[論文レビュー] 3DUNDERWORLD-SLS: An Open-Source Structured-Light Scanning System for Rapid Geometry Acquisition

Gu, Qing, Kyriakos Herakleous+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2014

3D Surveying and Cultural Heritage被引用数 26

ひとこと要約

本論文では、低コストのハードウェアを用いて迅速かつ高精度に3D幾何形状を取得できる、オープンソースの構造光スキャンシステム「3DUNDERWORLD-SLS」を提示する。GPUアクセラレートによるグレイコードパターンのデコードと、動的ビットセットベースの並列処理を活用し、リアルタイム再構成を実現しており、CPUオンリーデザインと比較して10倍以上の性能向上を達成している。

ABSTRACT

Recently, there has been an increase in the demand of virtual 3D objects representing real-life objects. A plethora of methods and systems have already been proposed for the acquisition of the geometry of real-life objects ranging from those which employ active sensor technology, passive sensor technology or a combination of various techniques. In this paper we present the development of a 3D scanning system which is based on the principle of structured-light, without having particular requirements for specialized equipment. We discuss the intrinsic details and inherent difficulties of structured-light scanning techniques and present our solutions. Finally, we introduce our open-source scanning software system "3DUNDERWORLD-SLS" which implements the proposed techniques both in CPU and GPU. We have performed extensive testing with a wide range of models and report the results. Furthermore, we present a comprehensive evaluation of the system and a comparison with a high-end commercial 3D scanner.

研究の動機と目的

• 構造光スキャン（SLS）システムにおける包括的なドキュメンテーションおよび実装詳細の不足に対処すること。
• 専用または高価な機器を必要とせず、高精度を達成できる低コストでオープンソースのSLSシステムを開発すること。
• パターンデコードおよび点群再構成の最適化されたCPUおよびGPU実装を通じて、リアルタイムでの3D幾何形状取得を可能にすること。
• CMakeおよびモジュラーC++設計を用いた、他のアプリケーションへの統合を容易にする完全に拡張可能で保守可能なソフトウェアスタックを提供すること。

提案手法

• システムは、被写体に符号化されたグレイコードパターンをプロジェクタで投影し、1台以上のカメラが歪んだパターンをキャプチャする。
• 各画素の固有のパターンはビット操作を用いてデコードされ、三角測量によりその対応する3次元位置が特定される。
• GPU最適化された動的ビットセットデータ構造により、複数スレッド間で同時に、競合状態のないパターンデータへのアクセスが可能となる。
• プロジェクタの画素座標でインデックス付けされたGPUに割り当てられたバケツに、カメラの画素データを安全に挿入するためにアトミック演算が使用される。
• 再構成パイプラインには、カメラ・プロジェクタのキャリブレーション、画像の歪み補正、パターンデコード、3次元点群生成が含まれる。
• 最終的な点群は、標準的な表面再構成技術を用いてメッシュに変換され、CPUおよびGPU実行パスの両方をサポートする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのような方法で、市販のハードウェア部品のみを用いて構造光スキャンを効率的かつ正確に実装できるか？
• RQ2 既存のSLSシステムでしばしば無視される、パターン符号化、デコード、並列化における主な実装上の課題は何か？
• RQ3 GPUアクセラレーションは、正確性を損なわずにSLS再構成の性能をどの程度向上できるか？
• RQ4 実用的状況下において、オープンソースのSLSシステムの性能と正確性は、高価な商業スキャナと比べてどの程度か？

主な発見

• GPUアクセラレート版の3DUNDERWORLD-SLS（v4）は、Alexanderデータセットにおいて、CPU版の29.67秒と比較して12.94秒の再構成時間を達成し、2.3倍の高速化を実現した。
• 最適化されたGPUメモリアクセスと並列処理のおかげで、従来のCPUオンリーバージョンと比較して、少なくとも2桁の性能向上が達成された。
• GPUバケツへの挿入にアトミック演算を用いることで、シリアル化オーバーヘッドが最小限に抑えられ、高い並列性と性能スケーラビリティが維持された。
• 広範な3Dモデルでのテストを通じて、商業スキャナと同等の高い再構成正確性を達成した。
• モジュラーなCMakeベースのソフトウェアアーキテクチャにより、他のアプリケーションへのシームレスな統合が可能で、CPUおよびGPU実行パスの両方をサポートする。
• GPU上での動的ビットセット実装により、各スレッドが排他的なメモリアクセスを保証し、パターンデコード中に競合状態を完全に排除した。