KR20130008753A - 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터의 집합을 제공하는 스캐너 및 상기 스캐너로부터 수집된 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 특징 형상을 추출하는 컴퓨팅 장치를 포함하며, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 그로부터 초기 단면들을 생성하는 추출 수단; 상기 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬하는 정렬 수단; 초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정하는 보정 수단; 상기 보정된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행하는 모델링 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 자유도가 높은 특징 형상을 자동으로 정확하게 추출하여, 시간과 인력의 소요를 줄일 수 있다.

Description

비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법{Apparatus and Method of automatically extracting sweep/extrude/revolve feature shape from atypical digital data}
본 발명은 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 특정 기준으로 추출된 패스 및 프로파일을 정렬된 단면들의 평균 형상으로 반복적으로 갱신하고, 이를 패스를 따라 움직여 최종 형상을 생성함으로써, 추출된 패스 및 프로파일을 최적화할 수 있기 때문에, 기존의 수동 작업이나 측정 작업을 수행할 필요가 없어 3차원 스캔 데이터로부터 더욱 빠르고 정확한 역설계 모델을 생성할 수 있는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 CAD/CAM/CAE를 활용하는 디지털 생산 시스템을 운영하는데 있어서, 부품의 3차원 캐드 모델과 같은 디지털 모델이 절대적으로 필요하다. 특히, 수가공으로 제작한 시제품, 오래된 제품, 경쟁 제품, 신체 부분에 대한 형상 측정 등이 전형적으로 역설계 기술을 이용한 복제작업이 활용되는 대표적인 분야이다.
역설계 과정(reverse engineering)은 원시 데이터인 3차원 스캔 데이터로부터 보다 수학적으로 정의된 면 형상 또는 매개 변수의 변화로 정의될 수 있는 특징 형상들을 추출하여, 다른 CAD나 생산 현장에서 효율적으로 재사용될 수 있도록 하는 과정을 총칭한다.
이러한 역설계 과정에 있어서, 3차원 스캐너를 통해 얻어진 3차원 스캔 데이터를 화면에 불러오면 그 원시 데이터는 형상의 외관 또는 경계 표현(boundary representation)이라 불리우는 정보의 조각들로 이루어진다. 그러나, 이 원시 데이터는 의미를 갖는 특징 형상이 아니기 때문에, 원시 데이터로부터 다른 어플리케이션(application)에서 사용할 수 있는 데이터를 만들기 위해서는 사용자의 인식 능력과 추정치가 사용된다.
이렇게 모델을 만드는 경우 상당한 시간과 인력이 소요되며, 결과에 있어서도 3차원 스캔의 측정치를 정확하게 반영하지 못하기 때문에, 사용에 있어서 다른 문제가 발생할 수도 있다.
3차원 스캔을 통해 획득한 원시 데이터를 수학적 최적화(data fitting)에 의해 간결하게 수학적으로 정의되는 형상(cylinder, sphere)들은 이미 일반적으로 그 해가 알려져 있으며, 산업적으로도 여러 분야에서 이용되고 있다.
그러나, 단면의 진행 궤적이 직선이나 원호 형상 또는 그 단면 형상이 단순한 경우 상기한 수학적 최적화가 가능하지만, 수학적 형태가 비정형 단면으로 표현되는 돌출(Extrusion), 회전(Revolve) 형상이나 자유 곡선이 스윕(sweep) 형상인 경우에는 일반적으로 사용자가 적절한 단면을 선택하여 CAD 피쳐(feature)를 모델링해보고 수동으로 각종 매개변수를 조절하면서 시행착오를 거치는 방식으로 모델링이 진행되고 있다. 따라서, 원하는 형상을 얻어내더라도 시행착오의 시간이 소요되며, 얻어낸 형상 중에 일정 오차 범위내에서 analytic 형상을 찾기도 어려웠다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 발명된 것으로서, 자유도가 높은 특징 형상을 빠르고 정확하게 추출하여, 시간과 인력의 소요를 줄일 수 있는 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 형태에 따르면, a) 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터의 집합을 제공하는 단계; b) 상기 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 그로부터 초기 단면들을 생성하는 단계; c) 상기 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬하는 단계; d) 초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정하는 단계; 및 e) 상기 보정된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 d)단계는 정렬된 초기 단면들로부터 동일한 로컬 좌표를 추출하여 그 좌표를 잇는 초기 패스를 구축하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 d)단계는 초기 패스로부터 일정 간격의 점들을 구하여 그로부터 다시 단면들을 재추출하고, 이 단면들의 평균 단면을 구하여 초기 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 d)단계는 재추출된 단면들을 다시 정렬한 후, 동일한 로컬 좌표점들을 파악하여 초기 패스를 보정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 결과물이 특정 조건에 도달할 때까지 프로파일과 패스가 계속적으로 갱신되도록 상기 b), c), d)단계를 반복적으로 수행되도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 두 번째 반복부터는 갱신된 패스를 입력으로 되먹임하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 모델링 기능은 스윕(sweep), 돌출(extrusion), 회전(revolve) 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 b)단계는 곡률이 두드러진 부분을 포함하도록 하는 특정 기준으로 입력 형상 위의 점들을 샘플링하고, 샘플링된 점의 주변 형상에 가능한 수직하게 지나는 단면들을 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 d)단계는 정렬된 초기 단면들로부터 계산된 평균 형상으로 프로파일을 갱신하고, 정렬된 단면들의 동일한 좌표점을 추출하여 패스를 갱신하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터의 집합을 제공하는 스캐너 및 상기 스캐너로부터 수집된 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 특징 형상을 추출하는 컴퓨팅 장치를 포함하며, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 그로부터 초기 단면들을 생성하는 추출 수단; 상기 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬하는 정렬 수단; 초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정하는 보정 수단; 상기 보정된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행하는 모델링 수단을 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 보정 수단은 정렬된 초기 단면들로부터 동일한 로컬 좌표를 추출하여 그 좌표를 잇는 초기 패스를 구축하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 보정 수단은 초기 패스로부터 일정 간격의 점들을 구하여 그로부터 다시 단면들을 재추출하고, 이 단면들의 평균 단면을 구하여 초기 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 보정 수단은 재추출된 단면들을 다시 정렬한 후, 동일한 로컬 좌표점들을 파악하여 초기 패스를 보정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 컴퓨팅 장치는 결과물이 특정 조건에 도달할 때까지 프로파일과 패스가 계속적으로 갱신되도록 상기 추출 수단, 상기 정렬 수단 및 상기 보정 수단의 기능이 반복적으로 수행되도록 하는 반복 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 한다. 여기서, 두 번째 반복부터는 갱신된 패스를 입력으로 되먹임하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 모델링 수단은 스윕(sweep), 돌출(extrusion), 회전(revolve) 중 적어도 어느 하나의 기능을 수행하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 추출 수단은 곡률이 두드러진 부분을 포함하도록 하는 특정 기준으로 입력 형상 위의 점들을 샘플링하고, 샘플링된 점의 주변 형상에 가능한 수직하게 지나는 단면들을 추출하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 보정 수단은 정렬된 단면들로부터 계산된 평균 형상으로 프로파일을 갱신하고, 정렬된 단면들의 동일한 좌표점을 추출하여 패스를 갱신하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 추출된 패스 및 프로파일을 정렬된 단면들의 평균 형상으로 갱신하여 모델링을 수행하기 때문에, 자유도가 높은 대상물의 특징 형상을 추출하는데 있어서, 기존의 수동 작업이나 측정 작업을 수행할 필요가 없어 3차원 스캔 데이터로부터 더욱 빠르고 정확하게 역설계 모델을 생성할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도,
도 2는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법을 개략적으로 도시한 플로우 차트,
도 3은 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 스윕 기능(Sweep Wizard)을 실행하는 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 돌출 기능(Extrude Wizard)을 실행하는 예를 도시한 도면,
도 5는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 회전 기능(Revolve Wizard)을 실행하는 예를 도시한 도면,
도 6a 내지 도 6c는 스윕 기능을 설명하기 위한 도면.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치 및 방법의 바람직한 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이고, 도 2는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법을 개략적으로 도시한 플로우 차트이다. 도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치는 추출 수단(110), 정렬 수단(120), 보정 수단(130) 및 모델링 수단(140)을 포함하는 컴퓨팅 장치(100) 및 3차원 스캐너(200)를 포함하며, 이 장치는 상기 수단들 또는 컴퓨팅 장치를 통해 도 2에 도시된 단계들을 수행한다.
스캐너(200)는 컴퓨팅 장치(100)와 통신하고, 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터를 생성하며, 이 스캔 데이터의 집합을 컴퓨팅 장치(100)에 제공한다(S100).
여기서 3차원 스캔 데이터는 컴퓨팅 장치(100)와 통신하는 3차원 스캐너(200)로부터 수집되거나, 미리 저장된 스캔 데이터의 집합일 수 있다. 스캐너(200)를 통해 수집된 3차원 스캔 데이터는 원시 데이터로서, 점군, 삼각 메쉬, 사각 메쉬, 사면체 메쉬, 또는 육면체 메쉬일 수 있다.
또한, 컴퓨팅 장치(100)는 추출 수단(110), 정렬 수단(120), 보정 수단(130) 및 모델링 수단(140)의 호스트 역할을 하며, 추출 수단(110), 정렬 수단(120), 보정 수단(130) 및 모델링 수단(140)을 지원할 수 있는 워크스테이션(workstation), 서버(server), 랩탑(laptop), 메인프레임(mainframe), PDA, 함께 작동하는 장치들의 클러스트(cluster), 가상 장치(virtual device) 또는 다른 컴퓨팅 장치일 수 있다.
추출 수단(110)은 스캐너(200)로부터 수집된 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 또는 입력된 형상으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 이로부터 초기 단면들을 생성한다(S110).
여기서 추출 수단(110)은 스캔 데이터의 집합 또는 입력된 형상의 곡률이 두드러진 부분을 포함하도록 하는 특정 기준으로 입력 형상 위의 점들을 샘플링하고, 이 샘플링된 점의 주변 형상에 가능한한 수직하게 지나는 단면들을 추출하도록 한다.
한편, 컴퓨팅 장치(100)는 3차원 스캔 데이터의 집합 즉, 사용자의 사전 입력 정보에 패스가 존재하는지의 여부를 판단하고, 입력 정보에 패스가 존재하지 않는 것으로 판단되면, 3차원 스캔 데이터의 형상 정보로부터 3차원 대상물의 곡률 정보를 계산하고, 곡률이 일정 기준을 초과하는 포인트들에서 3차원 대상물의 형상에 수직한 단면을 추출하여 최적화 과정의 입력으로 사용한다. 이러한 계산 과정은 패스의 샘플링 작업을 통해 단면을 추출하는 작업에 대응되는 것이다.
정렬 수단(120)은 추출 수단(110)으로부터 추출된 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬한다(S120).
이와 같이, 추출된 단면들을 정렬시키면 임의의 지점에 따른 단면 형상의 차이가 발생한다. 이러한 단면 형상의 차이는 보정 수단(130)을 통해 보정된다.
보정 수단(130)은 초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정한다(S130). 구체적으로 보정 수단(130)은 정렬 수단(120)을 통해 정렬된 단면으로부터 동일한 로컬 좌표를 추출하여 그 좌표를 잇는 초기 패스를 구축한다.
또한, 보정 수단(130)은 구축된 초기 패스로부터 일정 간격의 점들을 구하여 그로부터 다시 단면들을 재추출하고, 이 단면들의 평균 형상을 구하여 초기 프로파일을 생성한다. 그리고 보정 수단(130)은 앞에서 재추출된 단면들을 다시 정렬한 후, 그로부터 동일한 로컬 좌표점을 파악하여 다시 초기 패스를 보정한다.
즉, 보정 수단(130)은 정렬된 단면들의 평균 형상을 계산하고, 계산된 단면들의 평균 형상을 이용하여 추출 수단(110)을 통해 추출된 단면의 형상을 보정한다.
여기서, 프로파일의 보정은 정렬된 단면들로부터의 평균 단면을 프로파일로 갱신하는 것이며, 패스의 보정은 정렬된 단면들의 중심점을 추출하여 패스를 갱신하는 것이다. 즉, 패스의 보정은 각 단면의 중심점과 정렬된 단면들의 중심점을 비교하여 새로운 중심점을 추출함으로써, 패스를 갱신하는 것이다.
한편, 컴퓨팅 장치(100)는 추출 수단(110), 정렬 수단(120) 및 보정 수단(130)이 프로파일 및 패스를 추출, 정렬 및 보정하는 과정을 반복(iteration)하도록 하여, 추출된 패스 및 프로파일이 점진적으로 최적화되도록 하는 반복 수단(150)을 더 포함한다. 즉, 반복 수단(150)은 이전 iteration에서의 프로파일과 패스를 다음 iteration의 입력이 되도록 하여 최적화된 패스 및 프로파일을 생성한다. 다시 말해, 반복 수단(150)은 그 결과물이 특정 조건에 도달할때까지 프로파일과 패스가 계속적으로 갱신되도록 추출 수단(110), 정렬 수단(120) 및 보정 수단(130)의 기능이 반복적으로 수행되도록 한다. 이때, 두 번째 반복실행부터는 갱신된 패스 및 프로파일을 입력으로 되먹임 즉, 피드백하게 된다.
모델링 수단(140)은 보정 수단(130)을 통해 보정, 즉 갱신된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행한다(S140). 여기서 모델링 수단(140)이 수행하는 모델링 기능은 스윕(sweep), 돌출(extrusion), 회전(revolve) 중 적어도 어느 하나이다.
계속해서, 모델링 수단(140)은 적절한 공차 범위내에서 analytic 형상으로 찾아낸 자유곡선 결과물들을 분해하여, 모델링 과정을 수행할 수 있다. 즉, 자유곡선 혹은 그 일부를 직선과 원호의 조합으로 변환하는 등의 작업을 통해 모델링 과정을 수행한다.
한편, 모델링 수단(140)을 통해 모델링된 역설계 모델은 디스플레이(300)를 통해 표시될 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치는 추출된 패스 및 프로파일을 정렬된 단면들의 평균 형상으로 갱신하여 모델링을 수행하기 때문에, 자유도가 높은 대상물의 특징 형상을 추출하는데 있어서, 기존의 수동 작업이나 측정 작업을 수행할 필요가 없어 3차원 스캔 데이터로부터 더욱 정확하고 빠른 역설계 모델을 생성할 수 있다.
도 3 내지 도 5는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 실시예들을 개략적으로 도시한 플로우 차트이다.
도 3은 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 스윕 기능(Sweep Wizard)을 실행하는 예를 도시한 것이다.
여기서 스윕 기능이란 설계 프로그램에서 사용되는 설계 기능 중 하나로서, 도 6a 내지 도 6c에 도시된 도면을 참조하여 설명한다.
스캔된 형상 또는 입력된 형상이 도 6a에 도시된 바와 같이 자유도가 높은 형상인 경우, 도 6b에 도시된 바와 같이, 패스(P)를 설정하고 일단면을 이루는 점들을 추출하여 단면(A)을 생성한 후, 이 단면(A)을 설정된 패스(P)를 따라 이동시키면, 도 6c에 도시된 모델링 형상을 얻을 수 있다.
즉, 스윕 기능이란 어떤 형상을 경로(path)를 따라 피쳐를 생성하기 위한 기능이다.
스윕 기능을 실행하면, 3차원 스캐너(200)로부터 수집된 3차원 스캔 데이터의 집합이 컴퓨팅 장치(100)에 제공되고(S210), 이 데이터들은 삼각 메쉬 형상으로 이루어진다. 이어서, 추출 수단(110)은 컴퓨팅 장치(100)에 제공된 스캔 데이터의 집합으로부터 스윕 패스(sweep path)가 존재하는지를 판단한다(S220). 이 판단 결과, 스윕 패스가 존재하면 추출 수단(110)은 스윕 패스를 샘플링하여 단면(section plane)을 계산한다(S231). 반면, 스윕 패스가 존재하지 않는 것으로 판단되면, 추출 수단(110)에 의해, 제공된 3차원 스캔 데이터의 형상 정보로부터 3차원 대상물의 곡률 정보를 계산하고, 3차원 대상물의 형상에 수직한 단면(section plane)을 계산한다(S232).
그리고, 추출 수단(110)은 계산된 단면(section plane)으로부터 각 단면(section)을 추출한다(S240). 이어서, 정렬 수단(120)은 추출된 단면들의 형상이 일치되도록 로컬 좌표상에 추출된 단면들을 정렬시킨다(S250).
추출된 단면들의 정렬이 완료되면, 보정 수단(130)은 정렬된 단면들로부터 평균 단면을 계산하고, 이를 이용하여 스윕 프로파일(sweep profile)을 갱신한다(S260). 또한, 보정 수단(130)은 정렬된 단면들의 동일점 즉, 중심점을 추출하여 스윕 패스(sweep path)를 갱신한다(S270). 즉, 스윕 패스의 보정은 각 단면의 중심점과 정렬된 단면들의 중심점을 비교하여 새로운 중심점을 추출함으로써, 스윕 패스를 갱신하는 것이다. 이 갱신과정은 반복 수단(150)을 통해 특정 기준에 최적화될때까지 반복 수행된다.
다음으로, 컴퓨팅 장치(100)는 상기한 단계들이 특정 기준을 만족하는지를 판단한다(S280). 즉, 갱신된 패스와 입력 형상과의 편차나 반복과정에서의 변화율의 감소 등이 특정한 기준에 만족하는지를 판단하는 것이다.
특정기준을 만족하면, 모델링 수단(140)은 갱신된 프로파일과 패스를 이용하여 스윕 기능을 수행되도록 한다(S290).
따라서, 자유도가 높은 스윕 기능으로 모델링을 수행하는 경우에도, 프로파일과 패스를 실제 대상물의 형상에 근접하게 보정하여 모델링을 수행하기 때문에, 수동으로 각종 매개변수를 조절하면서 시행착오를 거치지 않고도 정확하게 모델링을 할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 돌출 기능(Extrude Wizard)을 실행하는 예를 도시한 것이다.
돌출 기능을 실행하면, 3차원 스캔 데이터의 집합이 컴퓨팅 장치에 제공되고(S310), 이 데이터들은 삼각 메쉬 형상으로 이루어진다. 이어서, 추출 수단(110)은 컴퓨팅 장치(100)에 제공된 스캔 데이터의 집합으로부터 얻은 형상 정보를 바탕으로 대상물의 돌출 방향(extrusion direction) 및 구배(draft angle)를 계산하고(S320), 형상의 영역에 걸쳐 돌출 방향에 수직한 단면(section plane)을 계산한다(S330). 그리고, 계산된 단면(section plane)으로부터 단면을 추출한다(S340).
이어서, 정렬 수단(120)은 추출된 단면들의 형상이 일치되도록 로컬 좌표를 기준으로 추출된 단면들을 정렬시킨다(S350). 여기서 정렬 수단(120)은 형상이 일치하는 구배가 존재하는 경우 구배율에 따른 단면의 크기 비율을 보정한 형상들로 정렬한다.
추출된 단면들의 정렬이 완료되면, 보정 수단(130)은 정렬된 단면들로부터 평균 단면을 계산하고, 이를 이용하여 돌출 프로파일(extrusion profile)을 갱신한다(S360).
다음으로, 모델링 수단(140)은 갱신된 프로파일과 방향을 이용하여 돌출 기능을 수행하여, 3차원 대상물을 모델링한다(S370).
따라서, 자유도가 높은 돌출 기능으로 모델링을 수행하는 경우에도, 프로파일과 방향을 실제 대상물의 형상에 근접하게 보정하여 모델링을 수행하기 때문에, 수동으로 각종 매개변수를 조절하면서 시행착오를 거치지 않고도 정확하게 모델링을 할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 비정형 디지털 데이터로부터 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법의 일실시예를 도시한 플로우 차트로서, 회전 기능(Revolve Wizard)을 실행하는 예를 도시한 것이다.
회전 기능을 실행하면, 3차원 스캔 데이터의 집합이 컴퓨팅 장치(100)에 제공되고(S410), 이 데이터들은 삼각 메쉬 형상으로 이루어진다. 이어서, 추출 수단(110)은 컴퓨팅 장치(100)에 제공된 스캔 데이터의 집합으로부터 얻은 형상 정보를 바탕으로 대상물의 회전축(revolution axis) 및 회전각(rotation angle)를 계산하고(S420), 형상의 영역에 걸쳐서 회전축에 대한 단면(section plane)을 계산한다(S430). 그리고, 계산된 단면(section plane)으로부터 단면을 추출한다(S440).
이어서, 정렬 수단(120)은 추출된 단면들을 로컬 좌표를 기준으로 하여 정렬시킨다(S450).
추출된 단면들의 정렬이 완료되면, 보정 수단(130)은 정렬된 단면들로부터 평균 단면을 계산하고, 이를 이용하여 회전 프로파일(revolve profile)을 갱신한다(S460).
다음으로, 모델링 수단(140)은 갱신된 프로파일과 회전을 이용하여 회전 기능을 수행하여, 3차원 대상물을 모델링한다(S470).
따라서, 자유도가 높은 회전 기능으로 모델링을 수행하는 경우에도, 프로파일 및 회전축, 회전각을 실제 대상물의 형상에 근접하게 보정하여 모델링을 수행하기 때문에, 수동으로 각종 매개변수를 조절하면서 시행착오를 거치지 않고도 정확하게 모델링을 할 수 있다.
이상에서 설명된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 보여준 것에 불과하며, 본 발명의 보호 범위는 이하 특허청구범위에 의하여 해석되어야 마땅할 것이다. 또한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것인 바, 본 발명과 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 컴퓨팅 장치 110: 추출 수단
120: 정렬 수단 130: 보정 수단
140: 모델링 수단 200: 3차원 스캐너
300: 디스플레이

Claims (18)

  1. a) 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터의 집합을 제공하는 단계;
    b) 상기 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 그로부터 초기 단면들을 생성하는 단계;
    c) 상기 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬하는 단계;
    d) 초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정하는 단계; 및
    e) 상기 보정된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 d)단계는 정렬된 초기 단면들로부터 동일한 로컬 좌표를 추출하여 그 좌표를 잇는 초기 패스를 구축하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 d)단계는 초기 패스로부터 일정 간격의 점들을 구하여 그로부터 다시 단면들을 재추출하고, 이 단면들의 평균 단면을 구하여 초기 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 d)단계는 재추출된 단면들을 다시 정렬한 후, 동일한 로컬 좌표점들을 파악하여 초기 패스를 보정하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    결과물이 특정 조건에 도달할 때까지 프로파일과 패스가 계속적으로 갱신되도록 상기 b), c), d)단계를 반복적으로 수행되도록 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 b), c), d)단계를 반복적으로 수행하는 단계에서, 두 번째 반복 수행부터는 갱신된 패스를 입력으로 되먹임하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 모델링 기능은 스윕(sweep), 돌출(extrusion), 회전(revolve) 중 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 b)단계는 곡률이 두드러진 부분을 포함하도록 하는 특정 기준으로 입력 형상 위의 점들을 샘플링하고, 샘플링된 점의 주변 형상에 가능한 수직하게 지나는 단면들을 추출하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 d)단계는 정렬된 단면들로부터 계산된 평균 형상으로 프로파일을 갱신하고, 정렬된 단면들의 동일한 좌표점을 추출하여 패스를 갱신하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 방법.
  10. 3차원 대상물을 스캔하여 3차원 대상물의 형상을 나타내는 3차원 스캔 데이터의 집합을 제공하는 스캐너 및 상기 스캐너로부터 수집된 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 특징 형상을 추출하는 컴퓨팅 장치를 포함하며,
    상기 컴퓨팅 장치는,
    상기 3차원 스캔 데이터의 집합으로부터 복수의 관심 지점을 추출하여 그로부터 초기 단면들을 생성하는 추출 수단;
    상기 복수의 단면들의 형상이 일치되도록 정렬하는 정렬 수단;
    초기 패스를 구축하고, 초기 프로파일을 생성한 후, 패스를 보정하는 보정 수단;
    상기 보정된 패스 및 프로파일을 이용하여 모델링 기능을 수행하는 모델링 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 보정 수단은 정렬된 초기 단면들로부터 동일한 로컬 좌표를 추출하여 그 좌표를 잇는 초기 패스를 구축하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보정 수단은 초기 패스로부터 일정 간격의 점들을 구하여 그로부터 다시 단면들을 재추출하고, 이 단면들의 평균 단면을 구하여 초기 프로파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 보정 수단은 재추출된 단면들을 다시 정렬한 후, 동일한 로컬 좌표점들을 파악하여 초기 패스를 보정하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 장치는 결과물이 특정 조건에 도달할 때까지 프로파일과 패스가 계속적으로 갱신되도록 상기 추출 수단, 상기 정렬 수단 및 상기 보정 수단의 기능이 반복적으로 수행되도록 하는 반복 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 반복 수단은 두 번째 반복 수행부터는 갱신된 패스를 입력으로 되먹임하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 모델링 수단은 스윕(sweep), 돌출(extrusion), 회전(revolve) 중 적어도 어느 하나의 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 추출 수단은 곡률이 두드러진 부분을 포함하도록 하는 특정 기준으로 입력 형상 위의 점들을 샘플링하고, 샘플링된 점의 주변 형상에 가능한 수직하게 지나는 단면들을 추출하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 보정 수단은 정렬된 단면들로부터 계산된 평균 형상으로 프로파일을 갱신하고, 정렬된 단면들의 동일한 좌표점을 추출하여 패스를 갱신하는 것을 특징으로 하는 비정형 디지털 데이터로부터 단면의 궤적으로 이루어지는 특징 형상을 자동으로 추출하는 장치.
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