휴대용 휴대용 스캐닝 센서로 사진 측량 원리 확장

디지털 트윈이라고 불리는 실제 사물의 가상 3D 모델은 디지털화나 산업 제조의 품질 관리 측면에서 수많은 이점을 제공합니다. 그러나 물체가 복잡할수록 모양을 측정하고 3D 모델로 변환하는 것이 더 어렵습니다. Fraunhofer 응용 광학 및 정밀 엔지니어링 IOF 연구소의 연구원들은 MTU Maintenance와 협력하여 항공기 엔진과 같은 특히 유연한 3D 캡처를 가능하게 하는 휴대용 휴대용 스캐닝 센서인 goSCOUT3D를 개발했습니다.

상세한 3D 모델은 실제 세계의 개체와 항목을 디지털 공간으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 높은 수준의 세부 정보를 얻을 수 있어 기술 장비의 가장 작은 나사도 식별할 수 있습니다. 세계 최대의 항공기 엔진 유지보수 서비스 제공업체인 독일 하노버의 MTU Maintenance도 이러한 이점을 염두에 두었습니다. 엔진의 들어오고 나가는 상태를 문서화하기 위해 MTU의 전문가들은 완전한 3차원 디지털화를 위한 복잡하지 않고 사용자 친화적인 솔루션을 원했습니다. 지금까지 회사는 전형적인(결함) 위치의 사진을 찍는 데만 사용할 수 있고 엔진을 불완전하게 녹화하는 데만 사용할 수 있는 클래식 컴팩트 카메라를 사용해 왔습니다.

3차원 물체의 완전 자동화 및 모바일 측정

이러한 요구 사항을 염두에 두고 MTU는 새로운 3D 스캐너를 개발한 Fraunhofer IOF의 연구원에게 도움을 요청했습니다. 앞으로 이 스캐너를 사용하면 유연하고 간단하며 시간을 절약할 수 있는 엔진의 3차원 측정이 가능해집니다. 손으로 편리하게 조작할 수 있는 goSCOUT3D는 측정할 엔진 주위를 안내할 수 있으며 고해상도 모양, 색상 및 질감 정보가 포함된 3D 모델을 자동으로 생성합니다. Fraunhofer IOF의 Stefan Heist 박사는 "goSCOUT3D를 사용하면 이미지 획득부터 완전한 색상 또는 질감이 있는 3D 모델 생성까지 측정 중에 완전히 자동화된 프로세스를 수행할 수 있습니다."라고 설명합니다. 연구원은 그의 팀과 함께 goSCOUT3D를 개발했습니다.

goSCOUT3D는 대형 손전등과 유사합니다. 고해상도 컬러 카메라, 관성 측정 장치(IMU), 터치스크린 디스플레이 외에 링 조명이 새 센서의 시각적으로 가장 눈에 띄는 기능이기 때문입니다. 휴대용 작업에 필요한 짧은 노출 시간을 가능하게 하기 위해 측정 장면을 조명하는 데 사용됩니다. “이를 통해 1000개가 넘는 이미지를 캡처하고 처리할 수 있습니다. 1미터의 표준 측정 거리와 약 1제곱미터의 이미지 필드에서 우리는 분당 최대 6m²의 물체 표면에 대한 매우 빠른 기록 속도를 달성합니다.”라고 goSCOUT3D의 공동 개발자인 Marc Preißler는 설명합니다. 통합된 2000만 화소 컬러 카메라는 0.25mm 미만의 특히 높은 공간 해상도를 가능하게 합니다. 센서 헤드의 무게는 약 1.3kg입니다. 전원은 충전식 배터리로 공급되므로 몇 시간 동안 중단 없이 작동할 수 있습니다. 이로 인해 휴대용 스캐너는 특히 이동성이 뛰어나고 유연하게 사용할 수 있습니다.

GoSCOUT3D는 사진 측량 원리를 확장합니다.

하지만 goSCOUT3D는 원하는 3D 모델을 정확히 어떻게 생성합니까? 이를 위해 센서는 소위 사진 측량 원리를 사용합니다. “이 측정 방법에서는 측정된 장면의 고해상도 2차원 컬러 이미지가 다양한 각도에서 촬영됩니다.”라고 Stefan Heist는 설명합니다. 즉, 센서가 수동으로 한 번 물체 주위로 안내됩니다. “결과적으로 사진 시퀀스에서 독특한 물체 지점이 식별됩니다. 이러한 이미지가 여러 이미지에 나타나면 삼각측량 원리를 사용하여 관련 3D 포인트를 계산하고 궁극적으로 전체 장면의 3D 데이터를 계산할 수 있습니다.”

연구원들의 특별한 과제는 2D 이미지의 신속한 처리였습니다. “3D 획득을 위해서는 좋은 품질의 고해상도 개별 이미지가 많이 필요합니다. 이러한 개별 이미지를 처리하는 데는 일반적으로 매우 많은 시간이 소요됩니다.”라고 Stefan Heist는 말하며 초기 문제를 설명했습니다. 그러나 Jena의 연구원들은 관성 측정 장치(IMU)의 위치 및 방향 데이터를 추가하여 사진 측량의 원리를 확장하는 데 성공했습니다. 이를 통해 센서 움직임을 대략적으로 결정하고 이미지 내용이 겹치는 이미지를 선택할 수 있습니다. "이러한 사전 지식을 사진 측량 평가에 적용하면 특히 복잡한 측정 대상의 경우 시간을 절반 이상 줄일 수 있습니다"라고 Marc Preißler는 요약합니다. 이렇게 하면 이미 몇 분 안에 3D 모델을 만들 수 있습니다.