[논문 리뷰] Hand-guided 3D surface acquisition by combining simple light sectioning with real-time algorithms

Oliver Arold, Svenja Ettl외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 09.

3D Surveying and Cultural Heritage참고 문헌 23인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 외부 추적 장치 없이 실시간으로 고해상도 3D 스캐닝이 가능한 저비용의 수동 방식 3D 표면 측정 시스템인 '플라잉 트라이앵귤레이션(Flight Triangulation)'을 제안한다. 교차하는 수직 및 수평 빛선 패턴을 사용하여 실시간으로 고해상도 3D 스캔을 가능하게 하며, 외부 추적 장치가 필요 없다. 라인 인덱싱과 특수한 ICP 변형을 활용하여 희박한 3D 시점 간 정확한 레지지스트레이션을 달성함으로써 실시간 뷰어라이제이션, 데이터 감소, 텍스처 매핑이 가능하며, 측정 불확도는 30 µm 이내이다.

ABSTRACT

Precise 3D measurements of rigid surfaces are desired in many fields of application like quality control or surgery. Often, views from all around the object have to be acquired for a full 3D description of the object surface. We present a sensor principle called "Flying Triangulation" which avoids an elaborate "stop-and-go" procedure. It combines a low-cost classical light-section sensor with an algorithmic pipeline. A hand-guided sensor captures a continuous movie of 3D views while being moved around the object. The views are automatically aligned and the acquired 3D model is displayed in real time. In contrast to most existing sensors no bandwidth is wasted for spatial or temporal encoding of the projected lines. Nor is an expensive color camera necessary for 3D acquisition. The achievable measurement uncertainty and lateral resolution of the generated 3D data is merely limited by physics. An alternating projection of vertical and horizontal lines guarantees the existence of corresponding points in successive 3D views. This enables a precise registration without surface interpolation. For registration, a variant of the iterative closest point algorithm - adapted to the specific nature of our 3D views - is introduced. Furthermore, data reduction and smoothing without losing lateral resolution as well as the acquisition and mapping of a color texture is presented. The precision and applicability of the sensor is demonstrated by simulation and measurement results.

연구 동기 및 목표

• 3D 미터로지에서 정지-계속 스캔 또는 외부 추적 장치가 필요 없도록 하는 것.
• 투사된 선의 공간적 또는 시간적 인코딩 없이도 고해상도의 횡방향 및 깊이 해상도를 확보하는 것.
• 지속적인 수동 이동 중에 획득한 희박한 3D 시점을 실시간으로 정렬하고 뷰어라이즈하는 것.
• 측정 해상도를 희생시키지 않은 채 데이터 감소, 노이즈 억제 및 텍스처 매핑을 위한 강력한 알고리즘 파이프라인 개발.
• 모의 실험과 경직된 물체에 대한 실제 측정을 통해 방법의 정밀도와 적용 가능성을 입증하는 것.

제안 방법

• 최소 폭의 선을 투사하기 위해 교차하는 수직 및 수평 선 패턴을 사용하는 저비용 빛선 센서를 사용하여 고해상도 3D 점 획득.
• 투사된 선의 수직성에 기반한 라인 인덱싱을 통해 연속적인 3D 시점 간에 대응하는 점을 고유하게 식별.
• 희박한 선 기반 3D 데이터에 특화된 수정된 반복 최소 제곱(ICP) 알고리즘을 적용하여 강력하고 정확한 정렬을 실현.
• 진행 중인 3D 모델의 실시간 뷰어라이제이션을 통합하여 사용자 가이던스 및 미확보 영역 탐지 지원.
• 측정 해상도를 유지하면서 포인트 클라우드 밀도를 최소화하는 데이터 감소 및 노이즈 필터링 적용.
• 동일한 카메라를 사용하여 색상 텍스처를 캡처하고 3D 포인트 클라우드에 매핑함으로써 사실감 있는 재구성 가능.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 외부 추적 장치나 공간/시간 인코딩 없이도 수동으로 이동하는 3D 스캐너가 고정밀 측정을 달성할 수 있는가?
• RQ2 지속적인 운동 중에 획득한 희박한 선 기반 3D 시점에 대해 어떻게 강력한 정렬을 달성할 수 있는가?
• RQ3 라인 인덱싱과 알고리즘 처리를 통해 포인트 클라우드 밀도를 감소시키면서 횡방향 해상도를 얼마나 유지할 수 있는가?
• RQ4 저비용 고정밀 3D 스캐닝 파이프라인에 실시간 뷰어라이제이션 및 텍스처 매핑을 효과적으로 통합할 수 있는가?
• RQ5 물리적 측정 불확도와 노이즈가 최종 3D 재구성 정확도에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 노이즈 제거 후 최종 측정 오차는 24 µm이며, 노이즈 포함 시 32 µm로 이론적 물리적 한계(5 µm)에 매우 가까운 성능을 보였다.
• 30 µm 노이즈를 추가한 실시간 측정에서 오차는 300 µm로 현실 조건에서도 뛰어난 강건성을 입증하였다.
• 표면 보간 없이도 교차하는 선 패턴에 기반한 대응 관계를 활용하여 정밀한 정렬을 달성하였다.
• 데이터 감소 과정에서 횡방향 해상도를 유지하면서 포인트 클라우드 밀도를 감소시켜 효과적으로 노이즈를 억제하였다.
• 알고리즘 파이프라인은 실시간 뷰어라이제이션을 지원하여 사용자가 스캔 과정을 실시간으로 모니터링하고 가이드할 수 있도록 하였다.
• 시스템은 성공적으로 3D 모델에 색상 텍스처를 캡처하고 매핑하여 기하학적 정확도를 훼손하지 않은 채 시각적 정밀도를 향상시켰다.