3Dスキャン
手持ち式VIUscan 3Dレーザースキャナを使用してバイキングベルトのバックルの3Dモデルを作成する

3Dスキャンとは、現実世界の物体や環境を分析し、その形状や外観（色など）の3次元データを収集するプロセスです。収集されたデータは、デジタル3Dモデルの構築に活用されます。

3Dスキャナーは様々な技術に基づいており、それぞれに限界、利点、コストがあります。デジタル化できる対象物の種類には依然として多くの制限があります。例えば、光学技術では、暗い色、光沢のある色、反射性、透明性の高い対象物の撮影が困難な場合があります。一方、産業用CTスキャン、構造化光3Dスキャナー、LiDAR、Time Of Flight 3Dスキャナーは、破壊検査なしでデジタル3Dモデルを構築できます。

収集された3Dデータは、幅広い用途に役立ちます。これらのデバイスは、映画やビデオゲームの制作、そしてバーチャルリアリティを含むエンターテインメント業界で広く利用されています。この技術のその他の一般的な用途としては、拡張現実（AR）、[ 1 ]モーションキャプチャ、[ 2 ] [ 3 ]ジェスチャー認識、[ 4 ]ロボットマッピング、[ 5 ]工業デザイン、装具・義肢、[ 6 ]リバースエンジニアリングとプロトタイピング、品質管理・検査、文化財のデジタル化などがあります。 [ 7 ]

機能性

3Dスキャナーの目的は通常、3Dモデルを作成することです。この3Dモデルは、対象物の表面上の幾何学的サンプルのポリゴンメッシュまたはポイントクラウドで構成されます。これらのポイントを用いて、対象物の形状を推定することができます（このプロセスは再構成と呼ばれます）。各ポイントで色情報が収集されれば、対象物の表面の色やテクスチャも特定できます。

3Dスキャナーはカメラといくつかの共通点を持っています。ほとんどのカメラと同様に、 3Dスキャナーは円錐状の視野を持ち、カメラと同様に、遮蔽されていない表面の情報のみを収集できます。カメラが視野内の表面の色情報を収集するのに対し、3Dスキャナーは視野内の表面の距離情報を収集します。3Dスキャナーによって生成される「画像」は、画像内の各点における表面までの距離を表します。これにより、画像内の各点の3次元位置を特定することができます。[ 7 ]

状況によっては、1回のスキャンでは対象の完全なモデルを作成できない場合があります。異なる方向から複数回スキャンすることで、対象物のあらゆる側面に関する情報を得ることができます。これらのスキャンは共通の参照システムに取り込む必要があり、このプロセスは通常、アライメントまたはレジストレーションと呼ばれます。その後、これらのスキャンを統合して完全な3Dモデルを作成します。単一のレンジマップからモデル全体を作成するこのプロセス全体は、通常、3Dスキャンパイプラインと呼ばれます。[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]

テクノロジー

3Dオブジェクトの形状をデジタルで取得する技術は多岐にわたります。これらの技術は、光学式、音響式、レーザースキャン式、[ 13 ]レーダー式、熱式、[ 14 ] 地震式、[ 15 ]など、ほとんどすべての種類のセンサーに対応しています。[ 16 ] 3Dスキャン技術は、接触型と非接触型の2つのカテゴリーに分けられます。非接触型ソリューションはさらに、アクティブ型とパッシブ型の2つの主要なカテゴリーに分けられます。[ 17 ]これらのカテゴリーには、それぞれに該当する様々な技術が存在します。

接触

走査ヘッドを備えた座標測定機（CMM ）

接触型 3D スキャナーは、部品を物理的にプローブ (接触) し、プローブが部品の周りを移動するときにセンサーの位置を記録することによって機能します。

接触型 3D スキャナーには主に 2 つの種類があります。

  • 座標測定機（CMM）は、従来、3つの垂直移動軸とZ軸に取り付けられたタッチプローブを備えています。タッチプローブが部品の周囲を移動すると、各軸のセンサーが位置を記録し、XYZ座標を生成します。最新のCMMは5軸システムで、さらに2つの軸が旋回センサーヘッドによって提供されます。CMMは、ミクロン単位の精度を実現する最も正確な3D測定方法です。精度に加えて、CMMの最大の利点は、自律（CNC）モードまたは手動プローブシステムとして動作できることです。CMMの欠点は、初期費用と操作に必要な専門知識です。
  • 多関節アームは、通常、各関節に極性センサーを備えた複数のセグメントを備えています。CMMと同様に、多関節アームが部品の周りを移動すると、センサーが位置を記録し、複雑な計算と各関節の手首の回転角度とヒンジ角度を用いてアームの先端の位置を計算します。CMMほど正確ではありませんが、多関節アームは高い精度を実現し、安価で、やや使いやすいという利点があります。CNCオプションは通常ありません。FARO TechnologiesやHexagon ABなどの企業は、この技術の著名な開発企業です。[ 18 ]

最新の CMM と多関節アームには、タッチプローブの代わりに非接触型レーザースキャナーを取り付けることもできます。

非接触アクティブ

アクティブスキャナーは、何らかの放射線または光を放射し、その反射光または物体を通過する放射線を検出することで、物体または環境を調査します。使用される放射の種類としては、光、超音波、X線などがあります。

飛行時間

このLIDARスキャナーは、建物や岩石などをスキャンして3Dモデルを作成するために使用できます。LIDARはレーザービームを広範囲に照射できます。ヘッドは水平方向に回転し、ミラーは垂直方向に反転します。レーザービームは、経路上の最初の物体までの距離を測定するために使用されます。

飛行時間型 3D レーザー スキャナーは、レーザー光を使用して対象をプローブするアクティブ スキャナーです。このタイプのスキャナーの中核となるのは、飛行時間型レーザー距離計です。レーザー距離計は、光パルスの往復時間を計測することで表面までの距離を検出します。レーザーを使用して光パルスを放射し、反射光が検出器に届くまでの時間を測定します。光速はわかっ ているので、往復時間から光の移動距離が決まり、これはスキャナーと表面の間の距離の 2 倍になります。往復時間が である場合、距離は に等しくなります。飛行時間型 3D レーザー スキャナーの精度は、時間をどれだけ正確に測定できるかによって決まります。光が 1 ミリメートルを移動するのにかかる時間は、約 3.3ピコ秒です。 c{\displaystyle c}t{\displaystyle t}c⋅t/2{\displaystyle \textstyle c\!\cdot \!t/2}t{\displaystyle t}

レーザーレンジファインダーは、その視野方向にある一点の距離のみを検出します。そのため、スキャナーはレンジファインダーの視野方向を変更することで、視野全体を一度に一点ずつスキャンします。レーザーレンジファインダーの視野方向は、レンジファインダー自体を回転させる方法と、回転ミラーシステムを使用する方法があります。後者の方法は、ミラーがはるかに軽量で、より高速かつ高精度に回転させることができるため、一般的に使用されています。一般的な飛行時間型3Dレーザースキャナーは、毎秒10,000～100,000点の距離を測定できます。

飛行時間型デバイスは2D構成でも利用可能であり、これは飛行時間型カメラと呼ばれます。[ 19 ]

三角測量

レーザー三角測量センサーの原理。2つの物体の位置を示します。

三角測量ベースの 3D レーザー スキャナーも、レーザー光を使用して環境をプローブするアクティブ スキャナーです。飛行時間型 3D レーザー スキャナーと比較して、三角測量レーザーは対象物にレーザーを照射し、カメラを使用してレーザー ドットの位置を探します。レーザーが表面に当たる距離に応じて、レーザー ドットはカメラの視野内のさまざまな場所に表示されます。この手法は、レーザー ドット、カメラ、およびレーザー エミッターが三角形を形成するため、三角測量と呼ばれます。三角形の 1 辺の長さ、つまりカメラとレーザー エミッター間の距離は既知です。レーザー エミッターの角の角度も既知です。カメラの視野内のレーザー ドットの位置を調べることで、カメラの角の角度を判断できます。これらの 3 つの情報により、三角形の形状とサイズが完全に決定され、三角形のレーザー ドットの角の位置が示されます。[ 20 ]ほとんどの場合、取得プロセスを高速化するために、単一のレーザードットではなく、レーザーストライプが物体上を走査されます。三角測量による距離測定は古代にまで遡ります。

強みと弱み

飛行時間型距離計は、数キロメートル単位の長距離を測定できます。そのため、建物や地形などの大型構造物のスキャンに適しています。欠点は、光速が速いため往復時間の測定が困難で、距離測定の精度がミリメートル単位と比較的低いことです。

一方、三角測量距離計は、適度な大きさの装置では測定範囲が通常数メートル程度に限られますが、精度は比較的高く、数十マイクロメートル程度です。

飛行時間型スキャナの精度は、レーザーが物体の端に当たると失われる場合があります。これは、スキャナに返される情報が 1 つのレーザー パルスに対して 2 つの異なる場所からのものとなるためです。物体の端に当たった点のスキャナの位置に対する相対座標は平均に基づいて計算されるため、その点は間違った場所に置かれます。物体に高解像度スキャンを使用する場合、ビームが端に当たる可能性が高くなり、結果として得られるデータには物体の端のすぐ後ろにノイズが表示されます。ビーム幅の狭いスキャナはこの問題を解決するのに役立ちますが、距離が離れるにつれてビーム幅が広くなるため、範囲によって制限されます。ソフトウェアは、レーザー ビームが最初に当たった物体が 2 番目に当たった物体を打ち消すように判断することでも役立ちます。

1秒あたり1万サンプルポイントの速度で、低解像度のスキャンは1秒未満で完了しますが、数百万サンプルを必要とする高解像度のスキャンは、一部の飛行時間型スキャナーでは数分かかることがあります。このことが問題となるのは、動きによる歪みです。各ポイントは異なる時間にサンプリングされるため、被写体またはスキャナーの動きは収集されたデータに歪みをもたらします。そのため、通常は被写体とスキャナーの両方を安定したプラットフォームに設置し、振動を最小限に抑える必要があります。これらのスキャナーを使用して動きのある物体をスキャンするのは非常に困難です。

最近では、小さな振動による歪み[ 21 ]や動きや回転による歪みを補正する研究が行われています。[ 22 ]

短距離レーザースキャナーは通常、1メートルを超える被写界深度をカバーできません。 [ 23 ]一定時間同じ位置でスキャンすると、温度変化によりスキャナーの位置がわずかに動くことがあります。スキャナーを三脚に設置し、スキャナーの片側に強い日光が当たると、三脚のその側が膨張し、スキャンデータが片側から反対側へとゆっくりと歪みます。一部のレーザースキャナーには、スキャン処理中のスキャナーの動きを補正するためのレベル補正装置が内蔵されています。

コノスコピックホログラフィー

コノスコピックシステムでは、レーザー光線を表面に投影し、同じ光線経路に沿った反射光をコノスコピック結晶に通してCCDに投影します。その結果得られる回折パターンを周波数分析することで、測定対象面までの距離を測定できます。コノスコピックホログラフィーの主な利点は、測定に必要な光線経路が1つだけであることで、例えば微細にドリルで穴を開けた穴の深さを測定できます。[ 24 ]

ハンドヘルドレーザースキャナー

ハンドヘルドレーザースキャナーは、上述の三角測量メカニズムを用いて3D画像を作成します。ハンドヘルドデバイスからレーザー点またはレーザー線が物体に投影され、センサー（通常は電荷結合素子または位置感応素子）が物体表面までの距離を測定します。データは内部座標系を基準として収集されるため、スキャナーが移動している場所でデータを収集するには、スキャナーの位置を特定する必要があります。スキャナーの位置は、スキャン対象表面上の参照特徴（通常は粘着性反射板ですが、研究では自然の特徴も使用されています）[ 25 ] [ 26 ]を用いてスキャナーが特定するか、外部追跡法を用いて特定できます。外部追跡は、多くの場合、レーザートラッカー（センサー位置を提供）と内蔵カメラ（スキャナーの向きを特定）を組み合わせたもの、または3台以上のカメラを用いた写真測量ソリューション（スキャナーの6自由度を完全に実現）の形をとります。どちらの手法も、スキャナーに取り付けられた赤外線発光ダイオード（LED）を使用し、周囲の光に対する耐性を持つフィルターを通してカメラがそれを捉えます。[ 27 ]

データはコンピュータによって収集され、三次元空間内のデータポイントとして記録されます。処理によって三角形メッシュに変換され、その後、多くの場合、非均一な有理Bスプライン曲面としてコンピュータ支援設計モデルが作成されます。携帯型レーザースキャナーは、このデータと、表面のテクスチャと色を捉えるパッシブな可視光センサーを組み合わせて、完全な3Dモデル を構築（または「リバースエンジニアリング」）することができます。

構造化光

構造化光3Dスキャナー（Matterport Pro2）で建築物の内装をキャプチャします。三脚上で回転するこのスキャナーは、光のパターンを投影し、周囲の空間の3Dモデルを構築します。

構造化光型3Dスキャナーは、被写体に光のパターンを投影し、被写体におけるパターンの変形を観測します。パターンは、LCDプロジェクターまたはその他の安定した光源を用いて被写体に投影されます。パターンプロジェクターからわずかにオフセットされたカメラがパターンの形状を捉え、視野内の各点までの距離を計算します。

構造化光スキャンは依然として非常に活発な研究分野であり、毎年多くの研究論文が発表されています。また、完全地図は、対応問題を解決し、エラー検出とエラー訂正を可能にする構造化光パターンとして有用であることが証明されています。[ 28 ]

構造化光3Dスキャナーの利点は、速度と精度です。構造化光スキャナーは、一度に1点ずつスキャンするのではなく、複数の点、あるいは視野全体を一度にスキャンします。視野全体をほんの一瞬でスキャンすることで、動きによる歪みの問題を軽減、あるいは完全に排除できます。既存のシステムの中には、移動する物体をリアルタイムでスキャンできるものもあります。

デジタルフリンジ投影と位相シフト技術（ある種の構造化光法）を用いたリアルタイムスキャナが開発され、動的に変形可能な物体（例えば表情）の高密度詳細を毎秒40フレームでキャプチャ、再構成、レンダリングすることが可能となった。[ 29 ]最近、別のスキャナが開発された。このシステムには様々なパターンを適用でき、キャプチャとデータ処理のフレームレートは毎秒120フレームに達する。また、動く2つの手など、孤立した表面をスキャンすることもできる。[ 30 ]バイナリデフォーカス技術を用いることで、毎秒数百[ 31 ]から数千フレームに達する速度のブレークスルーが達成された。 [ 32 ]

変調光

変調光式3Dスキャナーは、被写体に連続的に変化する光を照射します。通常、光源は正弦波状に振幅を周期的に変化させます。カメラが反射光を検出し、パターンの変化量から光の移動距離を算出します。変調光式3Dスキャナーはレーザー以外の光源からの光も無視するため、干渉は発生しません。

ボリューム測定技術

医学

コンピュータ断層撮影（CT）は、大量の2次元X線画像から物体内部の3次元画像を生成する医療用画像診断法です。磁気共鳴画像（MRI）も同様の医療用画像診断法ですが、MRIはコンピュータ断層撮影（CT）よりも体内の様々な軟部組織間のコントラストがはるかに優れているため、神経系（脳）、筋骨格系、心血管系、腫瘍（がん）の画像診断に特に有効です。これらの技術は、直接視覚化、操作、または等値面抽出アルゴリズムを用いて従来の3Dサーフェスに変換可能な離散的な3Dボリューム表現を生成します。

産業

産業用コンピューター断層撮影法、マイクロ断層撮影法、MRI は医療で最もよく使用されていますが、非破壊材料試験、リバースエンジニアリング、生物標本や古生物学的標本の調査など、物体やその内部のデジタル表現を取得する他の分野でも使用されています。

非接触パッシブ

パッシブ型3Dイメージングソリューションは、それ自体はいかなる種類の放射線も放出せず、反射した周囲放射線を検出することで実現します。このタイプのソリューションの多くは、容易に入手できる周囲放射線である可視光を検出します。赤外線など、他の種類の放射線も使用できます。パッシブ型は、ほとんどの場合、特別なハードウェアは必要なく、シンプルなデジタルカメラのみで済むため、非常に安価に実現できます。

  • 立体視システムでは通常、わずかに離れた2台のビデオカメラが同じシーンを撮影します。各カメラが捉えた画像のわずかな違いを分析することで、画像内の各点における距離を測定することができます。この手法は、人間の立体視と同じ原理に基づいています。[ 33 ]
  • 測光システムは通常、1台のカメラを使用し、さまざまな照明条件下で複数の画像を撮影します。これらの技術は、画像形成モデルを反転させることで、各ピクセルにおける表面の向きを復元しようとします。
  • シルエット法では、コントラストの強い背景を背景に、三次元物体の周囲を撮影した一連の写真から作成したアウトラインを使用します。これらのシルエットを押し出し、交差させることで、物体の視覚的な外殻近似を形成します。この手法では、物体の凹部（ボウルの内側など）を検出できない場合があります。

写真測量非接触受動法

固定カメラアレイなどの複数の視点から撮影された画像は、写真測量再構成パイプラインで被写体から撮影され、3D メッシュまたはポイント クラウドを生成することができます。

写真測量は、写真画像の分析に基づいて、物体の3D形状に関する信頼性の高い情報を提供します。結果として得られる3Dデータは通常、3Dポイントクラウド、3Dメッシュ、または3Dポイントとして提供されます。[ 34 ]最新の写真測量ソフトウェアアプリケーションは、3D再構築のために大量のデジタル画像を自動的に分析しますが、再構築パイプラインの重要なステップである画像内のカメラの3D位置をソフトウェアが自動的に決定できない場合は、手動による操作が必要になる場合があります。PhotoModeler 、Geodetic Systems、Autodesk ReCap、RealityCapture、Agisoft Metashapeなど、さまざまなソフトウェアパッケージが利用可能です（写真測量ソフトウェアの比較を参照）。

  • 近距離写真測量では、通常、固定焦点距離レンズを備えたDSLRなどの手持ちカメラを使用して、3D再構築用のオブジェクトの画像をキャプチャします。[ 35 ]被写体には、建物のファサード、車両、彫刻、岩、靴などの小さなオブジェクトが含まれます。
  • カメラアレイは、複数のカメラを同期させて被写体を複数の視点から同時に撮影し、人やペットなどの生きた物体の3Dポイントクラウドまたはメッシュを生成するために使用できます。[ 36 ]
  • 広角写真測量は、360 カメラなどの広角レンズカメラを使用して、建物の内部や密閉された空間を撮影するために使用できます。
  • 航空写真測量は、衛星、商用航空機、またはUAV ドローンによって取得された航空画像を使用して、建物、構造物、地形の画像を収集し、ポイント クラウドまたはメッシュに 3D 再構築します。

取得したセンサーデータからの取得

LIDARデータと高解像度画像から半自動で建物を抽出することも可能である。この方法でも、物理的に場所や物体に向かって移動することなくモデリングを行うことができる。 [ 37 ]航空機LIDARデータから数値表層モデル（DSM）を生成し、地面より高い物体をDSMから自動的に検出することができる。建物に関する一般的な知識に基づいて、サイズ、高さ、形状情報などの幾何学的特性を用いて、建物を他の物体から区別する。抽出された建物の輪郭は、直交アルゴリズムを用いて簡略化され、地図品質が向上する。分水嶺解析を実施して、建物の屋根の尾根線を抽出することができる。尾根線と傾斜情報を用いて、建物を種類ごとに分類する。その後、3つのパラメトリック建物モデル（平屋、切妻、寄棟）を用いて建物を再構築する。[ 38 ]

現場センサーからの取得

ライダーやその他の地上レーザースキャン技術[ 39 ]は、高さや距離の情報を収集する最も高速で自動化された方法を提供します。建物の高さ測定のためのライダーまたはレーザーは非常に有望になりつつあります。[ 40 ]航空機搭載ライダーと地上レーザースキャン技術の両方の商用アプリケーションは、建物の高さ抽出のための高速で正確な方法であることが証明されています。建物抽出タスクは、建物の位置、地面の標高、方向、建物のサイズ、屋上の高さなどを決定するために必要です。ほとんどの建物は、一般的な多面体で十分な詳細まで記述されます。つまり、その境界は平面と直線の集合で表すことができます。建物のフットプリントをポリゴンとして表現するなどのさらなる処理は、GISデータベースにデータを格納するために使用されます。

Fruh氏とZakhor氏は、レーザースキャンと地上レベルおよび鳥瞰図から撮影された画像を用いて、テクスチャ付き3D都市モデルを自動作成する手法を提示しています。この手法では、詳細なファサードモデルを補完的な航空モデルに登録し、統合します。航空モデリングプロセスでは、地形プロファイルと建物の屋根を含む、エリア全体の鳥瞰図を含む0.5メートル解像度のモデルを生成します。地上モデリングプロセスでは、建物ファサードの詳細なモデルが生成されます。航空レーザースキャンから得られたDSMを用いて、取得車両の位置を特定し、モンテカルロ法（MCL）を用いて地上ファサードを航空モデルに登録します。最後に、2つのモデルを異なる解像度で統合し、3Dモデルを生成します。

Haala、Brenner、Andersは、航空機搭載型レーザー高度計を用いて、高さデータと既存の建物の平面図を組み合わせました。建物の平面図は、地図や図面といったアナログ形式、あるいは2D GISといったデジタル形式で既に取得されていました。このプロジェクトは、これらの異なる種類の情報を統合することで、自動データ取得を可能にすることを目的として実施されました。その後、このプロジェクトでは、地上画像のマッピングといったテクスチャ処理によって、仮想現実の都市モデルが生成されます。このプロジェクトは、3D都市GISの迅速な取得の実現可能性を実証しました。平面図は、3D建物再建のためのもう一つの非常に重要な情報源であることが証明されました。自動処理の結果と比較して、これらの平面図は人間の解釈によって明確にされた集約情報を含んでいるため、より信頼性が高いことが証明されました。このため、平面図は再建プロジェクトのコストを大幅に削減することができます。建物再建に使用可能な既存の平面図データの例としては、すべての農地の境界や既存の建物の平面図を含む、土地の分布に関する情報を提供するデジタル地籍図があります。さらに、道路名や建物の用途（例：ガレージ、住宅、オフィスビル、工業ビル、教会）などの情報がテキストシンボルの形で提供されます。現在、デジタル地籍地図は、主に既存の地図や図面をデジタル化することで作成された、地域をカバーするデータベースとして構築されています。

料金

  • 地上レーザースキャン装置（パルスまたは位相装置）と処理ソフトウェアのセット価格は、通常15万ユーロからとなります。精度の低い装置（Trimble VXなど）は、7万5千ユーロ程度です。
  • 地上LIDARシステムのコストは約30万ユーロです。
  • RCヘリコプターに搭載された通常の静止画カメラ（写真測量法）を用いたシステムも可能であり、その費用は約25,000ユーロです。気球に静止画カメラを搭載したシステムはさらに安価（約2,500ユーロ）ですが、追加の手作業による処理が必要になります。この手作業による処理には、1日あたり約1ヶ月の作業時間が必要となるため、長期的には依然として高価なソリューションとなります。
  • 衛星画像の入手も費用がかかります。高解像度のステレオ画像（0.5m解像度）は約11,000ユーロです。画像衛星としては、クイックバードやイコノスなどがあります。高解像度のモノスコピック画像は約5,500ユーロです。やや解像度の低い画像（例えば、解像度2mのCORONA衛星の画像）は、2枚あたり約1,000ユーロです。Google Earthの画像は解像度が低すぎるため、正確な3Dモデルを作成することはできません。[ 41 ]

復興

点群から

フロリダ州マイアミにあるデイビッド・W・ダイアー連邦ビルと米国裁判所の点群データ

3D スキャナーと 3D イメージングによって生成されたポイントクラウドは、建築および建設業界での測定と視覚化に直接使用できます。

モデルから

ただし、ほとんどのアプリケーションでは、代わりにポリゴン 3D モデル、NURBSサーフェス モデル、または編集可能なフィーチャベースの CAD モデル (ソリッド モデルとも呼ばれます) を使用します。

  • ポリゴンメッシュモデル：形状を多角形で表現する場合、曲面は多数の小さなファセット面を持つ平面としてモデル化されます（球体をミラーボールとしてモデル化することを考えてみてください）。ポリゴンモデル（メッシュモデルとも呼ばれます）は、視覚化や一部のCAM（機械加工など）に便利ですが、一般的に「重い」（つまり、非常に大きなデータセット）ため、この形式では編集が比較的困難です。ポリゴンモデルへの再構築には、隣接する点を見つけて直線でつなぎ、連続した面を作成する作業が含まれます。この目的のために、無料および有料の多くのアプリケーションが利用可能です（例：GigaMesh、MeshLab、PointCab、AutoCAD用のkubit PointCloud、Reconstructor、imagemodel、PolyWorks、Rapidform、Geomagic、Imageware、Rhino 3Dなど）。
  • サーフェス モデル: モデリングの次の高度なレベルでは、曲面パッチのキルトを使用して形状をモデル化します。これらは、NURBS、T スプライン、またはその他の曲線トポロジの曲線表現である可能性があります。NURBS を使用すると、球面形状が真の数学的球になります。一部のアプリケーションでは手動でパッチ レイアウトを行うことができますが、最高クラスのアプリケーションでは、自動パッチ レイアウトと手動レイアウトの両方が提供されています。これらのパッチには、CAD にエクスポートしたときに軽量で操作しやすいという利点があります。サーフェス モデルはある程度編集可能ですが、押したり引いたりして表面を変形させるという彫刻的な感覚に限られます。この表現は、有機的で芸術的な形状のモデリングに適しています。サーフェス モデラーのプロバイダーには、Rapidform、Geomagic、Rhino 3D、Maya、T スプラインなどがあります。
  • ソリッドCADモデル：エンジニアリング／製造の観点から見ると、デジタル化された形状の究極の表現は、編集可能なパラメトリックCADモデルです。CADでは、球体はパラメトリックなフィーチャによって記述され、値（中心点や半径など）を変更することで簡単に編集できます。

これらのCADモデルは、単にオブジェクトの外形や形状を記述するだけでなく、「設計意図」（すなわち、重要な特徴と他の特徴との関係）も具体化します。形状だけでは設計意図が明確に示されない例として、ブレーキドラムのラグボルトが挙げられます。ラグボルトはドラムの中心にある穴と同心円状に配置する必要があります。この知識がCADモデルの作成手順と方法を決定します。この関係性を認識している設計者は、ラグボルトを外径ではなく中心を基準に設計するでしょう。CADモデルを作成するモデラーは、完成したCADモデルに形状と設計意図の両方を含める必要があります。

ベンダーは、パラメトリック CAD モデルを取得するためのさまざまなアプローチを提供しています。NURBS サーフェスをエクスポートし、CAD 設計者に CAD でのモデル完成を任せるベンダーもあります (例: Geomagic、Imageware、Rhino 3D )。スキャン データを使用して編集および検証可能なフィーチャ ベースのモデルを作成し、完全なフィーチャ ツリーとともに CAD にインポートすることで、形状と設計意図の両方をとらえた完全なネイティブ CAD モデルを生成するベンダーもあります (例: Geomagic、Rapidform )。たとえば、市場では SolidWorks などの定評ある CAD プログラム用のさまざまなプラグインが提供されています。Xtract3D、DezignWorks、Geomagic for SolidWorks を使用すると、3D スキャンをSolidWorks内で直接操作できます。また、CAD 環境内で制限されたポイントやポリゴン モデルを操作できる堅牢な CAD アプリケーションもあります (例: CATIA、AutoCAD、Revit )。

2Dスライスのセットから

CTスキャンされたDICOM画像から脳と眼球を3D再構成したものです。この画像では、骨や空気の密度を持つ領域を透明化し、スライスをほぼ自由空間に重ね合わせています。脳を取り囲む外側のリング状の物質は、頭蓋骨の外側にある皮膚と筋肉の軟部組織です。黒い背景を作るため、スライスを黒い四角で囲んでいます。これらは単純に2D画像を積み重ねただけなので、端から見るとスライスは実質的に厚さがゼロになり、見えなくなります。各DICOMスキャンは、平均約5mmの薄いスライスにまとめられています。

CT、産業用CT、MRI、マイクロCTスキャナーは、点群ではなく、2Dスライス（それぞれ「断層画像」と呼ばれる）の集合を生成し、それらを「積み重ねて」3D画像を生成します。必要な出力に応じて、いくつかの方法があります。

  • ボリュームレンダリング：物体の各部位は通常、異なる閾値またはグレースケール濃度を持ちます。これにより、3次元モデルを構築し、画面上に表示することができます。様々な閾値から複数のモデルを構築することで、物体の各構成要素を異なる色で表現することができます。ボリュームレンダリングは通常、スキャンした物体の視覚化にのみ使用されます。
  • 画像セグメンテーション：異なる構造が類似した閾値/グレースケール値を持つ場合、ボリュームレンダリングパラメータを調整するだけではそれらを分離することが不可能になることがあります。この解決策はセグメンテーションと呼ばれ、画像から不要な構造を除去する手動または自動の手順です。画像セグメンテーションソフトウェアは通常、セグメント化された構造をCADまたはSTL形式でエクスポートし、さらに操作することができます。
  • イメージベースメッシング：3D画像データを数値解析（CFDやFEAなど）に使用する場合、CADからデータを単純にセグメント化してメッシングするだけでは時間がかかり、画像データ特有の複雑なトポロジーでは事実上不可能になることがあります。この解決策はイメージベースメッシングと呼ばれ、スキャンデータの正確でリアルな幾何学的記述を自動的に生成するプロセスです。

レーザースキャンから

レーザースキャンとは、レーザー技術を用いて表面をサンプリングまたはスキャンする一般的な手法を指します。レーザーの出力とスキャン結果の違いによって、様々な応用分野があります。低出力レーザーは、スキャン対象表面に影響を与えたくない場合、例えばデジタル化のみが必要な場合に使用されます。共焦点レーザースキャンまたは3Dレーザースキャンは、スキャン対象表面の情報を取得する方法です。また、低出力の応用例として、太陽電池の平坦度計測に構造化光投影システムを用いる方法もあります。 [ 42 ]このシステムは、1時間あたり2000枚を超えるウェーハの応力計算を可能にします。 [ 43 ]

産業用途のレーザースキャン装置に使用されるレーザー出力は、通常1W未満です。出力レベルは通常200mW以下ですが、それ以上になる場合もあります。

写真から

3Dデータの取得と物体の再構成は、ステレオ画像ペアを用いて行うことができます。ステレオ写真測量法、または重ね合わせた画像ブロックに基づく写真測量は、2D画像を用いた3Dマッピングと物体の再構成における主要なアプローチです。近距離写真測量法も成熟しており、カメラやデジタルカメラを用いて建物などの物体の近距離画像を撮影し、航空写真測量法と全く同じ理論を用いて再構成することが可能となっています。このようなことが可能なソフトウェアの一例として、Vexcel FotoG 5が挙げられます。 [ 44 ] [ 45 ]このソフトウェアは現在、Vexcel GeoSynthに置き換えられています。[ 46 ]同様のソフトウェアとしては、Microsoft Photosynthがあります。[ 47 ] [ 48 ]

Sisi Zlatanovaは、2D 空中ステレオ画像から 3D の位相構造データを取得する半自動手法を発表しました。[ 49 ]このプロセスでは、3D オブジェクトを自動的に再構成するために必要な多数のポイントを手動でデジタル化します。再構成された各オブジェクトは、ステレオモデルにワイヤーフレームグラフィックを重ね合わせることで検証されます。位相構造化された 3D データはデータベースに保存され、オブジェクトの視覚化にも使用されます。2D 画像を使用した 3D データ取得に使用される代表的なソフトウェアとしては、Agisoft Metashape、[ 50 ] RealityCapture、[ 51 ] ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique) などがあります。[ 52 ]

フランツ・ロッテンシュタイナーは、半自動建物抽出手法と、地形情報システムにおいて地形やその他の地形データと併せて建物モデルを保存する概念を開発した。彼のアプローチは、ハイブリッドモデリング手法を適用した写真測量プロセスに建物パラメータ推定を統合することに基づいている。建物は単純なプリミティブの集合に分解され、それらは個別に再構成された後、ブール演算子によって結合される。プリミティブと複合建物モデルの両方の内部データ構造は、境界表現手法に基づいている[ 53 ] [ 54 ]。

Zhang ら[ 55 ]の複数画像からのサーフェス再構築のアプローチでは、複数の画像が使用されます。中心的なアイデアは、3D ステレオ データと 2D のキャリブレーション済み画像の両方の統合を探求することです。このアプローチは、複数の画像の形状の精査を通過した堅牢で正確な特徴点のみが空間で再構築されるという事実に基づいています。密度の不足とステレオ データの避けられない穴は、複数の画像からの情報を使用して埋める必要があります。つまり、最初にステレオ ポイントから小さなサーフェス パッチを作成し、次にベスト ファースト戦略を使用して、画像からその近傍の信頼性の高いパッチのみをサーフェス全体に徐々に伝播するというアイデアです。したがって、問題は、画像から指定された一連のステレオ ポイントを通過する最適なローカル サーフェス パッチを検索することに帰着します。

マルチスペクトル画像は3D建物検出にも利用されます。この処理では、最初のパルスデータと最後のパルスデータ、および正規化された植生指数の差が使用されます。[ 56 ]

投影画像や影画像、あるいはそれらの組み合わせを用いて、単一画像から物体間の距離や物体間の距離を測定する新しい計測技術も採用されています。この技術は、処理時間が短く、ステレオ計測よりもはるかに低コストであることから注目を集めています。

アプリケーション

宇宙実験

3Dスキャン技術は、欧州宇宙機関の宇宙岩石のスキャンに使用されている。[ 57 ] [ 58 ]

建設業および土木工学

  • ロボット制御：例えばレーザースキャナはロボットの「目」として機能する可能性がある。[ 59 ] [ 60 ]
  • 橋梁、工業プラント、記念碑の完成図
  • 史跡の記録[ 61 ]
  • 敷地モデリングとレイアウト計画
  • 品質管理
  • 数量調査
  • ペイロード監視[ 62 ]
  • 高速道路の再設計
  • 地震、船舶/トラックの衝突、火災などの極端な負荷にさらされることによって生じる構造の変化を検出するために、既存の形状/状態のベンチマークを確立します。
  • GIS（地理情報システム）マップ[ 63 ]と地理情報学を作成します。
  • 鉱山やカルスト地形における地下レーザースキャン[ 64 ]
  • 法医学的文書[ 65 ]

設計プロセス

  • 複雑な部品や形状を扱う際の精度向上、
  • 複数のソースからの部品を使用した製品設計の調整、
  • 古いCDスキャンをより最新の技術で更新する
  • 紛失した部品や古くなった部品の交換、
  • 例えば自動車製造工場などで、現状設計サービスを可能にすることでコスト削減を実現します。
  • ウェブ共有スキャンで「プラントをエンジニアに届ける」
  • 旅費の節約。

エンターテインメント

3Dスキャナーは、映画、ビデオゲーム、レジャー用のデジタル3Dモデルを作成するためにエンターテインメント業界で使用されています。 [ 66 ]バーチャルシネマトグラフィーでは特に活用されています。現実世界にモデルに相当するものが存在する場合、3Dモデリングソフトウェアを使用して手動でモデルを作成するよりも、現実世界のオブジェクトをスキャンする方がはるかに高速です。アーティストは、コンピュータ上で直接デジタルモデルを作成するのではなく、欲しいものの物理的なモデルを彫刻し、それをデジタル形式でスキャンすることがよくあります。

3D写真

マドローダムミニチュアパークのファンタジトロン写真ブースで撮影された2D写真から、シェイプウェイズが石膏ベースの印刷を使用して作成した1:20スケールの3Dセルフィー。
マドローダムの Fantasitron 3D フォト ブース

3Dスキャナーは、カメラを使用して3Dオブジェクトを正確に表現するために進化しています。[ 67 ] 2010年以降、人物の3Dポートレート（3Dフィギュアまたは3Dセルフィー）を作成する企業が登場しています。

マドリードのレストランチェーン80 Degreesの拡張現実メニュー[ 68 ]

法執行機関

3Dレーザースキャンは世界中の法執行機関で利用されています。3Dモデルは現場での記録に使用されます。[ 69 ]

  • 犯罪現場
  • 弾道
  • 血痕パターン分析
  • 事故再現
  • 爆撃
  • 飛行機墜落事故など

リバースエンジニアリング

機械部品のリバースエンジニアリングには、再現する対象物の正確なデジタルモデルが必要です。正確なデジタルモデルは、点の集合ではなく、ポリゴンメッシュ、平面または曲面のNURBSサーフェスの集合、あるいは機械部品の場合はCADソリッドモデルで表現できます。3Dスキャナーは、自由形状や徐々に形状が変化する部品、さらには角柱状の形状をデジタル化するのに使用できますが、座標測定機は通常、非常に角柱状のモデルの単純な寸法を測定するためにのみ使用されます。これらのデータポイントは、通常は専用のリバースエンジニアリングソフトウェアを使用して処理され、使用可能なデジタルモデルが作成されます。

不動産

土地や建物を3Dモデルにスキャンすることで、購入者は物件に赴くことなく、どこからでも遠隔で物件内を巡視・検査することができます。[ 70 ]例えば、Matterportなどの企業は、構造化光スキャナーやLiDARスキャナーを使用して物件のインタラクティブな「デジタルツイン」を作成し、購入希望者がバーチャルツアーを体験できるようにしています。[ 71 ]典型的なツアーには、物件全体の3D断面図を示す「ドールハウスビュー」と、一人称視点のナビゲーションのための「インサイドビュー」が含まれています。[ 72 ]

バーチャル/リモート観光

興味のある場所の環境をキャプチャし、3Dモデルに変換することができます。このモデルは、VRインターフェースまたは従来の2Dインターフェースを介して、一般の人々が探索することができます。これにより、ユーザーは移動に不便な場所を探索できるようになります。[ 73 ]バンクーバーiTech Preparatory Middle Schoolの歴史科の生徒グループは、100点以上の遺物を3Dスキャンしてバーチャルミュージアムを作成しました。[ 74 ]

文化遺産

歴史的遺跡や遺物をスキャンして文書化と分析を行う研究プロジェクトは数多く行われてきました。[ 75 ]得られたモデルは、様々な分析アプローチに活用することができます。[ 76 ] [ 77 ]

3Dスキャンと3Dプリント技術を組み合わせることで、従来の石膏鋳造技術を使用せずに実物の複製が可能になります。従来の石膏鋳造技術は、多くの場合、貴重品や繊細な文化遺産に施すには侵襲性が大きすぎる場合があります。 [ 78 ]典型的な応用シナリオの例として、ガーゴイルの模型を3Dスキャナーでデジタル的に取得し、生成された3DデータをMeshLabで処理しました。得られたデジタル3Dモデルをラピッドプロトタイピングマシンに送り、元の物体の実物の樹脂製レプリカを作成しました。

博物館や考古学遺物の3Dモデルの作成[ 79 ] [ 80 ] [ 81 ]

ミケランジェロ

1999年、2つの異なる研究グループがミケランジェロの彫像のスキャンを開始しました。スタンフォード大学のマーク・ルヴォイ率いるグループ[ 82 ]は、サイバーウェア社製のカスタムレーザー三角測量スキャナを使用して、フィレンツェにあるミケランジェロの彫像、特にダビデ像、プリジョーニ像、メディチ礼拝堂の4体の彫像をスキャンしました。スキャンでは、ミケランジェロの彫刻の跡が確認できるほど詳細なデータポイントが0.25mmごとに1サンプル生成されました。これらの詳細なスキャンにより、大量のデータ（最大32ギガバイト）が生成され、スキャンデータの処理には5か月かかりました。ほぼ同じ時期に、H・ラシュマイヤーとF・ベルナルディーニ率いるIBMの研究グループがフィレンツェのピエタをスキャンし、形状と色彩の詳細を取得しました。スタンフォード大学のスキャンキャンペーンによって得られたデジタルモデルは、2004年に行われた同彫像の修復に徹底的に活用されました[ 83 ]

モンティセロ

2002年、デイビッド・ルーブケらはトーマス・ジェファーソンのモンティチェロをスキャンした。[ 84 ]市販の飛行時間型レーザースキャナ DeltaSphere 3000 が使用された。スキャナのデータは後にデジタル写真のカラーデータと組み合わされ、2003年にニューオーリンズ美術館で展示されたバーチャル・モンティチェロとジェファーソンズ・キャビネットとなった。バーチャル・モンティチェロの展示はジェファーソンの図書館をのぞく窓をシミュレートしたものだ。この展示は壁のリアプロジェクションディスプレイと鑑賞者用の立体視メガネで構成されていた。このメガネは偏光プロジェクターと組み合わせることで3D効果を生み出した。メガネの位置追跡ハードウェアにより鑑賞者が動き回るのに合わせてディスプレイが適応し、ディスプレイが実際にはジェファーソンの図書館をのぞく壁の穴であるかのような錯覚を生み出した。ジェファーソンズ・キャビネットの展示はジェファーソンズ・キャビネットのバリアステレオグラム（基本的には角度によって違って見える非アクティブホログラム）であった。

楔形文字板

楔形文字粘土板の最初の3Dモデルは2000年にドイツで取得されました。[ 85 ] 2003年にはいわゆるデジタルハンムラビプロジェクトが、解像度0.025 mm（0.00098インチ）の規則的なグリッドパターンを用いたレーザー三角測量スキャナで楔形文字粘土板を取得しました。[ 86 ] 2009年にハイデルベルク大学が粘土板取得に高解像度3Dスキャナを使用したのをきっかけに、3Dモデルから楔形文字を視覚化して抽出するGigaMeshソフトウェアフレームワークの開発が始まりました。 [ 87 ]これを使用して、イエナのヒルプレヒトコレクションの約2,000枚の3Dデジタル粘土板を処理し、オープンアクセスのベンチマークデータセット[ 88 ]と、 CC BYライセンスの下で自由に利用できる粘土板の3Dモデルの注釈付きコレクション[ 89 ]を作成しました。[ 90 ]

カスビの墓

2009年にCyArkが実施した3Dスキャンプロジェクトでは、ウガンダのユネスコ世界遺産であるカスビ王家の墓群において、ライカHDS 4500を用いて、ムジブ・アザーラ・ムパンガ（ウガンダのカバカ王の墓群と墓の中心となる建物）の詳細な建築モデルが作成されました。2010年3月16日の火災により、ムジブ・アザーラ・ムパンガの建物の大部分が焼失したため、再建作業は3Dスキャンプロジェクトで作成されたデータセットに大きく依存することになるでしょう。[ 91 ]

「古代ローマのプラスチック」

2005年、ガブリエーレ・グイディらは、前世紀に作られたローマの模型「古代ローマのプラスチック模型」[ 92 ]をスキャンしました。スキャン対象物が大きく、細部まで精密に再現されていたため、三角測量法も飛行時間法もこのプロジェクトの要件を満たしませんでした。しかし、彼らは変調光スキャナを用いることで、模型と同じサイズの物体をスキャンする能力と必要な精度の両方を実現できることを発見しました。変調光スキャナは三角測量スキャナによって補完され、模型の一部をスキャンするために使用されました。

その他のプロジェクト

ペトリー・エジプト考古学博物館の 3D エンカウンター・プロジェクトは、3D レーザースキャンを使用して遺物の高品質な 3D 画像ライブラリを作成し、壊れやすいエジプトの遺物のデジタル移動展示を可能にすることを目指しており、イングリッシュ・ヘリテッジは考古学データや状態データを取得するために幅広いアプリケーションで 3D レーザースキャンの使用を調査しており、リバプールの国立保存センターも委託を受けて、ポータブル オブジェクトや考古学遺跡の現場スキャンを含む 3D レーザー スキャンを制作しています。[ 93 ]スミソニアン協会には、スキャンしようとしている 3D オブジェクトの種類の幅広さで知られるSmithsonian X 3Dというプロジェクトがあります。これらには、昆虫や花などの小さなオブジェクトから、アメリア・イアハートの飛行服などの人間サイズのもの、ガンボート フィラデルフィアなどの部屋サイズのもの、インドネシアのリャン・ブアなどの史跡までが含まれます。また注目すべきは、これらのスキャンのデータは無料で公開されており、いくつかのデータ形式でダウンロードできるということです。

医療用CAD/CAM

3Dスキャナーは、矯正歯科や歯科治療において患者の3D形状をキャプチャするために用いられています。これは、面倒な石膏型に徐々に取って代わりつつあります。その後、CAD/CAMソフトウェアを用いて、矯正器具、義肢、または歯科インプラントの設計と製造が行われます。

多くのチェアサイド歯科CAD/CAMシステムおよび歯科技工所CAD/CAMシステムは、3Dスキャナー技術を用いて歯冠形成物（生体内または生体外）の3D表面をキャプチャし、CADソフトウェアを用いてデジタル修復物を作成し、最終的にCAM技術（CNCミリングマシンや3Dプリンターなど）を用いて最終修復物を作製します。チェアサイドシステムは、生体内での歯冠形成物の3Dスキャンを容易にし、クラウン、オンレー、インレー、ベニアなどの修復物を作製できるように設計されています。

解剖学および生物学教育用の3Dモデル[ 94 ] [ 95 ]および教育用脳神経外科シミュレーション用の死体モデルの作成。[ 96 ]

品質保証と工業計測

現実世界のオブジェクトのデジタル化は、様々な応用分野において極めて重要です。この手法は特に、工業品質保証において幾何学的寸法精度を測定するために適用されています。組み立てなどの工業プロセスは複雑で高度に自動化されており、通常はCAD（コンピュータ支援設計）データに基づいています。問題は、品質保証にも同程度の自動化が求められることです。例えば、現代の自動車を組み立てるのは非常に複雑な作業です。なぜなら、自動車は多くの部品で構成されており、生産ラインの最終段階でそれらを組み合わさなければならないからです。このプロセスの最適なパフォーマンスは、品質保証システムによって保証されます。特に金属部品の形状は、正しい寸法で、互いに適合し、最終的に確実に機能することを保証するために、チェックされなければなりません。

高度に自動化されたプロセスでは、得られた幾何学的測定値が目的の物体を製造する機械に転送されます。機械的な不確実性や摩耗により、結果はデジタル公称値と異なる場合があります。これらの偏差を自動的に捕捉・評価するためには、製造された部品もデジタル化する必要があります。この目的のために、3Dスキャナーを用いて物体の表面から点サンプルを生成し、最終的に公称データと比較します。[ 97 ]

3DデータとCADモデルを比較するプロセスはCAD比較と呼ばれ、金型や工具の摩耗パターンの特定、最終製品の精度の判定、隙間や段差の解析、非常に複雑な彫刻面の解析といった用途に有用な手法です。現在、レーザー三角測量スキャナ、構造化光スキャナ、接触型スキャンが産業用途で広く利用されています。接触型スキャンは最も速度は遅いものの、全体的に最も正確な計測方法です。しかしながら、3Dスキャン技術は従来のタッチプローブ計測に比べて明確な利点があります。白色光スキャナやレーザースキャナは、対象物の全周を正確にデジタル化し、参照点やスプレーを必要とせずに細部や自由曲面を捉えます。部品を損傷するリスクなしに、記録的な速度で表面全体を計測できます。グラフィック比較チャートは、対象物全体の幾何学的偏差を示し、潜在的な原因へのより深い洞察を提供します。[ 98 ] [ 99 ]

オブジェクトの再構築

データ収集後、画像やセンサーから取得した（場合によっては既に処理済みの）データを再構成する必要があります。これは同じプログラム内で行うこともできますが、場合によっては3Dデータをエクスポートし、別のプログラムにインポートして、さらに精緻化したり、追加データを追加したりする必要があります。このような追加データには、GPS位置情報データなどが挙げられます。再構成後、データは地域（GIS）地図[ 100 ] [ 101 ]や、 Google EarthやApple Mapsなどの世界地図に直接組み込むことができます。

ソフトウェア

画像やセンサーから取得した（場合によっては既に処理済みの）データをインポートするために、いくつかのソフトウェアパッケージが使用されています。注目すべきソフトウェアパッケージには以下が含まれます。[ 102 ]

参照

参考文献

  1. ^ Izadi, Shahram; Davison, Andrew; Fitzgibbon, Andrew; Kim, David; Hilliges, Otmar; Molyneaux, David; Newcombe, Richard; Kohli, Pushmeet; Shotton, Jamie; Hodges, Steve; Freeman, Dustin (2011). 「Kinect Fusion」.第24回ACMユーザーインターフェースソフトウェアおよびテクノロジーシンポジウム - UIST '11 議事録. p. 559. doi : 10.1145/2047196.2047270 . ISBN 978-1-4503-0716-1. S2CID  3345516 .
  2. ^ Moeslund, Thomas B.; Granum, Erik (2001年3月1日). 「コンピュータビジョンに基づくヒューマンモーションキャプチャの概観」.コンピュータビジョンと画像理解. 81 (3): 231– 268. CiteSeerX 10.1.1.108.203 . doi : 10.1006/cviu.2000.0897 . 
  3. ^ Wand, Michael; Adams, Bart; Ovsjanikov, Maksim; Berner, Alexander; Bokeloh, Martin; Jenke, Philipp; Guibas, Leonidas; Seidel, Hans-Peter; Schilling, Andreas (2009年4月). 「リアルタイム3Dスキャナデータからの非剛体形状とモーションの効率的な再構築」. ACM Transactions on Graphics . 28 (2): 1– 15. CiteSeerX 10.1.1.230.1675 . doi : 10.1145/1516522.1516526 . S2CID 9881027 .  
  4. ^ Biswas, KK; Basu, Saurav Kumar (2011). 「Microsoft Kinect® を用いたジェスチャー認識」.第5回国際オートメーション・ロボティクス・アプリケーション会議. pp.  100– 103. doi : 10.1109/ICARA.2011.6144864 . ISBN 978-1-4577-0330-0. S2CID  8464855 .
  5. ^ Kim, Pileun; Chen, Jingdao; Cho, Yong K. (2018年5月). 「SLAM駆動型ロボットによる3D点群マッピングと登録」 . Automation in Construction . 89 : 38–48 . doi : 10.1016/j.autcon.2018.01.009 .
  6. ^スコット、クレア (2018年4月19日). 「3Dスキャンと3Dプリントでリアルな顔面補綴物の製造が可能に」 . 3DPrint.com .
  7. ^ a b O'Neal, Bridget (2015年2月19日). 「CyArk 500チャレンジ、Artec 3Dスキャン技術で文化遺産の保存に弾み」 . 3DPrint.com .
  8. ^ Fausto Bernardini, Holly E. Rushmeier (2002). 「3Dモデル取得パイプライン」. Computer Graphics Forum . 21 (2): 149– 172. CiteSeerX 10.1.1.94.7486 . doi : 10.1111/1467-8659.00574 . S2CID 15779281 .  
  9. ^ 「Matter and Form - 3Dスキャン用ハードウェア＆ソフトウェア」 . matterandform.net . 2023年12月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。2020年4月1日閲覧。
  10. ^ OR3D. 「3Dスキャンとは？ - スキャンの基礎とデバイス」 . OR3D . 2020年4月1日閲覧。{{cite web}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
  11. ^ 「3Dスキャン技術 - 3Dスキャンとは何か、どのように機能するのか？」 Aniwaa . 2020年4月1日閲覧。
  12. ^ 「3Dスキャンとは何か」laserdesign.com。
  13. ^ Hammoudi, Karim (2011). 3D都市モデリングへの貢献：航空写真からの3D多面体建物モデルの再構築と地上3D点群および画像からの3Dファサードモデリング（論文）. CiteSeerX 10.1.1.472.8586 . 
  14. ^ Pinggera, P.; Breckon, TP; Bischof, H. (2012年9月). 「密勾配特徴を用いたクロススペクトルステレオマッチングについて」(PDF) .英国マシンビジョン会議論文集. pp.  526.1 – 526.12 . doi : 10.5244/C.26.103 . ISBN 978-1-901725-46-9. 2024年3月8日閲覧。
  15. ^ 「地震3Dデータ取得」 。 2016年3月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年1月24日閲覧。
  16. ^ 「光学およびレーザーリモートセンシング」 。 2009年9月3日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年9月9日閲覧。
  17. ^ Trebuňa, Peter; Mizerák, Marek; Rosocha, Ladislav (2018). 「3Dスキャン – テクノロジーと再構築」(PDF) . Acta Simulatio . 4 (3): 1– 6. doi : 10.22306/asim.v4i3.44 . ISSN 1339-9640 . 
  18. ^ 「関節型CMMの進化と未来」クオリティーマガジン、2017年3月1日。 2025年9月12日閲覧。
  19. ^ Cui, Yan; Schuon, Sebastian; Chan, Derek; Thrun, Sebastian; Theobalt, Christian (2010). 「Time-of-Flightカメラによる3D形状スキャン」. 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition . pp.  1173– 1180. doi : 10.1109/CVPR.2010.5540082 . ISBN 978-1-4244-6984-0. S2CID  2084943 .
  20. ^ Franca, JGDM; Gazziro, MA; Ide, AN; Saito, JH (2005). 「レーザー三角測量と可変視野角に基づく3Dスキャンシステム」. IEEE International Conference on Image Processing 2005. pp. I-425. doi : 10.1109/ICIP.2005.1529778 . ISBN 978-0-7803-9134-5. S2CID  17914887 .
  21. ^フランソワ・ブレイス、ミシェル・ピカール、ガイ・ゴダン（2004年9月6日～9日）「自由に移動する物体の正確な3D画像取得」第2回3Dデータ処理・可視化・伝送国際シンポジウム、3DPVT 2004、ギリシャ、テッサロニキ。カリフォルニア州ロスアラミトス：IEEEコンピュータ協会。pp.  422–9。ISBN 0-7695-2223-8。
  22. ^ Goel, Salil; Lohani, Bharat (2014年1月). 「移動物体のレーザースキャンにおける動き補正技術」. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 11 (1): 225– 228. Bibcode : 2014IGRSL..11..225G . doi : 10.1109/LGRS.2013.2253444 . S2CID 20531808 . 
  23. ^ 「テクノロジーを理解する：3Dスキャナーの仕組み」バーチャルテクノロジー。2020年12月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2020年11月8日閲覧。
  24. ^ Sirat, Gabriel; Psaltis, Demetri (1985年1月1日). 「コノスコピックホログラフィー」(PDF) . Optics Letters . 10 (1): 4– 6. Bibcode : 1985OptL...10....4S . doi : 10.1364/OL.10.000004 . PMID 19724327 . 
  25. ^ケンタッキー州シュトローブル;メア、E。ボーデンミュラー、T.キールホーファー、Ｓ．セップ、W.スッパ、M.ブルシュカ、D.ヒルジンガー、G. (2009)。 「自己参照型 DLR 3D モデラー」。2009 年知能ロボットおよびシステムに関する IEEE/RSJ 国際会議。 pp.  21–28 . doi : 10.1109/IROS.2009.5354708。ISBN 978-1-4244-3803-7. S2CID  3576337 .
  26. ^ Strobl, Klaus H.; Mair, Elmar; Hirzinger, Gerd (2011). 「高速かつ手持ちで動作する3Dモデリングのための画像ベース姿勢推定」(PDF) . 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation . pp.  2593– 2600. doi : 10.1109/ICRA.2011.5979944 . ISBN 978-1-61284-386-5. S2CID  2921156 .
  27. ^ Trost, D. (1999). 米国特許第5,957,915号. ワシントンD.C.: 米国特許商標庁.
  28. ^ Morano, RA; Ozturk, C.; Conn, R.; Dubin, S.; Zietz, S.; Nissano, J. (1998年3月). 「擬似乱数コードを用いた構造化光」. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 20 (3): 322– 327. doi : 10.1109/34.667888 .
  29. ^ Huang, Peisen S. (2006年12月1日). 「高解像度、リアルタイム3次元形状測定」.光工学. 45 (12): 123601. Bibcode : 2006OptEn..45l3601Z . doi : 10.1117/1.2402128 .
  30. ^ Liu, Kai; Wang, Yongchang; Lau, Daniel L.; Hao, Qi; Hassebrook, Laurence G. (2010年3月1日). 「高速3D形状測定のためのデュアル周波数パターンスキーム」 . Optics Express . 18 (5): 5229– 5244. Bibcode : 2010OExpr..18.5229L . doi : 10.1364/OE.18.005229 . PMID 20389536 . 
  31. ^ Zhang, Song; Van Der Weide, Daniel; Oliver, James (2010年4月26日). 「3次元形状測定のための超高速位相シフト法」 . Optics Express . 18 (9): 9684– 9689. Bibcode : 2010OExpr..18.9684Z . doi : 10.1364/OE.18.009684 . PMID 20588818 . 
  32. ^ Wang, Yajun; Zhang, Song (2011年3月14日). 「最適なパルス幅変調による超高速マルチ周波数位相シフト技術」 . Optics Express . 19 (6): 5149– 5155. Bibcode : 2011OExpr..19.5149W . doi : 10.1364/OE.19.005149 . PMID 21445150 . 
  33. ^ 「Sussex Computer Vision: TEACH VISION5」 。2008年9月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  34. ^ "Geodetic Systems, Inc" . www.geodetic.com . 2020年3月22日閲覧。
  35. ^ 「フォトグラメトリにはどんなカメラを使うべきか？」 80.lv. 2019年7月15日. 2020年3月22日閲覧。
  36. ^ 「3Dスキャンサービス」ジェントル・ジャイアント・スタジオ2020年3月22日. 2025年4月29日閲覧。
  37. ^ LIDARデータと高解像度画像からの半自動建物抽出
  38. ^ 1LIDARデータからの建物の自動抽出と再構築(PDF) (レポート). p. 11. 2020年9月14日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2019年9月9日閲覧。
  39. ^ 「地上レーザースキャン」 。 2009年5月11日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年9月9日閲覧。
  40. ^ Haala, Norbert; Brenner, Claus; Anders, Karl-Heinrich (1998). 「レーザー高度計と2D地図データによる3D都市GIS」(PDF) .写真測量研究所 (IFP) .
  41. ^ゲント大学地理学部
  42. ^ 「3Dテクノロジー用語集」 2018年4月23日。
  43. ^ WJ Walecki; F. Szondy; MM Hilali (2008). 「太陽電池製造における応力計算を可能にする高速インライン表面トポグラフィー計測により、1時間あたり2000枚以上のウェハ処理が可能に」. Meas. Sci. Technol . 19 (2) 025302. doi : 10.1088/0957-0233/19/2/025302 . S2CID 121768537 . 
  44. ^ヴェクセルフォトG
  45. ^ 「3Dデータ取得」 。 2006年10月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年9月9日閲覧。
  46. ^ “Vexcel GeoSynth” . 2009年10月4日時点のオリジナルよりアーカイブ。2009年10月31日閲覧。
  47. ^ “Photosynth” . 2017年2月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。2021年1月24日閲覧。
  48. ^写真を用いた3Dデータの取得と物体の再構成
  49. ^空中ステレオ画像からの3D物体再構成(PDF) (論文).オリジナル(PDF)から2011年7月24日にアーカイブ。 2009年9月9日閲覧。
  50. ^ 「Agisoft Metashape」 . www.agisoft.com . 2017年3月13日閲覧。
  51. ^ "RealityCapture" . www.capturingreality.com/ . 2017年3月13日閲覧。
  52. ^ 「地形情報システムにおける3Dデータの取得とモデリング」（PDF）。2011年7月19日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2009年9月9日閲覧。
  53. ^ 「適応型プリミティブを用いた半自動建物抽出システムの性能評価」（PDF） 。 2007年12月20日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2009年9月9日閲覧。
  54. ^フランツ、ロッテンシュタイナー (2001). 3Dサーフェスモデルを用いたハイブリッド調整による建物の半自動抽出とTISでの建物データ管理。研究所写真測量用フェルネルクンドゥン d.技術。大学ウィーン。hdl : 20.500.12708/373。ISBN 978-3-9500791-3-5。
  55. ^ Zhang, Zhengyou (1999年9月). 「未知の方向から平面を観察することによる柔軟なカメラキャリブレーション」.第7回IEEE国際コンピュータビジョン会議論文集. 第1巻. pp.  666– 673. doi : 10.1109/ICCV.1999.791289 . ISBN 0-7695-0164-8. S2CID  206769306 .
  56. ^ 「3D建物検出のためのマルチスペクトル画像」（PDF） 。 2011年7月6日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 2009年9月9日閲覧。
  57. ^ 「遠隔ロボットによる岩石収集の科学」欧州宇宙機関。2020年1月3日閲覧。
  58. ^ Scanning rocks、2019年12月19日、 2021年12月8日閲覧。
  59. ^ Larsson, Sören; Kjellander, JAP (2006). 「産業用ロボットによるレーザースキャンのための動作制御とデータキャプチャ」.ロボティクスと自律システム. 54 (6): 453– 460. doi : 10.1016/j.robot.2006.02.002 .
  60. ^回転レーザースキャナによる下水管内自律走行ロボットナビゲーションのためのランドマーク検出Archived 2011-07-17 at the Wayback Machine、Matthias Dorn et al.、Proceedings of the ICMIT 2003、the second International Conference on Mechatronics and Information Technology、pp. 600- 604、Jecheon、Korea、Dec. 2003
  61. ^レモンディーノ、ファビオ（2011年6月） 「写真測量と3Dスキャンによる遺産記録と3Dモデリング」リモートセンシング3 （ 6）：1104-1138。Bibcode：2011RemS....3.1104R。doi：10.3390 / rs3061104。
  62. ^ Bewley, Alex; Shekhar, Rajiv; Leonard, Sam; Upcroft, Ben; Lever, Paul (2011). 「ドラッグラインペイロードのリアルタイム体積推定」(PDF) . 2011 IEEE 国際ロボティクス・オートメーション会議. pp.  1571– 1576. doi : 10.1109/ICRA.2011.5979898 . ISBN 978-1-61284-386-5. S2CID  8147627 .
  63. ^ Men, Hao; Pochiraju, Kishore (2012). 「3Dマップセグメント登録アルゴリズム」 Khosrow-Pour, Mehdi (編). 『地理情報システム：概念、方法論、ツール、およびアプリケーション』第1巻 IGI Global. 502ページ. ISBN 978-1-4666-2039-1。
  64. ^リアム・マーフィー「ケーススタディ：旧鉱山作業場」。地下レーザースキャンのケーススタディ。リアム・マーフィー。2012年4月18日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年1月11日閲覧。
  65. ^ 「法医学と公共安全」 2013年5月22日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2012年1月11日閲覧。
  66. ^ 「3Dモデリングの未来」 GarageFarm 、 2017年5月28日。 2017年5月28日閲覧。
  67. ^ Curless, B., & Seitz, S. (2000). 3D写真．SIGGRAPH 2000のコースノート．
  68. ^ “Códigos QR y realidad aumentada: la evolución de las cartas en los restaurantes” .ラ・ヴァングアルディア（スペイン語）。 2021-02-07 . 2021年11月23日閲覧。
  69. ^ 「犯罪現場の記録」。
  70. ^ Lamine Mahdjoubi、Cletus Moobela、Richard Laing（2013年12月）。「3Dレーザースキャンとビルディング・インフォメーション・モデリングの統合による不動産サービスの提供」Computers in Industry 64 ( 9): 1272. doi : 10.1016/j.compind.2013.09.003 .
  71. ^ 「Matterport、オンデマンドスキャンサービスを開始」 Inman 、 2020年9月16日。 2025年9月12日閲覧。
  72. ^ 「Matterport 3Dバーチャルツアーの仕組み」Hometrack . 2021年8月5日. 2025年9月12日閲覧。
  73. ^ダニエル・A・グッテンタグ（2010年10月）「バーチャルリアリティ：観光への応用と示唆」『観光マネジメント』31（5）：637-651 . doi：10.1016/j.tourman.2009.07.003 .
  74. ^ギレスピー、ケイティ（2018年5月11日）「バーチャルリアリティはiTech Prepの生徒にとって現実の歴史へと変換される」コロンビアン紙。 2021年12月9日閲覧。
  75. ^ Cignoni, Paolo; Scopigno, Roberto (2008年6月18日). 「CHアプリケーションのためのサンプリングされた3Dモデル：現実的で革新的な新媒体か、それとも単なる技術的演習か？」. Journal on Computing and Cultural Heritage . 1 (1): 2:1–2:23. doi : 10.1145/1367080.1367082 . S2CID 16510261 . 
  76. ^ Wyatt-Spratt, Simon (2022-11-04). 「革命後：石造遺物分析ツールとしての3Dモデリングのレビュー」 . Journal of Computer Applications in Archaeology . 5 (1): 215– 237. doi : 10.5334/jcaa.103 . hdl : 2123/30230 . S2CID 253353315 . 
  77. ^マグナーニ, マシュー; ダグラス, マシュー; シュローダー, ウィテカー; リーブス, ジョナサン; ブラウン, デイビッド R. (2020年10月). 「デジタル革命の到来：考古学の実践における写真測量法」 .アメリカン・アンティクイティ. 85 (4): 737– 760. doi : 10.1017/aaq.2020.59 . S2CID 225390638 . 
  78. ^ Scopigno, R.; Cignoni, P.; Pietroni, N.; Callieri, M.; Dellepiane, M. (2017年1月). 「文化遺産のためのデジタル製作技術：概説：文化遺産のための製作技術」.コンピュータグラフィックスフォーラム. 36 (1): 6– 21. doi : 10.1111/cgf.12781 . S2CID 26690232 . 
  79. ^ Lewis, M.; Oswald, C. (2019). 「船舶模型の3Dデジタル化において、安価なスマートフォンアプリは他の方法に匹敵するか？」国際写真測量・リモートセンシング・空間情報科学アーカイブ. 4210 : 107–111 . Bibcode : 2019ISPAr4210..107L . doi : 10.5194/isprs-archives-XLII-2- W10-107-2019 . S2CID 146021711. ProQuest 2585423206 .  
  80. ^ 「あなたの作品を提出してください」 www.imaginedmuseum.uk 2021年11月23日閲覧。
  81. ^ 「3Dの研究：ASOR 2018での3Dスキャンとプリント」The Digital Orientalist、2018年12月3日。2021年11月23日閲覧。
  82. ^ Marc Levoy、Kari Pulli、Brian Curless、Szymon Rusinkiewicz、David Koller、Lucas Pereira、Matt Ginzton、Sean Anderson、James Davis、Jeremy Ginsberg、Jonathan Shade、Duane Fulk (2000). 「デジタル・ミケランジェロ・プロジェクト：大型彫像の3Dスキャン」(PDF) .第27回コンピュータグラフィックスおよびインタラクティブ技術年次会議議事録. pp.  131– 144.
  83. ^ロベルト・スコピーニョ;スザンナ・ブラッチ。ファレッティ、フランカ。マウロ・マッティーニ (2004)。デビッドを探索します。診断テストと保存状態。編集グループ Gruppo。ISBN 978-88-09-03325-2。
  84. ^デイヴィッド・ルーブケ、クリストファー・ルッツ、ルイ・ワン、クリフ・ウーリー (2002). 「モンティチェロのスキャン」 .
  85. ^ 「Tontafeln 3D, Hetitologie Portal, Mainz, Germany」（ドイツ語） . 2019年6月23日閲覧。
  86. ^ Kumar, S.; Snyder, D.; Duncan, D.; Cohen, J.; Cooper, J. (2003). 「3Dスキャンによる古代楔形文字板のデジタル保存」.第4回国際3Dデジタルイメージング・モデリング会議, 2003. 3DIM 2003. Proceedings . pp.  326– 333. doi : 10.1109/IM.2003.1240266 . ISBN 978-0-7695-1991-3. S2CID  676588 .
  87. ^ Mara, Hubert; Krömker, Susanne; Jakob, Stefan; Breuckmann, Bernd (2010). 「GigaMeshとGilgameshによる3Dマルチスケール積分不変楔形文字抽出」. Vast: International Symposium on Virtual Reality . doi : 10.2312/VAST/VAST10/131-138 . ISBN 978-3-905674-29-3。
  88. ^ Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCuBeDa Hilprecht – Heidelberg Cuneiform Benchmark Dataset for the Hilprecht Collection , heiDATA – Heidelberg Universityの研究データの機関リポジトリ, doi : 10.11588/data/IE8CCN
  89. ^ Mara、Hubert (2019-06-07)、HeiCu3Da Hilprecht – ハイデルベルク楔形文字 3D データベース - ヒルプレヒト コレクション、heidICON – Die Heidelberger Objekt- und Multimediadatenbank、doi : 10.11588/heidicon.hilprecht
  90. ^ Mara, Hubert; Bogacz, Bartosz (2019). 「壊れたタブレットの暗号解読：正規化された2Dおよび3Dデータセットにおける注釈付き楔形文字の学習課題」2019年国際文書分析認識会議 (ICDAR) . pp.  148– 153. doi : 10.1109/ICDAR.2019.00032 . ISBN 978-1-7281-3014-9. S2CID  211026941 .
  91. ^スコット・シーダーリーフ (2010). 「カスビ王家の墓、火災で焼失」 . CyArk Blog.オリジナルより2010年3月30日アーカイブ. 2010年4月22日閲覧。{{cite news}}: CS1 maint: 数値名: 著者リスト (リンク)
  92. ^ガブリエーレ・グイディ、ローラ・ミコリ、ミケーレ・ルッソ、ベルナール・フリッシャー、モニカ・デ・シモーネ、アレッサンドロ・スピネッティ、ルカ・カロッソ（2005年6月13日～16日）。「ローマ帝国の大型模型の3Dデジタル化」第5回国際3Dデジタルイメージング・モデリング会議：3DIM 2005、カナダ・オンタリオ州オタワ。カリフォルニア州ロスアラミトス：IEEEコンピュータ協会。pp.  565～ 572。ISBN 0-7695-2327-7。
  93. ^ペイン、エマ・マリー (2012). 「保存修復における画像技術」(PDF) .保存修復・博物館研究ジャーナル. 10 (2).ユビキティ・プレス: 17–29 . doi : 10.5334/jcms.1021201 .
  94. ^岩永ジョー;寺田 聡;キム・ヒジン。田平洋子荒川隆光；渡辺幸一；デュモント、アーロン S.タブス、R. シェーン（2021 年 9 月）。 「無料の携帯アプリを使用した解剖学教育のための簡単な 3 次元スキャン技術」。臨床解剖学。34 (6): 910–918 .土井: 10.1002/ca.23753。PMID 33984162。S2CID 234497497。  
  95. ^竹下、俊治（2021年3月19日）。 『生物の形態観察における3Dスキャンアプリの活用』.学校教育実践学研究. ２７．土井：10.15027/50609。
  96. ^ガーセス、ムハメット・エネス;グンゴール、アブザー。ハナリオグル、シャヒン。ヤルティリク、クムフル・カーン。ポストトゥク、ハサン・カグリ。バーカー、ムスタファ。ウーグル州トゥーレ（2021年12月）。 「Qlone®: 死体標本の 360 度写真測量ベースの 3 次元モデルを作成する簡単な方法」。手術脳神経外科。21 (6): E488 – E493。土井：10.1093/ons/opab355。PMID 34662905。 
  97. ^ Christian Teutsch (2007).光学式3Dレーザースキャナからの点群のモデルベース解析と評価(博士論文).
  98. ^ 「3Dスキャン技術」 。 2016年9月15日閲覧。
  99. ^ 3Dレーザースキャナーのタイムライン
  100. ^ 「GISマップへのデータの実装」（PDF） 。 2003年5月6日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。2009年9月9日閲覧。
  101. ^ GISマップへの3Dデータの実装
  102. ^ Zlatanova, Sisi (2008). 「ワーキンググループII — 取得 — ポジションペーパー：データ収集と3D再構築」. 3D地理情報システムの進歩. 地理情報と地図作成に関する講義ノート. pp.  425– 428. doi : 10.1007/978-3-540-72135-2_24 . ISBN 978-3-540-72134-5。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=3D_scanning&oldid=1334091575」より取得