3D сканирование

Сканирование объекта или среды для сбора данных о его форме

Создание 3D-модели пряжки ремня викингов с помощью ручного лазерного 3D-сканера VIUscan

3D-сканирование — это процесс анализа реального объекта или среды для сбора трехмерных данных о его форме и, возможно, внешнем виде (например, цвете). Собранные данные затем могут быть использованы для построения цифровых 3D-моделей .

3D-сканер может быть основан на многих различных технологиях, каждая из которых имеет свои ограничения, преимущества и стоимость. Многие ограничения в типе объектов, которые могут быть оцифрованы, все еще присутствуют. Например, оптическая технология может столкнуться со многими трудностями с темными, блестящими, отражающими или прозрачными объектами. Например, сканирование промышленной компьютерной томографии , 3D-сканеры со структурированным светом , LiDAR и 3D-сканеры Time Of Flight могут использоваться для построения цифровых 3D-моделей без разрушающего тестирования .

Собранные 3D-данные полезны для широкого спектра приложений. Эти устройства широко используются в индустрии развлечений при производстве фильмов и видеоигр, включая виртуальную реальность . Другие распространенные приложения этой технологии включают дополненную реальность , ^[1] захват движения , ^{[2] [3]} распознавание жестов , ^[4] роботизированное картографирование , ^[5] промышленный дизайн , ортопедию и протезирование , ^[6] обратную разработку и прототипирование , контроль качества /инспекцию и оцифровку культурных артефактов. ^[7]

Функциональность

Целью 3D-сканера обычно является создание 3D-модели . Эта 3D-модель состоит из полигональной сетки или облака точек геометрических образцов на поверхности объекта. Затем эти точки можно использовать для экстраполяции формы объекта (процесс, называемый реконструкцией ). Если цветовая информация собирается в каждой точке, то можно также определить цвета или текстуры на поверхности объекта.

3D-сканеры имеют несколько общих черт с камерами. Как и большинство камер, они имеют конусообразное поле зрения , и, как и камеры, они могут собирать информацию только о поверхностях, которые не загорожены. В то время как камера собирает цветовую информацию о поверхностях в пределах своего поля зрения , 3D-сканер собирает информацию о расстоянии до поверхностей в пределах своего поля зрения. «Картинка», создаваемая 3D-сканером, описывает расстояние до поверхности в каждой точке изображения. Это позволяет идентифицировать трехмерное положение каждой точки изображения.

В некоторых ситуациях одно сканирование не даст полной модели объекта. Несколько сканирований с разных направлений обычно полезны для получения информации обо всех сторонах объекта. Эти сканы должны быть приведены в общую систему отсчета , процесс, который обычно называется выравниванием или регистрацией , а затем объединены для создания полной 3D-модели. Весь этот процесс, идущий от карты одного диапазона до всей модели, обычно называется конвейером 3D-сканирования. ^{[8] [9] [10] [11] [12]}

Технологии

Существует множество технологий для цифрового получения формы 3D-объекта. Эти методы работают с большинством или всеми типами датчиков, включая оптические, акустические, лазерные сканирующие, ^[13] радарные, тепловые, ^[14] и сейсмические. ^{[15] [16]} Технологии 3D-сканирования можно разделить на 2 категории: контактные и бесконтактные. Бесконтактные решения можно разделить на две основные категории: активные и пассивные. Существует множество технологий, которые попадают в каждую из этих категорий.

Контакт

Координатно -измерительная машина (КИМ) со сканирующей головкой

Контактные 3D-сканеры работают путем физического зондирования (касания) детали и регистрации положения датчика по мере перемещения зонда вокруг детали.

Существует два основных типа контактных 3D-сканеров:

• Координатно-измерительные машины (КИМ) , которые традиционно имеют 3 перпендикулярные подвижные оси с датчиком касания, установленным на оси Z. Когда датчик касания движется вокруг детали, датчики на каждой оси регистрируют положение для генерации координат XYZ. Современные КИМ представляют собой 5-осевые системы с двумя дополнительными осями, предоставляемыми поворотными головками датчиков. КИМ являются наиболее точной формой 3D-измерений, достигающей микронной точности. Наибольшим преимуществом КИМ после точности является то, что она может работать в автономном режиме (ЧПУ) или как ручная система зондирования. Недостатком КИМ является их первоначальная стоимость и технические знания, необходимые для их эксплуатации.
• Шарнирные руки, которые обычно имеют несколько сегментов с полярными датчиками на каждом сочленении. Согласно КИМ, по мере того, как шарнирная рука движется вокруг детали, датчики регистрируют ее положение, а местоположение конца руки вычисляется с использованием сложной математики и угла поворота запястья и угла шарнира каждого сочленения. Хотя обычно они не такие точные, как КИМ, шарнирные руки все же достигают высокой точности, дешевле и немного проще в использовании. Обычно они не имеют опций ЧПУ.

Современные КИМ и шарнирные манипуляторы также могут быть оснащены бесконтактными лазерными сканерами вместо контактных датчиков.

Бесконтактный активный

Активные сканеры испускают некое излучение или свет и обнаруживают его отражение или излучение, проходящее через объект, чтобы исследовать объект или среду. Возможные типы используемых излучений включают свет, ультразвук или рентгеновские лучи.

Время пролета

Этот лидарный сканер может использоваться для сканирования зданий, скальных образований и т. д. для создания 3D-модели. Лидар может направлять свой лазерный луч в широком диапазоне: его головка вращается горизонтально, зеркало переворачивается вертикально. Лазерный луч используется для измерения расстояния до первого объекта на его пути.

Времяпролетный 3D-лазерный сканер — это активный сканер, который использует лазерный свет для исследования объекта. В основе этого типа сканера лежит времяпролетный лазерный дальномер . Лазерный дальномер определяет расстояние до поверхности, измеряя время прохождения импульса света туда и обратно. Лазер используется для излучения импульса света, и измеряется время до того, как отраженный свет будет обнаружен детектором. Поскольку скорость света известна , время прохождения определяет расстояние, которое проходит свет, которое в два раза больше расстояния между сканером и поверхностью. Если — время прохождения туда и обратно, то расстояние равно . Точность временипролетного 3D-лазерного сканера зависит от того, насколько точно мы можем измерить время: 3,3 пикосекунды (приблизительно) — это время, необходимое свету для прохождения 1 миллиметра. ${\displaystyle c}$ ${\displaystyle t}$ ${\displaystyle \textstyle c\!\cdot \!t/2}$ ${\displaystyle t}$

Лазерный дальномер определяет расстояние только до одной точки в направлении своего обзора. Таким образом, сканер сканирует все свое поле обзора по одной точке за раз, изменяя направление обзора дальномера для сканирования разных точек. Направление обзора лазерного дальномера можно изменить либо путем вращения самого дальномера, либо с помощью системы вращающихся зеркал. Последний метод обычно используется, поскольку зеркала намного легче и, таким образом, могут вращаться намного быстрее и с большей точностью. Типичные времяпролетные 3D-лазеры могут измерять расстояние до 10 000–100 000 точек каждую секунду.

Устройства времени пролета также доступны в конфигурации 2D. Это называется камерой времени пролета . ^[17]

Триангуляция

Принцип работы лазерного триангуляционного датчика. Показаны два положения объекта.

3D-лазерные сканеры на основе триангуляции также являются активными сканерами, которые используют лазерный свет для зондирования окружающей среды. Что касается 3D-лазерного сканера с измерением времени пролета, триангуляционный лазер направляет лазер на объект и использует камеру для поиска местоположения лазерной точки. В зависимости от того, насколько далеко лазер попадает на поверхность, лазерная точка появляется в разных местах в поле зрения камеры. Этот метод называется триангуляцией, потому что лазерная точка, камера и лазерный излучатель образуют треугольник. Длина одной стороны треугольника, расстояние между камерой и лазерным излучателем известны. Угол угла лазерного излучателя также известен. Угол угла камеры можно определить, посмотрев на местоположение лазерной точки в поле зрения камеры. Эти три элемента информации полностью определяют форму и размер треугольника и дают местоположение угла лазерной точки треугольника. ^[18] В большинстве случаев лазерная полоса, а не одна лазерная точка, проводится по объекту для ускорения процесса получения. Использование триангуляции для измерения расстояний восходит к глубокой древности.

Сильные и слабые стороны

Дальномеры времени пролета способны работать на больших расстояниях порядка километров. Таким образом, эти сканеры подходят для сканирования крупных структур, таких как здания или географические объекты. Недостатком является то, что из-за высокой скорости света измерение времени прохождения туда и обратно затруднено, поэтому точность измерения расстояния относительно низкая, порядка миллиметров.

С другой стороны, триангуляционные дальномеры имеют диапазон, как правило, ограниченный несколькими метрами для устройств разумного размера, но их точность относительно высока. Точность триангуляционных дальномеров составляет порядка десятков микрометров .

Точность сканеров времени пролета может быть потеряна, когда лазер попадает на край объекта, поскольку информация, которая отправляется обратно на сканер, поступает из двух разных мест для одного лазерного импульса. Координата относительно положения сканера для точки, которая попала на край объекта, будет рассчитана на основе среднего значения и, следовательно, поместит точку в неправильное место. При использовании сканирования с высоким разрешением на объекте вероятность того, что луч попадет на край, увеличивается, и полученные данные будут показывать шум сразу за краями объекта. Сканеры с меньшей шириной луча помогут решить эту проблему, но будут ограничены диапазоном, поскольку ширина луча будет увеличиваться с расстоянием. Программное обеспечение также может помочь, определив, что первый объект, на который попадет лазерный луч, должен нейтрализовать второй.

При скорости 10 000 точек выборки в секунду сканирование с низким разрешением может занять менее секунды, но сканирование с высоким разрешением, требующее миллионов выборок, может занять минуты для некоторых сканеров времени пролета. Проблема, которую это создает, — искажение от движения. Поскольку каждая точка выборки производится в разное время, любое движение в объекте или сканере исказит собранные данные. Таким образом, обычно необходимо монтировать и объект, и сканер на устойчивых платформах и минимизировать вибрацию. Использовать эти сканеры для сканирования объектов в движении очень сложно.

Недавно были проведены исследования по компенсации искажений, вызванных небольшими вибрациями ^[19], а также искажений, вызванных движением и/или вращением ^{[20] .}

Лазерные сканеры ближнего действия обычно не могут охватывать глубину резкости более 1 метра. ^[21] При сканировании в одном положении в течение любого периода времени в положении сканера может произойти небольшое перемещение из-за изменений температуры. Если сканер установлен на штативе и на одну сторону сканера падает сильный солнечный свет, то эта сторона штатива будет расширяться и медленно искажать данные сканирования с одной стороны на другую. Некоторые лазерные сканеры имеют встроенные компенсаторы уровня, чтобы противодействовать любому перемещению сканера во время процесса сканирования.

Коноскопическая голография

В коноскопической системе лазерный луч проецируется на поверхность, а затем немедленное отражение по тому же лучевому пути пропускается через коноскопический кристалл и проецируется на ПЗС. Результатом является дифракционная картина , которую можно анализировать по частоте , чтобы определить расстояние до измеряемой поверхности. Главное преимущество коноскопической голографии заключается в том, что для измерения требуется только один лучевой путь, что дает возможность измерить, например, глубину тонко просверленного отверстия. ^[22]

Ручные лазерные сканеры

Ручные лазерные сканеры создают 3D-изображение с помощью описанного выше механизма триангуляции: лазерная точка или линия проецируется на объект с ручного устройства, а датчик (обычно прибор с зарядовой связью или позиционно-чувствительный прибор ) измеряет расстояние до поверхности. Данные собираются относительно внутренней системы координат, и поэтому для сбора данных, когда сканер находится в движении, необходимо определить положение сканера. Положение может быть определено сканером с использованием опорных признаков на сканируемой поверхности (обычно это клейкие отражающие пластины, но в исследовательской работе также использовались естественные признаки) ^{[23] [24]} или с помощью внешнего метода отслеживания. Внешнее отслеживание часто принимает форму лазерного трекера (для определения положения датчика) со встроенной камерой (для определения ориентации сканера) или фотограмметрического решения с использованием 3 или более камер, обеспечивающих полные шесть степеней свободы сканера. Оба метода, как правило, используют инфракрасные светодиоды, прикрепленные к сканеру, которые видны камере(ам) через фильтры, обеспечивающие устойчивость к окружающему освещению. ^[25]

Данные собираются компьютером и записываются в виде точек данных в трехмерном пространстве , с обработкой их можно преобразовать в триангулированную сетку, а затем в модель автоматизированного проектирования , часто в виде неоднородных рациональных поверхностей B-сплайна. Ручные лазерные сканеры могут объединять эти данные с пассивными датчиками видимого света, которые захватывают текстуры и цвета поверхности, для построения (или « обратного проектирования ») полной трехмерной модели.

Структурированный свет

3D-сканеры структурированного света проецируют световой узор на объект и смотрят на деформацию узора на объекте. Узор проецируется на объект с помощью либо ЖК-проектора , либо другого стабильного источника света. Камера, слегка смещенная относительно проектора узора, смотрит на форму узора и вычисляет расстояние до каждой точки в поле зрения.

Сканирование структурированного света по-прежнему является очень активной областью исследований, и каждый год публикуется множество исследовательских работ. Идеальные карты также оказались полезными в качестве структурированных световых шаблонов, которые решают проблему соответствия и позволяют обнаруживать и исправлять ошибки. ^[26]

Преимущество 3D-сканеров со структурированным светом — скорость и точность. Вместо сканирования одной точки за раз, сканеры со структурированным светом сканируют несколько точек или все поле зрения одновременно. Сканирование всего поля зрения за доли секунды уменьшает или устраняет проблему искажения от движения. Некоторые существующие системы способны сканировать движущиеся объекты в реальном времени.

Был разработан сканер в реальном времени, использующий цифровую проекцию полос и технику фазового сдвига (определенные виды методов структурированного света), для захвата, реконструкции и визуализации деталей высокой плотности динамически деформируемых объектов (таких как выражения лиц) со скоростью 40 кадров в секунду. ^[27] Недавно был разработан еще один сканер. К этой системе можно применять различные шаблоны, а частота кадров для захвата и обработки данных достигает 120 кадров в секунду. Он также может сканировать изолированные поверхности, например, две движущиеся руки. ^[28] Благодаря использованию техники бинарной расфокусировки были достигнуты прорывы в скорости, которые могут достигать сотен ^[29] до тысяч кадров в секунду. ^[30]

Модулированный свет

Модулированный свет 3D-сканеры освещают объект постоянно меняющимся светом. Обычно источник света просто циклически изменяет свою амплитуду по синусоидальному шаблону. Камера обнаруживает отраженный свет, и величина смещения шаблона определяет расстояние, пройденное светом. Модулированный свет также позволяет сканеру игнорировать свет от источников, отличных от лазера, поэтому помех нет.

Объемные техники

Медицинский

Компьютерная томография (КТ) — это метод медицинской визуализации, который генерирует трехмерное изображение внутренней части объекта из большой серии двумерных рентгеновских снимков, аналогично магнитно-резонансная томография — это еще один метод медицинской визуализации, который обеспечивает гораздо большую контрастность между различными мягкими тканями тела, чем компьютерная томография (КТ), что делает ее особенно полезной для неврологической (мозг), опорно-двигательной, сердечно-сосудистой и онкологической (рак) визуализации. Эти методы создают дискретное трехмерное объемное представление , которое можно напрямую визуализировать , манипулировать или преобразовывать в традиционную трехмерную поверхность с помощью алгоритмов извлечения изоповерхностей .

Промышленный

Хотя промышленная компьютерная томография , микротомография и МРТ наиболее распространены в медицине, они также используются в других областях для получения цифрового представления объекта и его внутреннего строения, например, при неразрушающем испытании материалов, обратном проектировании или изучении биологических и палеонтологических образцов.

Бесконтактный пассивный

Пассивные решения для 3D-визуализации сами по себе не испускают никакого вида излучения, а вместо этого полагаются на обнаружение отраженного окружающего излучения. Большинство решений этого типа обнаруживают видимый свет, поскольку это легкодоступное окружающее излучение. Другие типы излучения, такие как инфракрасное, также могут быть использованы. Пассивные методы могут быть очень дешевыми, поскольку в большинстве случаев им не требуется специальное оборудование, а требуются простые цифровые камеры.

• Стереоскопические системы обычно используют две видеокамеры, расположенные на небольшом расстоянии друг от друга и смотрящие на одну и ту же сцену. Анализируя небольшие различия между изображениями, полученными с каждой камеры, можно определить расстояние в каждой точке изображений. Этот метод основан на тех же принципах, которые управляют стереоскопическим зрением человека . ^[31]
• Фотометрические системы обычно используют одну камеру, но делают несколько снимков при разных условиях освещения. Эти методы пытаются инвертировать модель формирования изображения, чтобы восстановить ориентацию поверхности в каждом пикселе.
• Техника силуэта использует контуры, созданные из последовательности фотографий вокруг трехмерного объекта на хорошо контрастном фоне. Эти силуэты выдавливаются и пересекаются, чтобы сформировать визуальное приближение оболочки объекта. При таких подходах некоторые вогнутости объекта (например, внутренняя часть чаши) не могут быть обнаружены.

Фотограмметрические бесконтактные пассивные методы

Изображения объекта, полученные с разных точек зрения, например, с помощью фиксированного массива камер, можно использовать для фотограмметрической реконструкции с целью создания трехмерной сетки или облака точек.

Фотограмметрия предоставляет надежную информацию о 3D-формах физических объектов на основе анализа фотографических изображений. Результирующие 3D-данные обычно предоставляются в виде 3D-облака точек, 3D-сетки или 3D-точек. ^[32] Современные приложения для фотограмметрии автоматически анализируют большое количество цифровых изображений для 3D-реконструкции, однако может потребоваться ручное взаимодействие, если программное обеспечение не может автоматически определить 3D-положения камеры на изображениях, что является важным шагом в конвейере реконструкции. Доступны различные программные пакеты, включая PhotoModeler , Geodetic Systems, Autodesk ReCap , RealityCapture и Agisoft Metashape (см. сравнение программного обеспечения для фотограмметрии ).

• Фотограмметрия с близкого расстояния обычно использует ручную камеру, такую ​​как DSLR с фиксированным фокусным расстоянием объектива, для захвата изображений объектов для 3D-реконструкции. ^[33] Объектами могут быть более мелкие объекты, такие как фасад здания , транспортные средства, скульптуры, камни и обувь.
• Массивы камер можно использовать для создания 3D-облаков точек или сеток живых объектов, таких как люди или домашние животные, путем синхронизации нескольких камер для одновременной съемки объекта с разных точек зрения для реконструкции 3D-объекта. ^[34]
• Широкоугольную фотограмметрию можно использовать для съемки внутренних помещений зданий или закрытых помещений с помощью широкоугольной камеры, например 360-градусной камеры .
• Аэрофотограмметрия использует аэрофотоснимки, полученные с помощью спутников, коммерческих самолетов или беспилотных летательных аппаратов, для сбора изображений зданий, сооружений и рельефа местности для трехмерной реконструкции в облако точек или сетку.

Получение данных с полученных датчиков

Также возможно полуавтоматическое извлечение зданий из данных лидара и изображений высокого разрешения. Опять же, этот подход позволяет моделировать без физического перемещения к местоположению или объекту. ^[35] Из данных воздушного лидара можно сгенерировать цифровую модель поверхности (DSM), а затем объекты, находящиеся выше земли, автоматически обнаруживаются из DSM. На основе общих знаний о зданиях геометрические характеристики, такие как размер, высота и форма, затем используются для отделения зданий от других объектов. Извлеченные контуры зданий затем упрощаются с использованием ортогонального алгоритма для получения лучшего картографического качества. Анализ водораздела может быть проведен для извлечения линий хребта крыш зданий. Линии хребта, а также информация о уклоне используются для классификации зданий по типу. Затем здания реконструируются с использованием трех параметрических моделей зданий (плоские, двускатные, шатровые). ^[36]

Получение данных с датчиков на месте

Лидар и другие наземные лазерные технологии сканирования ^[37] предлагают самый быстрый, автоматизированный способ сбора информации о высоте или расстоянии. Лидар или лазер для измерения высоты зданий становятся очень многообещающими. ^[38] Коммерческие приложения как воздушного лидара, так и наземной лазерной технологии сканирования оказались быстрыми и точными методами извлечения высоты зданий. Задача извлечения зданий необходима для определения местоположения зданий, высоты земли, ориентации, размера здания, высоты крыш и т. д. Большинство зданий достаточно подробно описываются в терминах общих многогранников, т. е. их границы могут быть представлены набором плоских поверхностей и прямых линий. Дальнейшая обработка, такая как выражение контуров зданий в виде многоугольников, используется для хранения данных в базах данных ГИС.

Используя лазерное сканирование и изображения, полученные с уровня земли и с высоты птичьего полета, Фру и Захор представляют подход к автоматическому созданию текстурированных 3D-моделей города. Этот подход включает регистрацию и объединение подробных моделей фасадов с дополнительной воздушной моделью. Процесс воздушного моделирования генерирует модель с разрешением в полметра с видом с высоты птичьего полета на всю территорию, содержащую профиль рельефа и верхушки зданий. Процесс наземного моделирования приводит к созданию подробной модели фасадов зданий. Используя DSM, полученную с помощью воздушного лазерного сканирования, они локализуют транспортное средство для сбора данных и регистрируют наземные фасады в воздушной модели с помощью локализации Монте-Карло (MCL). Наконец, две модели объединяются с разными разрешениями для получения 3D-модели.

Используя бортовой лазерный высотомер, Хаала, Бреннер и Андерс объединили данные о высоте с существующими планами местности зданий. Планы местности зданий уже были получены либо в аналоговой форме с помощью карт и планов, либо в цифровом виде в 2D ГИС. Проект был выполнен для того, чтобы обеспечить автоматический сбор данных путем интеграции этих различных типов информации. После этого в проекте создаются модели городов виртуальной реальности с помощью обработки текстур, например, путем картирования наземных изображений. Проект продемонстрировал возможность быстрого получения 3D городской ГИС. Планы местности оказались еще одним очень важным источником информации для 3D реконструкции зданий. По сравнению с результатами автоматических процедур эти планы местности оказались более надежными, поскольку они содержат обобщенную информацию, которая была сделана явной с помощью человеческой интерпретации. По этой причине планы местности могут значительно сократить расходы в проекте реконструкции. Примером существующих данных планов местности, которые можно использовать при реконструкции зданий, является Цифровая кадастровая карта , которая предоставляет информацию о распределении собственности, включая границы всех сельскохозяйственных зон и планы местности существующих зданий. Кроме того, информация, как названия улиц и использование зданий (например, гараж, жилой дом, офисный блок, промышленное здание, церковь) предоставляется в виде текстовых символов. В настоящее время цифровая кадастровая карта создается как база данных, охватывающая территорию, в основном составленная путем оцифровки уже существующих карт или планов.

Расходы

• Наземные лазерные сканирующие устройства (импульсные или фазовые устройства) + программное обеспечение для обработки обычно стоят от €150 000. Некоторые менее точные устройства (например, Trimble VX) стоят около €75 000.
• Наземные лидарные системы стоят около 300 000 евро.
• Системы, использующие обычные неподвижные камеры, установленные на вертолетах с дистанционным управлением ( фотограмметрия ), также возможны и стоят около €25,000. Системы, использующие неподвижные камеры с воздушными шарами, еще дешевле (около €2,500), но требуют дополнительной ручной обработки. Поскольку ручная обработка занимает около месяца труда на каждый день съемки, это все еще дорогое решение в долгосрочной перспективе.
• Получение спутниковых снимков также является дорогостоящим мероприятием. Стереоизображения высокого разрешения (разрешение 0,5 м) стоят около €11 000. Спутниковые изображения включают Quikbird, Ikonos. Моноскопические изображения высокого разрешения стоят около €5 500. Изображения с несколько более низким разрешением (например, со спутника CORONA; с разрешением 2 м) стоят около €1 000 за 2 изображения. Обратите внимание, что изображения Google Earth имеют слишком низкое разрешение для создания точной 3D-модели. ^[39]

Реконструкция

Из облаков точек

Облака точек, создаваемые 3D-сканерами и 3D-визуализацией, можно использовать непосредственно для измерений и визуализации в архитектуре и строительстве.

Из моделей

Однако большинство приложений вместо этого используют полигональные 3D-модели, модели поверхностей NURBS или редактируемые модели САПР на основе элементов (также известные как твердотельные модели ).

• Модели полигональной сетки : в полигональном представлении формы криволинейная поверхность моделируется как множество небольших граненых плоских поверхностей (представьте себе сферу, смоделированную как диско-шар). Полигональные модели, также называемые моделями сетки, полезны для визуализации, для некоторых CAM (например, обработки), но, как правило, «тяжелы» (например, очень большие наборы данных) и относительно не поддаются редактированию в этой форме. Реконструкция в полигональную модель включает в себя поиск и соединение соседних точек прямыми линиями для создания непрерывной поверхности. Для этой цели доступно множество приложений, как бесплатных, так и платных (например, GigaMesh , MeshLab , PointCab, kubit PointCloud for AutoCAD, Reconstructor, imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic , Imageware, Rhino 3D и т. д.).
• Модели поверхности : Следующий уровень сложности моделирования включает использование лоскутного одеяла из криволинейных участков поверхности для моделирования формы. Это могут быть NURBS, TSplines или другие криволинейные представления криволинейной топологии. Используя NURBS, сферическая форма становится настоящей математической сферой. Некоторые приложения предлагают ручную компоновку участков, но лучшие в своем классе предлагают как автоматизированную компоновку участков, так и ручную компоновку. Эти участки имеют преимущество в том, что они легче и более управляемы при экспорте в САПР. Модели поверхности в некоторой степени редактируемы, но только в скульптурном смысле, путем нажатия и вытягивания для деформации поверхности. Это представление хорошо подходит для моделирования органических и художественных форм. Поставщики поверхностных моделей включают Rapidform, Geomagic , Rhino 3D , Maya, T Splines и т. д.
• Твердые модели САПР : С точки зрения проектирования/производства, окончательное представление оцифрованной формы — это редактируемая параметрическая модель САПР. В САПР сфера описывается параметрическими характеристиками, которые легко редактируются путем изменения значения (например, центральной точки и радиуса).

Эти модели САПР описывают не просто оболочку или форму объекта, но модели САПР также воплощают «замысел проекта» (т. е. критические характеристики и их связь с другими характеристиками). Примером замысла проекта, не очевидного только по форме, могут быть болты крепления тормозного барабана, которые должны быть концентричны с отверстием в центре барабана. Это знание будет определять последовательность и метод создания модели САПР; проектировщик, осознающий эту связь, не будет проектировать болты крепления, привязанные к внешнему диаметру, а вместо этого к центру. Модельер, создающий модель САПР, захочет включить как форму, так и замысел проекта в полную модель САПР.

Поставщики предлагают различные подходы к получению параметрической модели САПР. Некоторые экспортируют поверхности NURBS и оставляют САПР-дизайнеру дорабатывать модель в САПР (например, Geomagic , Imageware, Rhino 3D ). Другие используют данные сканирования для создания редактируемой и проверяемой модели на основе признаков, которая импортируется в САПР с полным деревом признаков, что дает полную, собственную модель САПР, фиксирующую как форму, так и замысел проекта (например, Geomagic , Rapidform). Например, на рынке предлагаются различные плагины для известных САПР-программ, таких как SolidWorks. Xtract3D, DezignWorks и Geomagic для SolidWorks позволяют манипулировать 3D-сканированием непосредственно внутри SolidWorks . Другие приложения САПР достаточно надежны для манипулирования ограниченными точками или моделями полигонов в среде САПР (например, CATIA , AutoCAD , Revit ).

Из набора 2D-срезов

3D-реконструкция мозга и глазных яблок из сканированных КТ-изображений DICOM. На этом изображении области с плотностью кости или воздуха были сделаны прозрачными, а срезы были сложены в приблизительном выравнивании свободного пространства. Внешнее кольцо материала вокруг мозга — это мягкие ткани кожи и мышц на внешней стороне черепа. Черный ящик охватывает срезы, обеспечивая черный фон. Поскольку это просто сложенные друг на друга 2D-изображения, при просмотре на ребре срезы исчезают, поскольку они имеют фактически нулевую толщину. Каждое сканирование DICOM представляет собой около 5 мм материала, усредненного в тонкий срез.

Сканеры КТ , промышленного КТ , МРТ или микро-КТ не создают облаков точек, а создают набор двухмерных срезов (каждый из которых называется «томограммой»), которые затем «складываются вместе» для создания трехмерного изображения. Существует несколько способов сделать это в зависимости от требуемого результата:

• Объемная визуализация : Различные части объекта обычно имеют разные пороговые значения или плотности оттенков серого. Из этого можно построить трехмерную модель и отобразить ее на экране. Несколько моделей можно построить из разных пороговых значений, что позволяет разным цветам представлять каждый компонент объекта. Объемная визуализация обычно используется только для визуализации сканируемого объекта.
• Сегментация изображения : когда разные структуры имеют схожие значения порога/градаций серого, может стать невозможным разделить их просто путем настройки параметров объемной визуализации. Решение называется сегментацией, ручной или автоматической процедурой, которая может удалить нежелательные структуры с изображения. Программное обеспечение для сегментации изображения обычно позволяет экспортировать сегментированные структуры в формат CAD или STL для дальнейшей обработки.
• Сетка на основе изображений : при использовании данных 3D-изображений для вычислительного анализа (например, CFD и FEA) простая сегментация данных и сетка из CAD могут стать трудоемкими и практически неразрешимыми для сложных топологий, типичных для данных изображений. Решение называется сеткой на основе изображений, автоматизированным процессом создания точного и реалистичного геометрического описания данных сканирования.

С помощью лазерного сканирования

Лазерное сканирование описывает общий метод отбора проб или сканирования поверхности с использованием лазерной технологии. Существует несколько областей применения, которые в основном различаются по мощности используемых лазеров и результатам процесса сканирования. Низкая мощность лазера используется, когда на сканируемую поверхность не нужно влиять, например, когда ее нужно только оцифровать. Конфокальное или 3D лазерное сканирование — это методы получения информации о сканируемой поверхности. Другое маломощное применение использует структурированные системы проекции света для метрологии плоскостности солнечных элементов, ^[40] позволяя вычислять напряжение на протяжении более 2000 пластин в час. ^[41]

Мощность лазера, используемая для лазерного сканирующего оборудования в промышленных приложениях, обычно составляет менее 1 Вт. Уровень мощности обычно составляет порядка 200 мВт или меньше, но иногда и больше.

Из фотографий

Получение 3D-данных и реконструкция объектов могут быть выполнены с использованием стереопар изображений. Стереофотограмметрия или фотограмметрия, основанная на блоке перекрывающихся изображений, является основным подходом для 3D-картографирования и реконструкции объектов с использованием 2D-изображений. Фотограмметрия с близкого расстояния также достигла уровня, на котором камеры или цифровые камеры могут использоваться для захвата изображений объектов с близкого расстояния, например, зданий, и их реконструкции с использованием той же теории, что и аэрофотограмметрия. Примером программного обеспечения, которое может это сделать, является Vexcel FotoG 5. ^{[42] [43]} Это программное обеспечение теперь заменено Vexcel GeoSynth . ^[44] Другая похожая программа — Microsoft Photosynth . ^{[45] [46]}

Полуавтоматический метод получения 3D топологически структурированных данных из 2D стереоизображений с воздуха был представлен Сиси Златановой . ^[47] Процесс включает в себя ручную оцифровку ряда точек, необходимых для автоматической реконструкции 3D объектов. Каждый реконструированный объект проверяется путем наложения его каркасной графики на стереомодель. Топологически структурированные 3D данные хранятся в базе данных и также используются для визуализации объектов. Известное программное обеспечение, используемое для получения 3D данных с использованием 2D изображений, включает, например, Agisoft Metashape , ^[48] RealityCapture , ^[49] и ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique). ^[50]

Метод полуавтоматического извлечения зданий вместе с концепцией хранения моделей зданий вместе с данными о рельефе и другими топографическими данными в топографической информационной системе был разработан Францем Роттенштейнером. Его подход был основан на интеграции оценок параметров зданий в процесс фотограмметрии с применением гибридной схемы моделирования. Здания разлагаются на набор простых примитивов, которые реконструируются по отдельности, а затем объединяются булевыми операторами. Внутренняя структура данных как примитивов, так и составных моделей зданий основана на методах представления границ ^{[51] [52]}

^{В подходе Чжана [53]} к реконструкции поверхности из нескольких изображений используются несколько изображений . Центральной идеей является исследование интеграции как 3D-стереоданных, так и 2D-калиброванных изображений. Этот подход мотивирован тем фактом, что только надежные и точные характерные точки, которые выдержали геометрическую проверку нескольких изображений, реконструируются в пространстве. Недостаток плотности и неизбежные дыры в стереоданных затем должны быть заполнены с использованием информации из нескольких изображений. Таким образом, идея состоит в том, чтобы сначала построить небольшие участки поверхности из стереоточек, а затем постепенно распространять только надежные участки в их окрестностях из изображений на всю поверхность, используя стратегию «лучший первый». Таким образом, проблема сводится к поиску оптимального локального участка поверхности, проходящего через заданный набор стереоточек из изображений.

Мультиспектральные изображения также используются для 3D-обнаружения зданий. В этом процессе используются данные первого и последнего импульса и нормализованный индекс разницы растительности. ^[54]

Новые методы измерения также используются для получения измерений объектов и между ними из отдельных изображений с использованием проекции или тени, а также их комбинации. Эта технология привлекает внимание, учитывая ее быстрое время обработки и гораздо более низкую стоимость, чем стереоизмерения. ^{[ необходима цитата ]}

Приложения

Космические эксперименты

Технология 3D-сканирования использовалась для сканирования космических камней по заказу Европейского космического агентства . ^{[55] [56]}

Строительная промышленность и гражданское строительство

• Роботизированное управление : например, лазерный сканер может функционировать как «глаз» робота. ^{[57] [58]}
• Исполнительные чертежи мостов, промышленных предприятий и памятников
• Документация исторических мест ^[59]
• Моделирование и планировка участка
• Контроль качества
• Количественные исследования
• Мониторинг полезной нагрузки ^[60]
• Реконструкция автомагистрали
• Установление контрольной точки ранее существовавшей формы/состояния с целью обнаружения структурных изменений, вызванных воздействием экстремальных нагрузок, таких как землетрясение, удар судна/грузовика или пожар.
• Создание карт ГИС ( геоинформационной системы ) ^[61] и геоматики .
• Подповерхностное лазерное сканирование в шахтах и ​​карстовых пустотах. ^[62]
• Судебно-медицинская документация ^[63]

Процесс проектирования

• Повышение точности работы со сложными деталями и формами,
• Координация проектирования продукции с использованием деталей из разных источников,
• Обновление старых сканов компакт-дисков с использованием более современных технологий,
• Замена отсутствующих или старых деталей,
• Экономия средств за счет предоставления услуг по проектированию на этапе строительства, например, на заводах по производству автомобилей,
• «Донесение завода до инженеров» с помощью веб-отсканированных изображений, и
• Экономия транспортных расходов.

Развлечение

3D-сканеры используются в индустрии развлечений для создания цифровых 3D-моделей для фильмов , видеоигр и развлекательных целей. ^[64] Они активно используются в виртуальной кинематографии . В случаях, когда существует реальный эквивалент модели, гораздо быстрее отсканировать реальный объект, чем вручную создавать модель с помощью программного обеспечения для 3D-моделирования. Часто художники лепят физические модели того, что они хотят, и сканируют их в цифровую форму, а не напрямую создают цифровые модели на компьютере.

3D фотография

3D-селфи в масштабе 1:20, напечатанное Shapeways с помощью гипсовой печати, создано парком миниатюр Мадуродам из 2D-фотографий, сделанных в фотобудке Fantasitron

3D-фотобудка Fantasitron в Мадуродаме

3D-сканеры развиваются для использования камер для точного представления 3D-объектов. ^[65] С 2010 года появляются компании, которые создают 3D-портреты людей (3D-фигурки или 3D-селфи ).

Меню дополненной реальности для мадридской сети ресторанов 80 Degrees ^[66]

Правоохранительные органы

3D лазерное сканирование используется правоохранительными органами по всему миру. 3D модели используются для документирования на месте: ^[67]

• Места преступления
• Траектории пуль
• Анализ пятен крови
• Реконструкция аварии
• Бомбардировки
• Авиакатастрофы и многое другое

Обратное проектирование

Обратное проектирование механического компонента требует точной цифровой модели объектов, которые необходимо воспроизвести. Вместо набора точек точная цифровая модель может быть представлена ​​полигональной сеткой , набором плоских или изогнутых поверхностей NURBS или, в идеале для механических компонентов, твердотельной моделью CAD. 3D-сканер может использоваться для оцифровки компонентов свободной формы или постепенно изменяющейся формы, а также призматических геометрий, тогда как координатно-измерительная машина обычно используется только для определения простых размеров высокопризматической модели. Затем эти точки данных обрабатываются для создания пригодной к использованию цифровой модели, обычно с использованием специализированного программного обеспечения для обратного проектирования.

Недвижимость

Земля или здания могут быть отсканированы в 3D-модель, что позволяет покупателям осматривать и инспектировать недвижимость удаленно, в любом месте, без необходимости присутствовать на объекте. ^[68] Уже существует по крайней мере одна компания, предлагающая 3D-сканированные виртуальные туры по недвижимости. ^[69] Типичный виртуальный тур, архивированный 27.04.2017 в Wayback Machine, будет состоять из вида кукольного домика, ^[70] внутреннего вида, а также плана этажа.

Виртуальный/дистанционный туризм

Окружающая среда в интересующем месте может быть захвачена и преобразована в 3D-модель. Эту модель затем может исследовать общественность, либо через интерфейс VR, либо через традиционный интерфейс «2D». Это позволяет пользователю исследовать места, которые неудобны для путешествий. ^[71] Группа студентов-историков в подготовительной средней школе iTech Ванкувера создала виртуальный музей, проведя 3D-сканирование более 100 артефактов. ^[72]

Культурное наследие

Было проведено множество исследовательских проектов с использованием сканирования исторических мест и артефактов как для документирования, так и для анализа. ^[73] Полученные модели могут быть использованы для различных аналитических подходов. ^{[74] [75]}

Совместное использование технологий 3D-сканирования и 3D-печати позволяет воспроизводить реальные объекты без использования традиционных методов гипсового литья , которые во многих случаях могут быть слишком инвазивными для применения на ценных или деликатных артефактах культурного наследия. ^[76] В примере типичного сценария применения модель горгульи была получена в цифровом виде с помощью 3D-сканера, а полученные 3D-данные были обработаны с помощью MeshLab . Полученная цифровая 3D-модель была загружена в машину быстрого прототипирования для создания реальной смоляной копии оригинального объекта.

Создание 3D-моделей для музеев и археологических артефактов ^{[77] [78] [79]}

Микеланджело

В 1999 году две разные исследовательские группы начали сканировать статуи Микеланджело. Стэнфордский университет с группой во главе с Марком Левоем ^[80] использовали специальный лазерный триангуляционный сканер, созданный Cyberware, для сканирования статуй Микеланджело во Флоренции, в частности Давида , Приджони и четырех статуй в Капелле Медичи. Сканирование дало плотность точек данных один образец на 0,25 мм, достаточно подробную, чтобы увидеть следы от зубила Микеланджело. Эти подробные сканирования дали большой объем данных (до 32 гигабайт), и обработка данных из его сканов заняла 5 месяцев. Примерно в тот же период исследовательская группа из IBM во главе с Х. Рашмайером и Ф. Бернардини отсканировала Пьету во Флоренции, получив как геометрические, так и цветовые детали. Цифровая модель, результат кампании сканирования Стэнфорда, была тщательно использована при последующей реставрации статуи в 2004 году. ^[81]

Монтичелло

В 2002 году Дэвид Любке и др. отсканировали Монтичелло Томаса Джефферсона. ^[82] Был использован коммерческий лазерный сканер времени пролета DeltaSphere 3000. Данные сканера были позже объединены с данными о цвете из цифровых фотографий для создания Виртуального Монтичелло и экспозиции Кабинета Джефферсона в Музее искусств Нового Орлеана в 2003 году. Экспозиция Виртуального Монтичелло имитировала окно, выходящее в Библиотеку Джефферсона. Экспозиция состояла из дисплея обратной проекции на стене и пары стереоочков для зрителя. Очки в сочетании с поляризованными проекторами обеспечивали 3D-эффект. Аппаратное обеспечение для отслеживания положения на очках позволяло дисплею адаптироваться по мере перемещения зрителя, создавая иллюзию того, что дисплей на самом деле является отверстием в стене, выходящим в Библиотеку Джефферсона. Экспонат Кабинета Джефферсона представлял собой барьерную стереограмму (по сути, неактивную голограмму, которая выглядит по-разному с разных углов) Кабинета Джефферсона.

Клинописные таблички

Первые 3D-модели клинописных табличек были приобретены в Германии в 2000 году. ^[83] В 2003 году так называемый проект « Цифровой Хаммурапи» приобрел клинописные таблички с помощью лазерного триангуляционного сканера, использующего регулярный сетчатый рисунок с разрешением 0,025 мм (0,00098 дюйма). ^[84] С использованием 3D-сканеров высокого разрешения Гейдельбергским университетом для приобретения табличек в 2009 году началась разработка программной среды GigaMesh для визуализации и извлечения клинописных символов из 3D-моделей. ^[85] Она использовалась для обработки около 2000 3D-оцифрованных табличек из коллекции Хильпрехта в Йене для создания набора данных для эталонных тестов открытого доступа ^[86] и аннотированной коллекции ^[87] 3D-моделей табличек, свободно доступных по лицензиям CC BY . ^[88]

Гробницы Касуби

Проект 3D-сканирования CyArk 2009 года в исторических гробницах Касуби в Уганде , объекте Всемирного наследия ЮНЕСКО , с использованием Leica HDS 4500, создал подробные архитектурные модели Muzibu Azaala Mpanga, главного здания комплекса и гробницы кабаков ( королей) Уганды. Пожар 16 марта 2010 года сжег большую часть строения Muzibu Azaala Mpanga, и восстановительные работы, вероятно, будут в значительной степени опираться на набор данных, созданный миссией 3D-сканирования. ^[89]

"Пластика из Рима Антика"

В 2005 году Габриэле Гуиди и др. отсканировали "Plastico di Roma antica", ^[90] модель Рима, созданную в прошлом веке. Ни метод триангуляции, ни метод времени пролета не удовлетворяли требованиям этого проекта, поскольку объект сканирования был большим и содержал мелкие детали. Однако они обнаружили, что сканер модулированного света способен обеспечить как возможность сканирования объекта размером с модель, так и необходимую точность. Сканер модулированного света был дополнен сканером триангуляции, который использовался для сканирования некоторых частей модели.

Другие проекты

Проект 3D Encounters в Музее египетской археологии Петри направлен на использование 3D-лазерного сканирования для создания высококачественной библиотеки 3D-изображений артефактов и обеспечения возможности проведения цифровых передвижных выставок хрупких египетских артефактов, English Heritage исследовал использование 3D-лазерного сканирования для широкого спектра приложений для получения археологических данных и данных о состоянии, а Национальный центр охраны природы в Ливерпуле также производил 3D-лазерные сканирования по заказу, включая сканирование портативных объектов и сканирование археологических памятников на месте. ^[91] У Смитсоновского института есть проект под названием Smithsonian X 3D, отличающийся широтой типов 3D-объектов, которые они пытаются сканировать. К ним относятся небольшие объекты, такие как насекомые и цветы, объекты размером с человека, такие как летный костюм Амелии Эрхарт , объекты размером с комнату, такие как канонерская лодка «Филадельфия», и исторические места, такие как Лян Буа в Индонезии. Также следует отметить, что данные этих сканирований предоставляются общественности бесплатно и могут быть загружены в нескольких форматах данных.

Медицинский CAD/CAM

3D-сканеры используются для захвата 3D-формы пациента в ортопедии и стоматологии . Они постепенно вытесняют утомительные гипсовые слепки. Затем программное обеспечение CAD/CAM используется для проектирования и изготовления ортезов , протезов ^[92] или зубных имплантатов .

Многие системы CAD/CAM для стоматологических кабинетов и системы CAD/CAM для стоматологических лабораторий используют технологии 3D-сканирования для захвата 3D-поверхности зубного препарата ( in vivo или in vitro ), чтобы произвести реставрацию в цифровом виде с помощью программного обеспечения CAD и в конечном итоге произвести окончательную реставрацию с помощью технологии CAM (например, фрезерный станок с ЧПУ или 3D-принтер). Системы для кабинетов предназначены для облегчения 3D-сканирования препарата in vivo и производства реставрации (например, коронки, накладки, вкладки или винира).

Создание 3D-моделей для обучения анатомии и биологии ^{[93] [94]} и моделей трупов для образовательных нейрохирургических симуляций. ^[95]

Обеспечение качества и промышленная метрология

Оцифровка объектов реального мира имеет жизненно важное значение в различных областях применения. Этот метод особенно применяется в промышленном обеспечении качества для измерения точности геометрических размеров. Такие промышленные процессы, как сборка, являются сложными, высокоавтоматизированными и, как правило, основаны на данных САПР (систем автоматизированного проектирования). Проблема в том, что такая же степень автоматизации требуется и для обеспечения качества. Например, очень сложной задачей является сборка современного автомобиля, поскольку он состоит из множества деталей, которые должны быть соединены вместе в самом конце производственной линии. Оптимальная производительность этого процесса гарантируется системами обеспечения качества. В частности, необходимо проверить геометрию металлических деталей, чтобы убедиться, что они имеют правильные размеры, подходят друг к другу и, наконец, надежно работают.

В рамках высокоавтоматизированных процессов полученные геометрические измерения передаются на машины, которые производят желаемые объекты. Из-за механических неопределенностей и истирания результат может отличаться от своего цифрового номинала. Для того чтобы автоматически фиксировать и оценивать эти отклонения, изготовленная деталь также должна быть оцифрована. Для этой цели применяются 3D-сканеры для создания точечных образцов с поверхности объекта, которые в конечном итоге сравниваются с номинальными данными. ^[96]

Процесс сравнения 3D-данных с моделью САПР называется CAD-Compare и может быть полезным методом для таких приложений, как определение характера износа на формах и инструментах, определение точности окончательной сборки, анализ зазоров и заподлицо или анализ очень сложных скульптурных поверхностей. В настоящее время лазерные триангуляционные сканеры, структурированный свет и контактное сканирование являются преобладающими технологиями, используемыми в промышленных целях, причем контактное сканирование остается самым медленным, но в целом наиболее точным вариантом. Тем не менее, технология 3D-сканирования предлагает явные преимущества по сравнению с традиционными измерениями с помощью контактного зонда. Сканеры белого света или лазерные сканеры точно оцифровывают объекты со всех сторон, захватывая мелкие детали и поверхности свободной формы без контрольных точек или распыления. Вся поверхность покрывается с рекордной скоростью без риска повреждения детали. Графические сравнительные диаграммы иллюстрируют геометрические отклонения на уровне всего объекта, обеспечивая более глубокое понимание потенциальных причин. ^{[97] [98]}

Реконструкция объекта

После сбора данных полученные (а иногда и уже обработанные) данные с изображений или датчиков необходимо реконструировать. Это можно сделать в той же программе или, в некоторых случаях, 3D-данные необходимо экспортировать и импортировать в другую программу для дальнейшей доработки и/или добавления дополнительных данных. Такими дополнительными данными могут быть данные GPS-локации. После реконструкции данные могут быть напрямую внедрены в локальную (ГИС) карту ^{[99] [100]} или карту мира, такую ​​как Google Earth или Apple Maps .

Программное обеспечение

Используются несколько пакетов программного обеспечения, в которые импортируются полученные (а иногда и уже обработанные) данные с изображений или датчиков. Известные пакеты программного обеспечения включают: ^[101]

• Qlone
• 3DF Зефир
• Канома
• Пакет программ фотограмметрии Leica
• МешЛаб
• MountainsMap SEM (только приложения для микроскопии)
• Фотомодельер
• SketchUp
• томвиз

Смотрите также

• Программное обеспечение для 3D-компьютерной графики
• 3D-печать
• 3D реконструкция
• 3D селфи
• Чувствительный к углу пиксель
• Карта глубины
• Оцифровка
• Эпиполярная геометрия
• Полный сканер тела
• Сканер изображений
• Реконструкция изображения
• Камера светового поля
• Фотограмметрия
• Диапазон изображений
• Дистанционное зондирование
• Репликатор
• 3D-сканер со структурированным светом
• Thingiverse

Ссылки

1. Изади, Шахрам; Дэвисон, Эндрю; Фицгиббон, Эндрю; Ким, Дэвид; Хиллиджес, Отмар; Молино, Дэвид; Ньюкомб, Ричард; Кохли, Пушмит; Шоттон, Джейми; Ходжес, Стив; Фримен, Дастин (2011). "Kinect Fusion ". Труды 24-го ежегодного симпозиума ACM по программному обеспечению и технологиям пользовательского интерфейса - UIST '11 . стр. 559. doi :10.1145/2047196.2047270. ISBN 9781450307161. S2CID  3345516.
2. Moeslund, Thomas B.; Granum, Erik (1 марта 2001 г.). «Обзор захвата движений человека на основе компьютерного зрения». Computer Vision and Image Understanding . 81 (3): 231–268. CiteSeerX 10.1.1.108.203 . doi :10.1006/cviu.2000.0897. 
3. Ванд, Майкл; Адамс, Барт; Овсяников, Максим; Бернер, Александр; Бокелох, Мартин; Йенке, Филипп; Гибас, Леонидас; Зайдель, Ханс-Петер; Шиллинг, Андреас (апрель 2009 г.). «Эффективная реконструкция нежесткой формы и движения по данным 3D-сканера в реальном времени». ACM Transactions on Graphics . 28 (2): 1–15. CiteSeerX 10.1.1.230.1675 . doi :10.1145/1516522.1516526. S2CID  9881027. 
4. Biswas, KK; Basu, Saurav Kumar (2011). «Распознавание жестов с использованием Microsoft Kinect®». 5-я Международная конференция по автоматизации, робототехнике и приложениям . стр. 100–103. doi :10.1109/ICARA.2011.6144864. ISBN 978-1-4577-0330-0. S2CID  8464855.
5. Ким, Пилеун; Чэнь, Цзиндао; Чо, Юн К. (май 2018 г.). «SLAM-управляемое роботизированное картографирование и регистрация 3D-облаков точек». Автоматизация в строительстве . 89 : 38–48. doi : 10.1016/j.autcon.2018.01.009 .
6. Скотт, Клэр (19 апреля 2018 г.). «3D-сканирование и 3D-печать позволяют производить реалистичные лицевые протезы». 3DPrint.com .
7. О'Нил, Бриджит (19.02.2015). «CyArk 500 Challenge набирает обороты в деле сохранения культурного наследия с помощью технологии 3D-сканирования Artec». 3DPrint.com .
8. Фаусто Бернардини, Холли Э. Рашмейер (2002). «Конвейер получения 3D-моделей». Computer Graphics Forum . 21 (2): 149–172. CiteSeerX 10.1.1.94.7486 . doi :10.1111/1467-8659.00574. S2CID  15779281. 
9. "Matter and Form - Аппаратное и программное обеспечение для 3D-сканирования". matterandform.net . Получено 01.04.2020 .
10. OR3D. "Что такое 3D-сканирование? - Основы сканирования и устройства". OR3D . Получено 01.04.2020 .{{cite web}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
11. "Технологии 3D-сканирования - что такое 3D-сканирование и как оно работает?". Aniwaa . Получено 2020-04-01 .
12. "что такое 3D-сканирование". laserdesign.com .
13. Хаммуди, Карим (2011). Вклад в 3D-моделирование городов: реконструкция 3D-многогранной модели здания по аэрофотоснимкам и 3D-моделирование фасада по наземному 3D-облаку точек и изображениям (диссертация). CiteSeerX 10.1.1.472.8586 . 
14. Pinggera, P.; Breckon, TP; Bischof, H. (сентябрь 2012 г.). «О кросс-спектральном стереосоответствии с использованием плотных градиентных признаков» (PDF) . Proc. British Machine Vision Conference . стр. 526.1–526.12. doi :10.5244/C.26.103. ISBN 978-1-901725-46-9. Получено 8 марта 2024 г. .
15. "Получение сейсмических 3D-данных". Архивировано из оригинала 2016-03-03 . Получено 2021-01-24 .
16. "Оптическое и лазерное дистанционное зондирование". Архивировано из оригинала 2009-09-03 . Получено 2009-09-09 .
17. Cui, Yan; Schuon, Sebastian; Chan, Derek; Thrun, Sebastian; Theobalt, Christian (2010). «Сканирование 3D-форм с помощью камеры времени пролета». Конференция IEEE Computer Society по компьютерному зрению и распознаванию образов 2010 г. стр. 1173–1180. doi :10.1109/CVPR.2010.5540082. ISBN 978-1-4244-6984-0. S2CID  2084943.
18. Franca, JGDM; Gazziro, MA; Ide, AN; Saito, JH (2005). "Система 3D-сканирования на основе лазерной триангуляции и переменного поля зрения". Международная конференция IEEE по обработке изображений 2005 г. стр. I-425. doi :10.1109/ICIP.2005.1529778. ISBN 978-0-7803-9134-5. S2CID  17914887.
19. Франсуа Блэ; Мишель Пикар; Гай Годен (6–9 сентября 2004 г.). «Точное 3D-получение свободно движущихся объектов». 2-й Международный симпозиум по обработке, визуализации и передаче 3D-данных, 3DPVT 2004, Салоники, Греция . Лос-Аламитос, Калифорния: IEEE Computer Society. стр. 422–9. ISBN 0-7695-2223-8.
20. Goel, Salil; Lohani, Bharat (январь 2014 г.). «Метод коррекции движения для лазерного сканирования движущихся объектов». IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 11 (1): 225–228. Bibcode : 2014IGRSL..11..225G. doi : 10.1109/LGRS.2013.2253444. S2CID  20531808.
21. "Понимание технологии: как работают 3D-сканеры?". Виртуальная технология . Архивировано из оригинала 8 декабря 2020 г. Получено 8 ноября 2020 г.
22. Сират, Габриэль; Псалтис, Деметрий (1 января 1985 г.). «Коноскопическая голография» (PDF) . Optics Letters . 10 (1): 4–6. Bibcode : 1985OptL...10....4S. doi : 10.1364/OL.10.000004. PMID  19724327.
23. Штробл, К.Х.; Майр, Э.; Боденмюллер, Т.; Кильхофер, С.; Сепп, В.; Суппа, М.; Буршка, Д.; Хирцингер, Г. (2009). «Автор 3D-моделирования DLR». 2009 Международная конференция IEEE/RSJ по интеллектуальным роботам и системам . стр. 21–28. дои : 10.1109/IROS.2009.5354708. ISBN 978-1-4244-3803-7. S2CID  3576337.
24. Штробль, Клаус Х.; Майр, Элмар; Хирцингер, Герд (2011). «Оценка позы на основе изображения для 3D-моделирования при быстром ручном движении» (PDF) . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации 2011 г. стр. 2593–2600. doi :10.1109/ICRA.2011.5979944. ISBN 978-1-61284-386-5. S2CID  2921156.
25. Трост, Д. (1999). Патент США № 5,957,915. Вашингтон, округ Колумбия: Бюро по патентам и товарным знакам США.
26. Morano, RA; Ozturk, C.; Conn, R.; Dubin, S.; Zietz, S.; Nissano, J. (март 1998 г.). «Структурированный свет с использованием псевдослучайных кодов». Труды IEEE по анализу образов и машинному интеллекту . 20 (3): 322–327. doi :10.1109/34.667888.
27. Хуан, Пэйсен С. (1 декабря 2006 г.). «Высокоточное измерение трехмерной формы в реальном времени». Optical Engineering . 45 (12): 123601. Bibcode : 2006OptEn..45l3601Z. doi : 10.1117/1.2402128.
28. Лю, Кай; Ван, Юнчан; Лау, Дэниел Л.; Хао, Ци; Хассебрук, Лоренс Г. (1 марта 2010 г.). «Схема двухчастотного шаблона для высокоскоростного измерения трехмерной формы». Optics Express . 18 (5): 5229–5244. Bibcode : 2010OExpr..18.5229L. doi : 10.1364/OE.18.005229 . PMID  20389536.
29. Чжан, Сон; Ван дер Вейде, Дэниел; Оливер, Джеймс (26 апреля 2010 г.). «Метод сверхбыстрого сдвига фаз для измерения трехмерной формы». Optics Express . 18 (9): 9684–9689. Bibcode : 2010OExpr..18.9684Z. doi : 10.1364/OE.18.009684 . PMID  20588818.
30. Ван, Яцзюнь; Чжан, Сун (14 марта 2011 г.). «Сверхбыстрая многочастотная фазосдвигающая техника с оптимальной широтно-импульсной модуляцией». Optics Express . 19 (6): 5149–5155. Bibcode : 2011OExpr..19.5149W. doi : 10.1364/OE.19.005149 . PMID  21445150.
31. "Sussex Computer Vision: TEACH VISION5". Архивировано из оригинала 20-09-2008.
32. "Geodetic Systems, Inc". www.geodetic.com . Получено 2020-03-22 .
33. «Какую камеру следует использовать для фотограмметрии?». 80.lv . 2019-07-15 . Получено 2020-03-22 .
34. "3D Scanning and Design". Gentle Giant Studios . Архивировано из оригинала 2020-03-22 . Получено 2020-03-22 .
35. Полуавтоматическое извлечение зданий из данных LIDAR и изображений высокого разрешения
36. 1Автоматизированное извлечение и реконструкция зданий из данных LIDAR (PDF) (Отчет). стр. 11. Архивировано из оригинала (PDF) 14 сентября 2020 г. Получено 9 сентября 2019 г.
37. "Наземное лазерное сканирование". Архивировано из оригинала 2009-05-11 . Получено 2009-09-09 .
38. Хаала, Норберт; Бреннер, Клаус; Андерс, Карл-Генрих (1998). "3D-городская ГИС на основе данных лазерного высотомера и 2D-карт" (PDF) . Институт фотограмметрии (IFP) .
39. Гентский университет, географический факультет
40. "Глоссарий терминов 3D-технологий". 23 апреля 2018 г.
41. WJ Walecki; F. Szondy; MM Hilali (2008). "Быстрая метрология топографии поверхности в линии, позволяющая рассчитывать напряжение для производства солнечных элементов, обеспечивая производительность свыше 2000 пластин в час". Meas. Sci. Technol . 19 (2): 025302. doi :10.1088/0957-0233/19/2/025302. S2CID  121768537.
42. Vexcel FotoG
43. "3D data acquire". Архивировано из оригинала 2006-10-18 . Получено 2009-09-09 .
44. "Vexcel GeoSynth". Архивировано из оригинала 2009-10-04 . Получено 2009-10-31 .
45. "Photosynth". Архивировано из оригинала 2017-02-05 . Получено 2021-01-24 .
46. Получение 3D-данных и реконструкция объектов с использованием фотографий
47. Реконструкция 3D-объектов по стереоизображениям с воздуха (PDF) (диссертация). Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-24 . Получено 2009-09-09 .
48. "Agisoft Metashape". www.agisoft.com . Получено 2017-03-13 .
49. "RealityCapture". www.capturingreality.com/ . Получено 13.03.2017 .
50. "Получение и моделирование 3D-данных в топографической информационной системе" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-19 . Получено 2009-09-09 .
51. "Оценка производительности системы полуавтоматического извлечения зданий с использованием адаптивных примитивов" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2007-12-20 . Получено 09-09-2009 .
52. Роттенштайнер, Франц (2001). Полуавтоматическое извлечение зданий на основе гибридной корректировки с использованием 3D-моделей поверхности и управления данными о зданиях в TIS . Инст. для фотограмметрии и. Фернеркундунг д. Техн. унив. Вена. hdl : 20.500.12708/373. ISBN 978-3-9500791-3-5.
53. Чжан, Чжэнъю (сентябрь 1999 г.). «Гибкая калибровка камеры путем просмотра плоскости с неизвестных ориентаций». Труды Седьмой международной конференции IEEE по компьютерному зрению . Том 1. стр. 666–673. doi :10.1109/ICCV.1999.791289. ISBN 0-7695-0164-8. S2CID  206769306.
54. "Мультиспектральные изображения для 3D-обнаружения зданий" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2011-07-06 . Получено 2009-09-09 .
55. "Наука телероботизированного сбора камней". Европейское космическое агентство . Получено 2020-01-03 .
56. Сканирование пород , получено 2021-12-08
57. Ларссон, Сёрен; Кьелландер, ЯП (2006). «Управление движением и сбор данных для лазерного сканирования с помощью промышленного робота». Робототехника и автономные системы . 54 (6): 453–460. doi :10.1016/j.robot.2006.02.002.
58. Обнаружение ориентиров с помощью вращающегося лазерного сканера для автономной навигации робота в канализационных трубах. Архивировано 17 июля 2011 г. в Wayback Machine , Маттиас Дорн и др., Труды ICMIT 2003, второй Международной конференции по мехатронике и информационным технологиям, стр. 600-604, Чечхон, Корея, декабрь 2003 г.
59. Remondino, Fabio (июнь 2011 г.). «Запись наследия и 3D-моделирование с помощью фотограмметрии и 3D-сканирования». Remote Sensing . 3 (6): 1104–1138. Bibcode : 2011RemS....3.1104R. doi : 10.3390/rs3061104 .
60. Bewley, Alex; Shekhar, Rajiv; Leonard, Sam; Upcroft, Ben; Lever, Paul (2011). «Оценка объема полезной нагрузки драглайна в реальном времени» (PDF) . Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации 2011 г. стр. 1571–1576. doi :10.1109/ICRA.2011.5979898. ISBN 978-1-61284-386-5. S2CID  8147627.
61. Men, Hao; Pochiraju, Kishore (2012). "Алгоритмы для регистрации сегментов 3D-карты". В Khosrow-Pour, Mehdi (ред.). Географические информационные системы: концепции, методологии, инструменты и приложения: концепции, методологии, инструменты и приложения . Том I. IGI Global. стр. 502. ISBN 978-1-4666-2039-1.
62. Мерфи, Лиам. "Исследование случая: старые горные выработки". Исследования случаев подповерхностного лазерного сканирования . Лиам Мерфи. Архивировано из оригинала 2012-04-18 . Получено 11 января 2012 г.
63. "Forensics & Public Safety". Архивировано из оригинала 2013-05-22 . Получено 2012-01-11 .
64. "Будущее 3D-моделирования". GarageFarm . 2017-05-28 . Получено 2017-05-28 .
65. Curless, B., & Seitz, S. (2000). 3D-фотография. Курсовые заметки для SIGGRAPH 2000.
66. «Códigos QR и Realidad Aumentada: эволюция карт в ресторанах» . Ла Вангардия (на испанском языке). 07.02.2021 . Проверено 23 ноября 2021 г.
67. «Документация места преступления».
68. Ламин Махджуби; Клетус Мубела; Ричард Лэйнг (декабрь 2013 г.). «Предоставление услуг в сфере недвижимости путем интеграции трехмерного лазерного сканирования и информационного моделирования зданий». Компьютеры в промышленности . 64 (9): 1272. doi :10.1016/j.compind.2013.09.003.
69. "Matterport превысил 70 миллионов посещений по всему миру и празднует взрывной рост пространств 3D ​​и виртуальной реальности". Market Watch . Получено 19 декабря 2016 г.
70. "The VR Glossary". 29 августа 2016 г. Получено 26 апреля 2017 г.
71. Дэниел А. Гуттентаг (октябрь 2010 г.). «Виртуальная реальность: применение и последствия для туризма». Tourism Management . 31 (5): 637–651. doi :10.1016/j.tourman.2009.07.003.
72. Джиллеспи, Кэти (11 мая 2018 г.). «Виртуальная реальность превращается в настоящую историю для студентов iTech Prep». The Columbian . Получено 09.12.2021 .
73. Cignoni, Paolo; Scopigno, Roberto (18 июня 2008 г.). «Выборочные 3D-модели для приложений CH: жизнеспособная и перспективная новая среда или просто технологическое упражнение?». Журнал по вычислениям и культурному наследию . 1 (1): 2:1–2:23. doi :10.1145/1367080.1367082. S2CID  16510261.
74. Уайетт-Спратт, Саймон (2022-11-04). «После революции: обзор 3D-моделирования как инструмента для анализа каменных артефактов». Журнал компьютерных приложений в археологии . 5 (1): 215–237. doi : 10.5334/jcaa.103 . hdl : 2123/30230 . S2CID  253353315.
75. Маньяни, Мэтью; Дуглас, Мэтью; Шредер, Уиттакер; Ривз, Джонатан; Браун, Дэвид Р. (октябрь 2020 г.). «Грядущая цифровая революция: фотограмметрия в археологической практике». American Antiquity . 85 (4): 737–760. doi :10.1017/aaq.2020.59. S2CID  225390638.
76. Scopigno, R.; Cignoni, P.; Pietroni, N.; Callieri, M.; Dellepiane, M. (январь 2017 г.). «Цифровые методы изготовления для культурного наследия: обзор: методы изготовления для культурного наследия». Computer Graphics Forum . 36 (1): 6–21. doi :10.1111/cgf.12781. S2CID  26690232.
77. Льюис, М.; Освальд, К. (2019). «Может ли недорогое приложение для телефона сравниться с другими методами, когда речь идет о 3D-оцифровке моделей кораблей». Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации . 4210 : 107–111. Bibcode : 2019ISPAr4210..107L. doi : 10.5194/isprs-archives-XLII-2-W10-107-2019 . S2CID  146021711. ProQuest  2585423206.
78. "Отправьте свой артефакт". www.imaginedmuseum.uk . Получено 2021-11-23 .^{[ постоянная мертвая ссылка ]}
79. "Стипендия в области 3D: 3D-сканирование и печать на ASOR 2018". The Digital Orientalist . 2018-12-03 . Получено 2021-11-23 .
80. Марк Левой; Кари Пулли; Брайан Кёрлесс; Шимон Русинкевич; Дэвид Коллер; Лукас Перейра; Мэтт Гинзтон; Шон Андерсон; Джеймс Дэвис; Джереми Гинзберг; Джонатан Шейд; Дуэйн Фулк (2000). «Проект цифрового Микеланджело: 3D-сканирование больших статуй» (PDF) . Труды 27-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным технологиям . С. 131–144.
81. Роберто Скопиньо; Сюзанна Браччи; Фаллетти, Франка; Мауро Маттейни (2004). Исследование Дэвида. Диагностические тесты и состояние сохранности . Группа редакции Джунти. ISBN 978-88-09-03325-2.
82. Дэвид Любке; Кристофер Лутц; Руй Ван; Клифф Вулли (2002). «Сканирование Монтичелло».
83. "Tontafeln 3D, Hetitologie Portal, Майнц, Германия" (на немецком языке) . Получено 2019-06-23 .
84. Кумар, С.; Снайдер, Д.; Дункан, Д.; Коэн, Дж.; Купер, Дж. (2003). «Цифровое сохранение древних клинописных табличек с использованием 3D-сканирования». Четвертая международная конференция по трехмерной цифровой обработке изображений и моделированию, 2003. 3DIM 2003. Труды . С. 326–333. doi :10.1109/IM.2003.1240266. ISBN 978-0-7695-1991-3. S2CID  676588.
85. Мара, Хуберт; Крёмкер, Сюзанна; Якоб, Стефан; Брейкманн, Бернд (2010). "GigaMesh и Gilgamesh 3D Multiscale Integral Invariant Cuneiform Character Extraction". Vast: Международный симпозиум по виртуальной реальности . doi : 10.2312/VAST/VAST10/131-138. ISBN 978-3-905674-29-3.
86. Мара, Хуберт (2019-06-07), HeiCuBeDa Hilprecht – Гейдельбергский клинописный эталонный набор данных для коллекции Хилпрехта , heiDATA – институциональный репозиторий исследовательских данных Гейдельбергского университета, doi : 10.11588/data/IE8CCN
87. Мара, Хуберт (07.06.2019), HeiCu3Da Hilprecht - База данных Heidelberg Cuneiform 3D - Коллекция Hilprecht , heidICON – Die Heidelberger Objekt- und Multimediadatenbank, doi : 10.11588/heidicon.hilprecht
88. Мара, Хуберт; Богач, Бартош (2019). «Взлом кода на сломанных табличках: задача обучения аннотированной клинописи в нормализованных 2D- и 3D-наборах данных». Международная конференция по анализу и распознаванию документов (ICDAR) 2019 г. стр. 148–153. doi :10.1109/ICDAR.2019.00032. ISBN 978-1-7281-3014-9. S2CID  211026941.
89. Скотт Сидарлиф (2010). «Королевские гробницы Касуби уничтожены огнем». Блог CyArk . Архивировано из оригинала 2010-03-30 . Получено 2010-04-22 .{{cite news}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )
90. Габриэле Гуиди; Лаура Миколи; Микеле Руссо; Бернард Фришер; Моника Де Симоне; Алессандро Спинетти; Лука Кароссо (13–16 июня 2005 г.). «3D-оцифровка большой модели императорского Рима». 5-я международная конференция по трехмерной цифровой обработке изображений и моделированию: 3DIM 2005, Оттава, Онтарио, Канада . Лос-Аламитос, Калифорния: IEEE Computer Society. стр. 565–572. ISBN 0-7695-2327-7.
91. Пейн, Эмма Мари (2012). «Методы визуализации в консервации» (PDF) . Журнал консервации и музейных исследований . 10 (2). Ubiquity Press : 17–29. doi : 10.5334/jcms.1021201 .
92. "3D-сканер для сканирования тела в области медицины | Scantech". 2020-08-27 . Получено 2023-11-15 .
93. Иванага, Джо; Терада, Сатоши; Ким, Хи-Джин; Табира, Йоко; Аракава, Такамицу; Ватанабэ, Коичи; Дюмон, Аарон С.; Таббс, Р. Шейн (сентябрь 2021 г.). «Простая технология трехмерного сканирования для обучения анатомии с использованием бесплатного приложения для мобильного телефона». Клиническая анатомия . 34 (6): 910–918. дои : 10.1002/ca.23753. PMID  33984162. S2CID  234497497.
94. 竹下, 俊治 (19 марта 2021 г.). «生物の形態観察における3Dスキャンアプリの活用» [Использование приложения 3D-сканирования для морфологического наблюдения организмов].学校教育実践学研究(на японском языке). 27 . дои : 10.15027/50609.
95. Гюрсес, Мухаммет Энес; Гунгор, Абузер; Ханалиоглу, Шахин; Ялтирик, Джумхур Каан; Постук, Хасан Чагри; Беркер, Мустафа; Тюре, Угур (декабрь 2021 г.). «Qlone®: простой метод создания трехмерной модели трупных образцов на основе фотограмметрии на 360 градусов». Оперативная нейрохирургия . 21 (6): Е488–Е493. doi : 10.1093/ons/opab355. ПМИД  34662905.
96. Кристиан Тойч (2007). Анализ и оценка наборов точек на основе моделей с помощью оптических 3D-лазеров (кандидатская диссертация).
97. "Технологии 3D-сканирования" . Получено 2016-09-15 .
98. Хронология 3D-лазерных сканеров
99. "Внедрение данных в карту ГИС" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 2003-05-06 . Получено 2009-09-09 .
100. Внедрение 3D-данных в карты ГИС
101. Златанова, Сиси (2008). «Рабочая группа II — Сбор данных — Аналитическая статья: Сбор данных и трехмерная реконструкция». Достижения в области трехмерных геоинформационных систем . Конспект лекций по геоинформатике и картографии. стр. 425–428. doi :10.1007/978-3-540-72135-2_24. ISBN 978-3-540-72134-5.