위치를 사용자로부터 입력받고,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 입력받은 위치 간의 치수를 더 계산하는 부품 검색 및 수리 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 형상 오차 계산부는:
    상기 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하고,
    상기 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점과 상기 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 부품 검색 및 수리 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 형상 오차 계산부는 상기 거리를 계산하기 전,
    상기 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하고,
    상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키고,
    상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 부품 검색 및 수리 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 부분 3차원 모델 생성부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 상기 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하고,
    3차원 공간 내에서 상기 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 상기 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하여 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 부품 검색 및 수리 장치.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 부분 3차원 모델 생성부는:
    상기 파손 부품 점군 데이터에서 상기 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하고,
    상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 부품 검색 및 수리 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 부분 3차원 모델 생성부는:
    상기 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점, 및 상기 원본 부품 3차원 모델 상에서 상기 제 1 점과 가장 가까운 제 2 점을 결정하고,
    상기 제 1 및 제 2 점이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하여 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 부품 검색 및 수리 장치.
  12. 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 단계;
    상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계;
    상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 단계;
    상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    상기 파손 부품 점군 데이터에 포함된 점들 간의 제 1 상관관계를 획득하는 단계;
    상기 제 1 상관관계를 기반으로 제 1 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 제 1 히스토그램과 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델에 대한 제 2 히스토그램 간의 차분을 계산하되, 상기 제 2 히스토그램은 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 샘플링하여 얻은 샘플 포인트들 간의 제 2 상관관계를 기반으로 생성되는 단계; 및
    상기 차분을 기반으로 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계는:
    상기 파손 부품 점군 데이터를 적어도 한 방향에서 바라본 제 1 이미지를 생성하는 단계;
    상기 제 1 이미지로부터 제 1 이미지 그래디언트를 추출하는 단계;
    상기 제 1 이미지 그래디언트의 제 1 방향 분포를 획득하는 단계;
    상기 제 1 방향 분포와 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델의 제 2 방향 분포와 비교하여 상기 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품과 형상이 유사한 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 단계를 포함하되, 상기 제 2 방향 분포는 상기 부품 데이터베이스에 저장된 원본 부품 3차원 모델을 적어도 한 방향에서 바라본 제 2 이미지로부터 추출된 제 2 이미지 그래디언트의 방향 분포인 부품 검색 및 수리 방법.
  15. 청구항 12에 있어서,
    상기 형상 오차를 계산하는 단계는:
    상기 원본 부품 3차원 모델을 점 샘플링하여 원본 부품 점군 데이터를 획득하는 단계; 및
    상기 원본 부품 점군 데이터에 속하는 점과 상기 파손 부품 점군 데이터에 속하는 점 간의 거리를 계산하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 형상 오차를 계산하는 단계는 상기 거리를 계산하는 단계 전,
    상기 파손 부품 점군 데이터의 주축 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축을 결정하는 단계;
    상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터의 주축들이 일치하도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계; 및
    상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 간의 오차가 최소가 되도록 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 점군 데이터 중 적어도 하나를 이동 및 회전시키는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는:
    상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 상기 파손 부품의 3차원 모델인 파손 부품 3차원 모델을 생성하는 단계; 및
    3차원 공간 내에서 상기 원본 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역에서 상기 파손 부품 3차원 모델이 차지하는 오브젝트 영역을 제거하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는:
    상기 파손 부품 점군 데이터에서 상기 거리가 기 설정된 허용치를 초과하는 파손 부품 부분 점군 데이터를 식별하는 단계; 및
    상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 파손 부품 부분 점군 데이터 및 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 부분 3차원 모델을 생성하는 단계는:
    상기 파손 부품 부분 점군 데이터에 포함된 제 1 점, 및 상기 원본 부품 3차원 모델 상에서 상기 제 1 점과 가장 가까운 제 2 점을 결정하는 단계; 및
    상기 제 1 및 제 2 점이 경계면 상에 위치하는 3차원 모델을 산출하는 단계를 포함하는 부품 검색 및 수리 방법.
  20. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 있어서,
    청구항 12에 따른 부품 검색 및 수리 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 기록 매체.
  21. 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 파손 부품 점군 데이터를 생성하는 3D 스캐너;
    상기 파손 부품 점군 데이터를 입력받아 상기 파손 부품에 대응하는 원본 부품 3차원 모델을 검색하고, 상기 파손 부품 점군 데이터 및 상기 원본 부품 3차원 모델을 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 부분 3차원 모델을 제공하는 부품 검색 및 수리 장치; 및
    상기 부분 3차원 모델에 따라 3D 프린팅으로 상기 파손 부품을 수리하는 3D 프린터를 포함하며,
    상기 부품 검색 및 수리 장치는:
    상기 파손 부품을 3차원 스캐닝하여 얻은 상기 파손 부품 점군 데이터를 입력받는 점군 데이터 입력부;
    상기 파손 부품 점군 데이터를 기반으로 부품 데이터베이스에서 상기 파손 부품에 대응하는 상기 원본 부품 3차원 모델을 검색하는 3차원 모델 검색부;
    상기 파손 부품 점군 데이터와 상기 원본 부품 3차원 모델 간의 형상 오차를 계산하는 형상 오차 계산부;
    상기 형상 오차를 기반으로 상기 파손 부품의 파손 부위에 대한 상기 부분 3차원 모델을 생성하는 부분 3차원 모델 생성부; 및
    상기 부분 3차원 모델에 관한 정보를 출력하는 출력부를 포함하는 3D 프린팅 기반 부품 유지보수 시스템.
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