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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.36 No.8
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 691 - 697 (7page)
- DOI
- 10.7736/KSPE.2019.36.8.691
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From 2010, the first version of Microsoft Kinect, a low-cost RGB-D camera, was released which used structured light technology to capture depth information. This device has been widely applied in many segments of the industry. In July 2014, the second version of Microsoft Kinect was launched with improved hardware. Obtaining point clouds of an observed scene with high frequency being possible leads to imaging its application to meeting the demand of 3D data acquisition. However, evaluating device capacity for mechanical part modeling has been a challenge needed to be solved. This paper intends to enhance acquired depth maps of the Microsoft Kinect v2 device for mechanical part modeling and receive an assessment about the accuracy of 3D reconstruction. Influence of materials for mechanical part modeling is also evaluated. Additionally, experimental methodology for 3D modeling of the mechanical part is finally reported to ascertain the proposed model in this paper.
목차
1. Introduction
2. Related Works
3. Performance of Microsoft Kinect v2
4. Results and Discussion
5. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Khoshelham, K. and Elberink, S. O., “Accuracy and Resolution of Kinect Depth Data for Indoor Mapping Applications,” Sensors, Vol. 12, No. 2, pp. 1437-1454, 2012.
Palomar, R., Cheikh, F. A., Edwin, B., Beghdadhi, A., and Elle, O. J., “Surface Reconstruction for Planning and Navigation of Liver Resections,” Computerized Medical Imaging and Graphics, Vol. 53, pp. 30-42, 2016.
Kowsari, K. and Alassaf, M. H., “Weighted Unsupervised Learning for 3D Object Detection,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7 No. 1, pp. 584-593, 2016.
Buonamici, F., Carfagni, M., Furferi, R., Governi, L., Lapini, A., et al., “Reverse Engineering of Mechanical Parts: A Template- Based Approach,” Journal of Computational Design and Engineering, Vol. 5, No. 2, pp. 145-159, 2018.
Sarbolandi, H., Lefloch, D., and Kolb, A., “Kinect Range Sensing: Structured-Light Versus Time-of-Flight Kinect,” Computer Vision and Image Understanding, Vol. 139, pp. 1-20, 2015.
Palomar, R., Cheikh, F. A., Edwin, B., Beghdadhi, A., and Elle, O. J., “Surface Reconstruction for Planning and Navigation of Liver Resections,” Computerized Medical Imaging and Graphics, Vol. 53, pp. 30-42, 2016.
Kowsari, K. and Alassaf, M. H., “Weighted Unsupervised Learning for 3D Object Detection,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 7 No. 1, pp. 584-593, 2016.
Buonamici, F., Carfagni, M., Furferi, R., Governi, L., Lapini, A., et al., “Reverse Engineering of Mechanical Parts: A Template- Based Approach,” Journal of Computational Design and Engineering, Vol. 5, No. 2, pp. 145-159, 2018.
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