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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임석현 (3D systems Korea)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제5호
발행연도
2021.5
수록면
652 - 658 (7page)

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3D 스캐너를 이용하여 점군을 획득 시 각각의 고유한 좌표를 기준으로 취득한 데이터를 통일된 좌표체계를 가진 하나의 데이터로 만드는 과정이 필요하고 이 과정을 정합이라고 한다. 정합 과정은 한 번의 수행으로 만족할만한 결과를 얻기 힘들며 여러 차례 반복하여 정합 정밀도를 높인다. 정합의 정밀도를 판단하는 기준은 중요한 요소이다. 기존에 정합의 정밀도를 파악하는 방법은 경우에 따라 판단 기준이 모호할 수 있으며, 점군 데이터의 특성에 따라 매번 다른 결과가 나올 수 있는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 정합의 정밀도는 좀 더 정확하게 계산하기 위하여 정합에서 사용하는 대응점이 아닌 전체 점군에 대해서 점군의 평균 거리 값을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법을 사용할 경우 기존의 방법에 비하여 좀 더 확실하게 정합의 정밀도를 파악할 수 있다.
#정합 #Registration #ICP #RMSE #MAE

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 새로운 정합 정밀도 판단 기준
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
F. Deng, “Registration between multiple laser scanner data sets,” in Laser Scanning, Theory and Applications, pp. 449-472, 2011. google schola K. Y. Kown, “A weighted points registration method to analyze dimensional errors occurring during shipbuilding process,” Transactions of the Society of CAD/CAM Engineers, vol. 21, no. 2, pp. 151-158, 2016. google schola J. Zhang, Y. Yao, and B. Deng, “Fast and Robust Iterative Closest Point,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, preprint, 2021. google schola B. Becerik-Gerber, F. Jazizadeh, G. Kavulya, and G. Calis, “Assessment of target types and layouts in 3D laser scanning for registration accuracy,” Automation in Construction, vol. 20, no. 5, pp. 649-658, 2011. google schola P. J. Besl and M. D. McKay, “Method for registration of 3-D shapes,” International Society for Optics and Photonics, vol. 1611, pp. 586-607, 1992. google schola

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