Введение
Сканирование объекта или среды для сбора данных о его форме
3D-сканирование – это процесс анализа реального объекта или среды для сбора трехмерных данных о его форме и, возможно, внешнем виде (например, цвете). Собранные данные могут быть использованы для построения цифровых 3D-моделей. 3D-сканер может быть основан на различных технологиях, каждая из которых имеет свои ограничения, преимущества и стоимость. Существуют все еще ограничения в отношении типов объектов, которые можно оцифровать. Например, оптические технологии могут испытывать трудности с темными, блестящими, отражающими или прозрачными объектами. Для создания цифровых 3D-моделей без разрушающего контроля могут использоваться, например, промышленная компьютерная томография, структурированные световые 3D-сканеры, LiDAR и 3D-сканеры Time Of Flight. Собранные 3D-данные полезны в широком спектре приложений. Эти устройства широко используются в индустрии развлечений при производстве фильмов и видеоигр, включая виртуальную реальность. Другие распространенные области применения этой технологии включают дополненную реальность, захват движения, распознавание жестов, роботизированную картографию, промышленный дизайн, ортопедию и протезирование, обратную разработку и прототипирование, контроль качества и инспекцию, а также оцифровку культурных артефактов.
Функциональность
Цель 3D-сканера обычно заключается в создании 3D-модели. Эта 3D-модель состоит из многоугольной сетки или облака точек геометрических выборок на поверхности объекта. Эти точки затем могут быть использованы для экстраполяции формы объекта (процесс, называемый реконструкцией). Если информация о цвете собирается в каждой точке, то цвета или текстуры на поверхности объекта также могут быть определены. 3D-сканеры имеют несколько общих черт с камерами. Как и большинство камер, у них конусообразное поле зрения, и, как и камеры, они могут собирать информацию только о поверхностях, которые не закрыты. В то время как камера собирает информацию о цвете поверхностей в своем поле зрения, 3D-сканер собирает информацию о расстоянии до поверхностей в своем поле зрения. "Изображение", создаваемое 3D-сканером, описывает расстояние до поверхности в каждой точке изображения. Это позволяет определить трехмерное положение каждой точки на изображении. В некоторых ситуациях одного сканирования недостаточно для получения полной модели объекта. Обычно полезно выполнить несколько сканирований с разных направлений, чтобы получить информацию обо всех сторонах объекта. Эти сканы необходимо привести к общей системе координат, процесс, обычно называемый выравниванием или регистрацией, а затем объединить для создания полной 3D-модели. Весь этот процесс, от одной карты глубины до полной модели, обычно известен как конвейер 3D-сканирования.
Технология
Существует множество технологий для цифрового получения формы 3D-объекта. Эти методы работают с большинством или всеми типами датчиков, включая оптические, акустические, лазерное сканирование, радарные, тепловые и сейсмические. Общепринятая классификация разделяет их на два типа: контактные и бесконтактные. Бесконтактные решения, в свою очередь, можно разделить на две основные категории: активные и пассивные. Под каждую из этих категорий подпадает множество различных технологий.
Активный безконтактный
Активные сканеры излучают какое-либо излучение или свет и обнаруживают его отражение от объекта или прохождение через него, чтобы зондировать объект или окружающую среду. В качестве типов излучения могут использоваться свет, ультразвук или рентгеновское излучение.
Время полета
3D-лазерный сканер времени пролета — это активный сканер, использующий лазерный свет для зондирования объекта. В основе этого типа сканера лежит лазерный дальномер времени пролета. Лазерный дальномер определяет расстояние до поверхности, измеряя время прохождения светового импульса туда и обратно. Лазер используется для излучения светового импульса, и измеряется время, за которое отраженный свет достигает детектора. Поскольку скорость света известна, время прохождения туда и обратно определяет расстояние, пройденное светом, которое вдвое больше расстояния между сканером и поверхностью. Если *t* — время прохождения туда и обратно, то расстояние равно *c* *t* / 2. Точность 3D-лазерного сканера времени пролета зависит от того, насколько точно мы можем измерить время: примерно 3,3 пикосекунды — это время, необходимое свету для прохождения 1 миллиметра. Лазерный дальномер определяет расстояние только до одной точки в направлении обзора. Таким образом, сканер сканирует все свое поле зрения по одной точке за раз, изменяя направление обзора дальномера для сканирования различных 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, следовательно, их можно вращать быстрее и точнее. Типичные 3D-лазерные сканеры времени пролета могут измерять расстояние до 10 000–100 000 точек в секунду. Устройства времени пролета также доступны в 2D-конфигурации. Это называется камерой времени пролета.
Триангуляция
3D-лазерные сканеры, основанные на триангуляции, также являются активными сканерами, использующими лазерный свет для зондирования окружающей среды. В отличие от 3D-лазерных сканеров, работающих по принципу времени пролета, триангуляционный лазер направляет луч на объект и использует камеру для определения местоположения лазерной точки. В зависимости от расстояния до поверхности, на которую попадает лазер, лазерная точка появляется в разных местах в поле зрения камеры. Эта техника называется триангуляцией, поскольку лазерная точка, камера и лазерный излучатель образуют треугольник. Длина одной стороны этого треугольника – расстояние между камерой и лазерным излучателем – известна. Угол при лазерном излучателе также известен. Угол при камере можно определить, анализируя положение лазерной точки в поле зрения камеры. Эти три параметра полностью определяют форму и размер треугольника и позволяют вычислить координаты лазерной точки. В большинстве случаев для ускорения процесса сбора данных используется не одна лазерная точка, а лазерная полоса, которая последовательно проецируется на объект. Применение триангуляции для измерения расстояний имеет древнюю историю.
Сильные и слабые стороны
Устройства измерения времени пролета могут работать на больших расстояниях, порядка километров. Эти сканеры, таким образом, подходят для сканирования крупных объектов, таких как здания или географические объекты. Недостатком является то, что из-за высокой скорости света сложно измерить время обратного пути, и поэтому точность измерения расстояния относительно низкая, порядка миллиметров. Дальномеры на основе триангуляции, напротив, обычно имеют дальность действия, ограниченную несколькими метрами для устройств разумных размеров, но их точность относительно высока. Точность триангуляционных дальномеров составляет порядка десятков микрометров. Точность сканеров времени пролета может снижаться, когда лазер попадает на край объекта, поскольку информация, возвращаемая в сканер, поступает из двух разных точек для одного лазерного импульса. Координаты точки, попавшей на край объекта, относительно положения сканера будут вычисляться как среднее значение и, следовательно, точка будет определена неверно. При сканировании объекта с высоким разрешением вероятность попадания луча на край увеличивается, и результирующие данные будут содержать шум непосредственно за краями объекта. Сканеры с меньшей шириной луча помогут решить эту проблему, но их дальность будет ограничена, поскольку ширина луча увеличивается с расстоянием. Программное обеспечение также может помочь, определяя, что первый объект, пораженный лазерным лучом, должен игнорировать второй. При скорости 10 000 точек отсчета в секунду сканирование с низким разрешением может занять менее секунды, но сканирование с высоким разрешением, требующее миллионов точек отсчета, может занять несколько минут для некоторых сканеров времени пролета. Эта проблема приводит к искажениям из-за движения. Поскольку каждая точка отсчитывается в разное время, любое движение объекта или сканера исказит собранные данные. Поэтому обычно необходимо устанавливать как объект, так и сканер на устойчивые платформы и минимизировать вибрацию. Сканирование движущихся объектов с помощью этих сканеров очень сложно. В последнее время ведутся исследования по компенсации искажений, вызванных небольшими вибрациями и искажениями, обусловленными движением и/или вращением. Лазерные сканеры ближнего действия обычно не могут охватить глубину резкости более 1 метра. При сканировании в одном положении в течение длительного времени в положении сканера может произойти небольшое смещение из-за изменений температуры. Если сканер установлен на штатив и на одну сторону сканера попадает яркий солнечный свет, то эта сторона штатива расширится и медленно исказит данные сканирования с одной стороны на другую. Некоторые лазерные сканеры имеют встроенные компенсаторы уровня для компенсации любого движения сканера во время процесса сканирования.
Коноскопическая голография
В коноскопической системе лазерный луч проецируется на поверхность, а затем немедленное отражение по тому же пути луча пропускается через коноскопический кристалл и проецируется на ПЗС-матрицу. В результате получается дифракционная картина, которую можно подвергнуть частотному анализу для определения расстояния до измеряемой поверхности. Главное преимущество коноскопической голографии заключается в том, что для измерения требуется только один луч, что позволяет, например, измерять глубину тонкого отверстия.
Лазерные сканеры для ручной работы
Ручные лазерные сканеры создают 3D-изображение посредством механизма триангуляции, описанного выше: лазерная точка или линия проецируется на объект из ручного устройства, а датчик (обычно ПЗС-матрица или позиционно-чувствительное устройство) измеряет расстояние до поверхности. Данные собираются относительно внутренней системы координат, поэтому для сбора данных при движении сканера необходимо определять его положение. Положение может определяться самим сканером, используя опорные элементы на сканируемой поверхности (обычно клеевые светоотражающие метки, но в исследовательских работах также используются естественные элементы), либо с помощью внешней системы отслеживания. Внешнее отслеживание часто реализуется в виде лазерного трекера (для определения положения датчика) со встроенной камерой (для определения ориентации сканера) или фотограмметрического решения с использованием 3 и более камер, обеспечивающих полные шесть степеней свободы сканера. Оба подхода обычно используют инфракрасные светодиоды, закрепленные на сканере, которые видны камере(ам) через фильтры, обеспечивающие устойчивость к внешнему освещению. Данные собираются компьютером и сохраняются в виде точек данных в трехмерном пространстве, которые при обработке могут быть преобразованы в треугольную сетку, а затем в модель САПР, часто в виде неравномерных рациональных B-сплайнов. Ручные лазерные сканеры могут объединять эти данные с пассивными датчиками видимого света, которые фиксируют текстуру и цвет поверхности, для создания (или "реверс-инжиниринга") полной 3D-модели.
Структурированный свет
Структурированные световые 3D-сканеры проецируют световой узор на объект и анализируют деформацию этого узора на его поверхности. Узор проецируется на объект с помощью ЖК-проектора или другого стабильного источника света. Камера, немного сдвинутая относительно проектора узора, фиксирует форму узора и вычисляет расстояние до каждой точки в поле зрения. Структурированное световое сканирование остается активной областью исследований, и ежегодно публикуется множество научных работ. Идеальные карты также доказали свою полезность в качестве структурированных световых узоров, решающих проблему соответствия и обеспечивающих обнаружение и исправление ошибок. Преимуществом 3D-сканеров со структурированным светом являются скорость и точность. Вместо сканирования одной точки за раз, структурированные световые сканеры сканируют одновременно несколько точек или все поле зрения. Сканирование всего поля зрения за долю секунды снижает или устраняет проблему искажений, вызванных движением. Некоторые существующие системы способны сканировать движущиеся объекты в реальном времени. Был разработан сканер реального времени, использующий цифровую проекцию полос и метод сдвига фазы (определенные виды методов структурированного света), для захвата, реконструкции и визуализации деталей высокой плотности динамически деформируемых объектов (например, выражений лица) со скоростью 40 кадров в секунду. Недавно был разработан другой сканер. В этой системе могут использоваться различные узоры, а частота кадров для захвата и обработки данных достигает 120 кадров в секунду. Он также может сканировать отдельные поверхности, например, две движущиеся руки. Благодаря использованию бинарной техники дефокусировки были достигнуты значительные улучшения в скорости, позволяющие достигать сотен или тысяч кадров в секунду.
Модулируемый свет
Модулированные световые 3D-сканеры направляют на объект непрерывно изменяющийся свет. Как правило, источник света циклически изменяет свою амплитуду по синусоидальному закону. Камера фиксирует отраженный свет, а величина сдвига рисунка определяет расстояние, которое свет прошел. Модулированный свет также позволяет сканеру игнорировать освещение от источников, отличных от лазера, что исключает помехи.
Медицинская
Компьютерная томография (КТ) — это метод медицинской визуализации, который создает трехмерное изображение внутренней структуры объекта на основе большого количества двухмерных рентгеновских снимков. Магнитно-резонансная томография (МРТ) — это еще один метод медицинской визуализации, обеспечивающий значительно более высокий контраст между различными мягкими тканями организма, чем компьютерная томография (КТ), что делает его особенно полезным в неврологической (исследовании мозга), опорно-двигательной, сердечно-сосудистой и онкологической (при диагностике рака) визуализации. Эти методы формируют дискретное трехмерное объемное представление, которое можно непосредственно визуализировать, обрабатывать или преобразовать в традиционное трехмерное представление поверхности с использованием алгоритмов извлечения изоповерхностей.
Промышленный
Хотя чаще всего применяются в медицине, промышленная компьютерная томография, микротомография и МРТ также используются в других областях для получения цифрового изображения объекта и его внутренней структуры, например, для неразрушающего контроля материалов, обратной разработки или изучения биологических и палеонтологических экземпляров.
Пассивные безконтактные
Пассивные 3D-системы визуализации сами по себе не излучают никакого излучения, а полагаются на обнаружение отраженного окружающего излучения. Большинство решений этого типа обнаруживают видимый свет, поскольку он является легкодоступным окружающим излучением. Также могут использоваться и другие виды излучения, такие как инфракрасное. Пассивные методы могут быть очень дешевыми, так как в большинстве случаев им не требуется специальное оборудование, а достаточно простых цифровых камер. Стереоскопические системы обычно используют две видеокамеры, слегка разнесенные, направленные на одну и ту же сцену. Анализируя небольшие различия между изображениями, полученными каждой камерой, можно определить расстояние до каждой точки на изображении. Этот метод основан на тех же принципах, что и человеческое стереоскопическое зрение. Фотометрические системы обычно используют одну камеру, но делают несколько снимков при различных условиях освещения. Эти методы пытаются инвертировать модель формирования изображения, чтобы восстановить ориентацию поверхности в каждой точке изображения. Методы на основе силуэтов используют контуры, полученные из последовательности фотографий трехмерного объекта на фоне с высоким контрастом. Эти силуэты экструдируются и пересекаются для формирования визуальной оболочки объекта. При использовании этих подходов некоторые вогнутости объекта (например, внутренняя часть чаши) не могут быть обнаружены.
Фотограмметрические методы безконтактного пассивного изображения
Фотограмметрия предоставляет надежную информацию о трехмерных формах физических объектов на основе анализа фотографических изображений. Полученные 3D-данные обычно представляются в виде 3D-облака точек, 3D-сетки или 3D-точек. Современные программные приложения для фотограмметрии автоматически анализируют большое количество цифровых изображений для 3D-реконструкции, однако ручное вмешательство может потребоваться, если программное обеспечение не может автоматически определить 3D-позиции камеры на изображениях, что является важным этапом в конвейере реконструкции. Доступны различные программные пакеты, включая PhotoModeler, Geodetic Systems, Autodesk ReCap, RealityCapture и Agisoft Metashape (см. сравнение программного обеспечения для фотограмметрии). Фотограмметрия ближнего действия обычно использует портативную камеру, например, зеркальную камеру с объективом с фиксированным фокусным расстоянием, для получения изображений объектов для 3D-реконструкции. Объектами исследования могут быть небольшие объекты, такие как фасад здания, транспортные средства, скульптуры, скалы и обувь. Массивы камер могут использоваться 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 ракурсов для 3D-реконструкции. Широкоугольная фотограмметрия может использоваться для съемки интерьеров зданий или замкнутых пространств с помощью камеры с широкоугольным объективом, например, камеры на 360 градусов. Аэрофотограмметрия использует аэрофотоснимки, полученные со спутников, коммерческих самолетов или беспилотных летательных аппаратов, для сбора изображений зданий, сооружений и рельефа для 3D-реконструкции в облако точек или сетку.
Получение данных с полученных датчиков
Полуавтоматическое извлечение зданий из данных лидара и изображений высокого разрешения также возможно. Этот подход, как и ранее, позволяет выполнять моделирование, не перемещаясь физически к местоположению или объекту. На основе данных аэролидарного сканирования генерируется цифровая модель поверхности (DSM), после чего автоматически обнаруживаются объекты, возвышающиеся над землей. Используя общие знания о зданиях, геометрические характеристики, такие как размер, высота и форма, применяются для отделения зданий от других объектов. Извлеченные контуры зданий затем упрощаются с помощью ортогонального алгоритма для достижения более высокого картографического качества. Для извлечения гребней крыш зданий может быть проведен анализ водоразделов. Гребни и информация об уклонах используются для классификации зданий по типам. Затем здания реконструируются с использованием трех параметрических моделей (плоские, двускатные, вальмовые).
Приобретение от датчиков на месте
Лидар и другие технологии наземного лазерного сканирования предлагают самый быстрый и автоматизированный способ сбора информации о высоте или расстоянии. Лидар, или лазерное измерение высоты зданий, становится весьма перспективным направлением. Коммерческое применение как воздушного лидара, так и наземного лазерного сканирования доказало их эффективность как быстрых и точных методов для определения высоты зданий. Задача извлечения информации о зданиях необходима для определения их местоположения, высоты земной поверхности, ориентации, размеров, высоты крыш и т.д. Большинство зданий достаточно подробно описываются в виде обобщенных многогранников, то есть их границы могут быть представлены набором плоских поверхностей и прямых линий. Для хранения данных в ГИС-базах данных используется дальнейшая обработка, например, представление планов зданий в виде полигонов. Используя лазерные сканы и изображения, полученные с уровня земли и с высоты птичьего полета, Фрух и Захор предлагают подход к автоматическому созданию текстурированных трехмерных моделей городов. Этот подход включает в себя регистрацию и объединение детальных моделей фасадов с дополнительной воздушной моделью. Процесс воздушного моделирования генерирует модель с разрешением полметра, обеспечивающую обзор всей территории с высоты птичьего полета, включая профиль местности и вершины зданий. Процесс наземного моделирования создает детальную модель фасадов зданий. Используя цифровую модель рельефа (DSM), полученную из воздушных лазерных сканирований, они локализуют транспортное средство и регистрируют наземные фасады относительно воздушной модели с помощью метода Монте-Карло (MCL). В конечном итоге, две модели объединяются с различным разрешением для получения трехмерной модели. Используя воздушный лазерный альтиметр, Хаала, Бреннер и Андерс объединили данные о высоте с существующими планами зданий. Планы зданий уже были получены в аналоговом виде (карты и планы) или в цифровом виде в 2D ГИС. Проект был выполнен с целью автоматизации сбора данных путем интеграции этих различных типов информации. Впоследствии в проекте создаются модели городов виртуальной реальности посредством обработки текстур, например, путем наложения наземных изображений. Проект продемонстрировал возможность быстрого получения 3D-городской ГИС. Планы зданий являются еще одним важным источником информации для трехмерной реконструкции зданий. По сравнению с результатами автоматических процедур, эти планы оказались более надежными, поскольку содержат агрегированную информацию, полученную в результате человеческой интерпретации. По этой причине планы зданий могут значительно снизить затраты на проект реконструкции. Примером существующих данных о планах зданий, пригодных для реконструкции, является цифровая кадастровая карта, которая предоставляет информацию о распределении собственности, включая границы земельных участков и планы существующих зданий. Кроме того, информация о названиях улиц и назначении зданий (например, гараж, жилой дом, офисное здание, промышленное здание, церковь) предоставляется в виде текстовых символов. В настоящее время цифровая кадастровая карта создается как база данных, охватывающая определенную территорию, в основном путем оцифровки существующих карт и планов.
Стоимость
Наземные лазерные сканеры (импульсные или фазовые устройства) вместе с программным обеспечением для обработки данных обычно стоят от 150 000 евро. Некоторые менее точные устройства (например, Trimble VX) стоят около 75 000 евро. Наземные лидарные системы стоят около 300 000 евро. Также возможны системы, использующие обычные фотокамеры, установленные на радиоуправляемых вертолетах (фотограмметрия), их стоимость составляет около 25 000 евро. Системы с фотокамерами и воздушными шарами еще дешевле (около 2 500 евро), но требуют дополнительной ручной обработки. Поскольку ручная обработка занимает около месяца работы на каждый день съемки, в конечном итоге это все равно дорогостоящее решение. Получение спутниковых снимков также является затратным мероприятием. Стереоизображения высокого разрешения (0,5 м) стоят около 11 000 евро. К спутниковым снимкам относятся снимки, полученные со спутников Quikbird и Ikonos. Моноскопические изображения высокого разрешения стоят около 5 500 евро. Изображения с несколько более низким разрешением (например, со спутника CORONA; с разрешением 2 м) стоят около 1 000 евро за пару изображений. Следует отметить, что изображения Google Earth имеют слишком низкое разрешение для создания точной 3D-модели.
Из облаков точек
Облака точек, полученные с помощью 3D-сканеров и 3D-визуализации, могут использоваться напрямую для измерений и визуализации в архитектуре и строительстве.
Из моделей
Однако большинство приложений используют вместо этого полигональные 3D-модели, модели поверхностей NURBS или редактируемые CAD-модели на основе элементов (также известные как твердотельные модели). Полигональные модели: в полигональном представлении формы изогнутая поверхность моделируется множеством мелких граней, состоящих из плоских поверхностей (представьте себе сферу, смоделированную как диско-шар). Полигональные модели, также называемые моделями сетки, полезны для визуализации и некоторых задач CAM (т.е. обработки на станках с ЧПУ), но обычно являются "тяжелыми" (т.е. содержат очень большие объемы данных) и относительно сложно редактируются в таком виде. Реконструкция полигональной модели включает в себя поиск и соединение соседних точек прямыми линиями для создания непрерывной поверхности. Для этой цели доступно множество приложений, как бесплатных, так и коммерческих (например, GigaMesh, MeshLab, PointCab, kubit PointCloud для AutoCAD, Reconstructor, imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic, Imageware, Rhino 3D и т.д.). Модели поверхностей: следующий уровень сложности моделирования предполагает использование набора изогнутых поверхностных участков для моделирования формы. Это могут быть NURBS, T-сплайны или другие криволинейные представления криволинейной топологии. При использовании NURBS сферическая форма становится истинной математической сферой. Некоторые приложения предлагают ручную компоновку участков, но лучшие из них обеспечивают как автоматическую, так и ручную компоновку. Эти участки имеют то преимущество, что они легче и более управляемы при экспорте в CAD. Модели поверхностей в некоторой степени редактируемы, но только в смысле скульптурного изменения формы путем выталкивания и втягивания поверхности. Это представление хорошо подходит для моделирования органических и художественных форм. Поставщики моделей поверхностей включают Rapidform, Geomagic, Rhino 3D, Maya, T Splines и т.д. Твердотельные CAD-модели: с точки зрения инженерии и производства, окончательным представлением оцифрованной формы является редактируемая параметрическая CAD-модель. В CAD сфера описывается параметрическими элементами, которые легко редактируются путем изменения значения (например, координат центра и радиуса). Эти CAD-модели описывают не только внешнюю оболочку или форму объекта, но и воплощают "замысел проектирования" (т.е. критически важные элементы и их взаимосвязь). Примером конструкторского замысла, который не очевиден только по форме, могут служить шпильки тормозного барабана, которые должны быть концентричны с отверстием в центре барабана. Это знание определяет последовательность и метод создания CAD-модели; конструктор, осознающий эту взаимосвязь, не будет проектировать шпильки, ориентируясь на внешний диаметр, а вместо этого – на центр. Моделист, создающий CAD-модель, захочет включить в полную CAD-модель как форму, так и конструкторский замысел. Поставщики предлагают различные подходы к получению параметрической CAD-модели. Некоторые экспортируют поверхности NURBS и оставляют завершение модели в CAD дизайнеру (например, Geomagic, Imageware, Rhino 3D). Другие используют данные сканирования для создания редактируемой и верифицируемой модели на основе элементов, которая импортируется в CAD с неповрежденным полным деревом элементов, что дает полную нативную CAD-модель, фиксирующую как форму, так и конструкторский замысел (например, Geomagic, Rapidform). Например, на рынке предлагаются различные плагины для установленных CAD-программ, таких как SolidWorks. Xtract3D, DezignWorks и Geomagic для SolidWorks позволяют манипулировать 3D-сканом непосредственно внутри SolidWorks. Другие CAD-приложения достаточно надежны для работы с ограниченным количеством точек или полигональными моделями в среде CAD (например, CATIA, AutoCAD, Revit).
Из набора 2D-резков
КТ, промышленные КТ, МРТ или микроКТ-сканеры не создают облака точек, а набор 2D-срезов (каждый из которых называется "томограммой"), которые затем объединяются для получения 3D-представления. Существует несколько способов реализации этого, в зависимости от требуемого результата:
Объемный рендеринг: Различные части объекта обычно имеют разные пороговые значения или оттенки серого. На основе этого можно построить трехмерную модель и отобразить ее на экране. Можно создать несколько моделей, используя разные пороговые значения, что позволяет представить каждый компонент объекта своим цветом. Объемный рендеринг обычно используется только для визуализации сканированного объекта. Сегментация изображений: Если различные структуры имеют схожие пороговые значения или оттенки серого, их может быть невозможно разделить, просто корректируя параметры объемного рендеринга. Решением является сегментация – ручная или автоматическая процедура, позволяющая удалить нежелательные структуры из изображения. Программное обеспечение для сегментации изображений обычно позволяет экспортировать сегментированные структуры в формате CAD или STL для дальнейшей обработки. Построение сетки на основе изображений: При использовании 3D-изображений для вычислительного анализа (например, вычислительной гидродинамики и метода конечных элементов), простое сегментирование данных и построение сетки на основе CAD может быть трудоемким и практически невозможным для сложных топологий, характерных для данных изображений. Решением является построение сетки на основе изображений – автоматизированный процесс создания точного и реалистичного геометрического описания данных сканирования.
От лазерных сканирований
Лазерное сканирование описывает общий метод пробования или сканирования поверхности с использованием лазерной технологии. Существует несколько областей применения, которые в основном различаются мощностью используемых лазеров и результатами процесса сканирования. Низкая мощность лазера используется, когда необходимо избежать воздействия на сканируемую поверхность, например, когда требуется только ее оцифровка. Конфокальное или 3D-лазерное сканирование – это методы получения информации о сканируемой поверхности. Другое применение с низкой мощностью использует системы структурированного светового проецирования для измерения плоскостности солнечных элементов, что позволяет рассчитывать напряжение более чем для 2000 пластин в час. Мощность лазера, используемая в оборудовании для лазерного сканирования в промышленных приложениях, обычно составляет менее 1 Вт. Уровень мощности обычно находится в пределах 200 мВт или меньше, но иногда может быть и выше.
Из фотографий
Получение 3D-данных и реконструкция объектов могут быть выполнены с использованием стереопарных изображений. Стереофотограмметрия или фотограмметрия, основанная на блоке перекрывающихся изображений, является основным подходом для 3D-картографирования и реконструкции объектов с использованием 2D-изображений. Фотограмметрия ближнего действия также достигла такого уровня зрелости, когда камеры или цифровые камеры могут использоваться для получения изображений объектов, например, зданий, и их реконструкции, используя ту же теорию, что и в аэрофотограмметрии. Примером программного обеспечения, способного это делать, является Vexcel FotoG 5. В настоящее время это программное обеспечение заменено на Vexcel GeoSynth. Другой аналогичной программой является Microsoft Photosynth. Сиси Златанова представила полуавтоматический метод получения топологически структурированных 3D-данных из 2D аэростереоизображений. Процесс включает ручную оцифровку ряда точек, необходимых для автоматической реконструкции трехмерных 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. К известному программному обеспечению, используемому для получения 3D-данных с использованием 2D-изображений, относятся, например, Agisoft Metashape, RealityCapture и TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique) от ENSAIS Engineering College. Франц Роттенштейнер разработал метод полуавтоматического извлечения зданий вместе с концепцией хранения моделей зданий наряду с данными о рельефе и другими топографическими данными в топографической информационной системе. Его подход основан на интеграции оценок параметров зданий в процесс фотограмметрии с применением схемы гибридного моделирования. Здания разлагаются на набор простых примитивов, которые реконструируются по отдельности, а затем объединяются с помощью булевых операторов. Внутренняя структура данных как примитивов, так и составных моделей зданий основана на методах представления границ.
В подходе Чжана к реконструкции поверхности из нескольких изображений используются множественные изображения. Центральная идея заключается в исследовании интеграции как 3D стереоданных, так и 2D калиброванных изображений. Этот подход обусловлен тем, что в пространстве реконструируются только надежные и точные точки, выдержавшие геометрическую проверку на нескольких изображениях. Недостаточная плотность и неизбежные отверстия в стереоданных должны быть заполнены с использованием информации из нескольких изображений. Таким образом, идея состоит в том, чтобы сначала построить небольшие поверхностные участки из стереоточек, а затем постепенно распространять только надежные участки в их окрестности из изображений на всю поверхность, используя стратегию "лучший первый". Таким образом, задача сводится к поиску оптимального локального поверхностного участка, проходящего через заданный набор стереоточек из изображений. Многоспектральные изображения также используются для 3D-детекции зданий. В процессе используются данные о первом и последнем импульсе, а также нормализованный индекс растительности. Также используются новые методы измерений для получения измерений объектов и между объектами из отдельных изображений с использованием проекции или тени, а также их комбинации. Эта технология привлекает внимание благодаря быстрому времени обработки и значительно более низкой стоимости по сравнению со стереоизмерениями.
Космические эксперименты
Технология 3D-сканирования использовалась для сканирования космических объектов для Европейского космического агентства.
Развлечения
3D-сканеры используются в индустрии развлечений для создания цифровых 3D-моделей для кино, видеоигр и развлечений. Они активно применяются в виртуальной кинематографии. Если существует реальный прототип модели, сканирование реального объекта значительно быстрее, чем ручное создание модели с помощью программ для 3D-моделирования. Зачастую художники создают физические макеты желаемого и сканируют их для преобразования в цифровой формат, вместо того чтобы создавать цифровые модели непосредственно на компьютере.
Обратная инженерия
Реверс-инжиниринг механического компонента требует создания точной цифровой модели воспроизводимого объекта. Вместо набора точек, точная цифровая модель может быть представлена в виде полигональной сетки, набора плоских или криволинейных поверхностей NURBS, или, в идеале для механических компонентов, твердотельной CAD-модели. 3D-сканер может использоваться для оцифровки объектов сложной или плавно меняющейся формы, а также призматических геометрий, в то время как координатно-измерительная машина обычно применяется только для определения простых размеров объектов с преобладающей призматической формой. Полученные данные затем обрабатываются для создания пригодной для использования цифровой модели, как правило, с помощью специализированного программного обеспечения для реверс-инжиниринга.
Недвижимость
Земля или здания могут быть отсканированы в 3D-модель, что позволяет покупателям совершать виртуальные туры и осматривать объект недвижимости удаленно, из любой точки мира, не посещая его лично. Уже есть как минимум одна компания, предлагающая виртуальные туры по недвижимости, созданные с помощью 3D-сканирования. Обычно такой виртуальный тур включает в себя вид "кукольный домик", вид изнутри, а также план этажа.
Виртуальный/удаленный туризм
Окружающая среда в интересном месте может быть зафиксирована и преобразована в 3D-модель. Эту модель затем можно исследовать публике через VR-интерфейс или традиционный "2D"-интерфейс. Это позволяет пользователям изучать места, до которых неудобно добираться. Группа учеников-историков из Vancouver iTech Preparatory Middle School создала виртуальный музей, отсканировав более 100 артефактов в 3D.
Микеланджело
В 1999 году две различные исследовательские группы приступили к сканированию статуй Микеланджело. Стэнфордский университет, под руководством Марка Левоя, использовал специально разработанный лазерный триангуляционный сканер, созданный компанией Cyberware, для сканирования статуй Микеланджело во Флоренции, в частности, Давида, «Пригьони» и четырех статуй в Капелле Медичи. Сканирование обеспечило плотность данных в одну точку на 0,25 мм, достаточную для различения следов резца Микеланджело. Эти детальные сканы создали большой объем данных (до 32 гигабайт), а обработка данных, полученных в результате сканирования, заняла 5 месяцев. Приблизительно в тот же период исследовательская группа из IBM под руководством Х. Рашмейера и Ф. Бернардини отсканировала флорентийскую «Пьету», получив как геометрические, так и цветовые данные. Цифровая модель, полученная в ходе кампании сканирования Стэнфордского университета, была тщательно использована при последующей реставрации статуи в 2004 году.
Монтичелло
В 2002 году Дэвид Любке и другие отсканировали Монтичелло Томаса Джефферсона. Для сканирования был использован коммерческий лазерный сканер времени пролета DeltaSphere 3000. Данные сканирования впоследствии были объединены с цветовой информацией, полученной с цифровых фотографий, для создания «Виртуального Монтичелло» и экспозиции «Кабинет Джефферсона» в Музее искусств Нового Орлеана в 2003 году. Экспозиция «Виртуальный Монтичелло» имитировала вид из окна в библиотеку Джефферсона. Экспонат состоял из дисплея с задней проекцией на стене и пары стереоочков для зрителя. Очки, в сочетании с поляризованными проекторами, обеспечивали эффект 3D. Оборудование для отслеживания положения, установленное на очках, позволяло дисплею адаптироваться к перемещениям зрителя, создавая иллюзию того, что дисплей – это фактически отверстие в стене, через которое видно библиотеку Джефферсона. Экспозиция «Кабинет Джефферсона» представляла собой барьерную стереограмму (по сути, неактивную голограмму, которая выглядит по-разному под разными углами) кабинета Джефферсона.
Плитки клинописного письма
Первые 3D-модели клинописных табличек были получены в Германии в 2000 году.
"Пластико ди Рома антика"
В 2005 году Габриэль Гиди и др. отсканировали "Plastico di Roma antica" – модель Рима, созданную в прошлом веке. Ни метод триангуляции, ни метод измерения времени пролета луча не соответствовали требованиям этого проекта, поскольку сканируемый объект был одновременно большим и содержал мелкие детали. Однако они обнаружили, что модулированный световой сканер способен обеспечить как возможность сканирования объекта размером с модель, так и необходимую точность. Модулированный световой сканер был дополнен триангуляционным сканером, который использовался для сканирования отдельных 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 организации цифровых передвижных выставок хрупких египетских артефактов. English Heritage исследовал применение 3D-лазерного сканирования в самых разных областях для получения археологических данных и данных о состоянии сохранности, а Национальный центр консервации в Ливерпуле также выполняет 3D-лазерное сканирование по заказу, включая сканирование портативных объектов и объектов непосредственно на археологических раскопках. В Смитсоновском институте реализуется проект Smithsonian X 3D, примечательный широким спектром сканируемых 3D-объектов – от небольших, таких как насекомые и цветы, до объектов человеческого роста, например, лётного костюма Амелии Эрхарт, объектов размером с комнату, таких как канонерская лодка "Филадельфия", и исторических мест, таких как Лянг-Буа в Индонезии. Важно отметить, что данные этих сканирований находятся в свободном доступе и могут быть загружены в различных форматах.
Медицинская САП/СП
3D-сканеры используются для захвата трехмерной формы пациента в ортопедии и стоматологии, постепенно заменяя трудоемкие гипсовые слепки. Программное обеспечение CAD/CAM затем используется для проектирования и изготовления ортезов, протезов или зубных имплантатов. Многие внутриротовые и лабораторные стоматологические CAD/CAM системы используют технологии 3D-сканирования для захвата трехмерной поверхности подготовленного зуба (как in vivo, так и in vitro) с целью цифрового создания реставрации с помощью CAD-программ и последующего изготовления готовой реставрации с использованием CAM-технологии (например, фрезерного станка с ЧПУ или 3D-принтера). Внутриротовые системы предназначены для облегчения 3D-сканирования подготовленного зуба непосредственно в полости рта и изготовления реставрации (например, коронки, вкладки, накладки или винира). Также создаются 3D-модели для обучения анатомии и биологии, а также модели трупов для образовательных нейрохирургических симуляций.
Обеспечение качества и промышленная метрология
Цифровизация объектов реального мира имеет жизненно важное значение в различных областях применения. Этот метод особенно востребован в промышленном контроле качества для измерения точности геометрических размеров. Промышленные процессы, такие как сборка, сложны, высоко автоматизированы и, как правило, основаны на данных CAD (систем автоматизированного проектирования). Проблема заключается в том, что для контроля качества требуется аналогичная степень автоматизации. Например, сборка современного автомобиля – очень сложная задача, поскольку он состоит из множества деталей, которые должны идеально сочетаться друг с другом в конце производственной линии. Оптимальная работа этого процесса гарантируется системами контроля качества. Особенно важно проверять геометрию металлических деталей, чтобы убедиться в их правильных размерах, взаимной совместимости и надежной работе. В рамках высокоавтоматизированных процессов полученные геометрические измерения передаются на станки, производящие необходимые объекты. Из-за механических погрешностей и износа результат может отличаться от его цифрового номинала. Для автоматического выявления и оценки этих отклонений необходимо оцифровать и изготовленную деталь. Для этого используются 3D-сканеры, которые создают облака точек с поверхности объекта, которые затем сравниваются с номинальными данными. Процесс сравнения 3D-данных с CAD-моделью называется CAD Compare и может быть полезен для таких задач, как определение износа пресс-форм и инструмента, оценка точности окончательной сборки, анализ зазоров и прилеганий или анализ сложных скульптурных поверхностей. В настоящее время для промышленных целей наиболее распространены лазерные триангуляционные сканеры, структурированное освещение и контактное сканирование, при этом контактное сканирование остается самым медленным, но в целом самым точным методом. Тем не менее, технология 3D-сканирования имеет явные преимущества по сравнению с традиционными измерениями с помощью щупов. Сканеры белого света или лазерные сканеры точно оцифровывают объекты со всех сторон, захватывая мелкие детали и сложные поверхности без использования опорных точек или нанесения покрытий. Вся поверхность сканируется с высокой скоростью без риска повреждения детали. Графические диаграммы сравнения наглядно демонстрируют геометрические отклонения объекта в целом, предоставляя более глубокое понимание возможных причин.
Реконструкция объекта
После сбора данных необходимо восстановить полученные (а иногда уже обработанные) данные с изображений или датчиков. Это может быть сделано в той же программе, либо в некоторых случаях 3D-данные требуется экспортировать и импортировать в другую программу для дальнейшей обработки и/или добавления дополнительных данных, например, данных GPS о местоположении. После реконструкции данные могут быть непосредственно использованы в локальной (ГИС) карте или общемировой карте, такой как Google Earth или Apple Maps.