การสแกน 3 มิติ

การสแกน 3 มิติคือกระบวนการวิเคราะห์วัตถุหรือสภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อรวบรวมข้อมูลสามมิติเกี่ยวกับรูปร่าง และอาจรวมถึงลักษณะที่ปรากฏ (เช่น สี) ข้อมูลที่รวบรวมได้สามารถนำมาใช้สร้างแบบจำลองดิจิทัล 3 มิติได้

เครื่องสแกน 3 มิติสามารถใช้เทคโนโลยีได้หลากหลายรูปแบบ แต่ละแบบมีข้อจำกัด ข้อดี และต้นทุนที่แตกต่างกัน ข้อจำกัดในการแปลงวัตถุให้เป็นดิจิทัลยังคงมีอยู่มาก ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีแบบออปติคอลอาจประสบปัญหาในการสแกนวัตถุที่มีสีเข้ม เงา สะท้อนแสง หรือโปร่งใส ในขณะที่การสแกนด้วยเครื่องเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบอุตสาหกรรม เครื่องสแกน 3 มิติแบบแสงโครงสร้าง LiDAR และเครื่องสแกน 3มิติแบบ Time-Of-Flightสามารถนำมาใช้สร้างแบบจำลอง 3 มิติแบบ ดิจิทัลได้ โดยไม่ต้อง ทำการทดสอบ แบบทำลาย

ข้อมูล 3 มิติที่รวบรวมได้มีประโยชน์สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย อุปกรณ์เหล่านี้ถูกใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมบันเทิงในการผลิตภาพยนตร์และวิดีโอเกม รวมถึงความเป็นจริง เสมือน การใช้งานทั่วไปอื่นๆ ของเทคโนโลยีนี้ ได้แก่ความเป็นจริงเสริม [ ^{1 ]}การจับภาพการเคลื่อนไหว [ ^{2 ] [}^{3 ] การ}จดจำท่าทาง^{[ 4 ]} การทำแผนที่หุ่นยนต์ [ ^{5 ] การ}ออกแบบอุตสาหกรรมออร์โธติกส์และโปรสเธติกส์ [ ⁶^]^{วิศวกรรม}ย้อนกลับและการสร้างต้นแบบการควบคุมคุณภาพ /การตรวจสอบ และการแปลงสิ่งประดิษฐ์ทางวัฒนธรรม^{ให้ เป็นดิจิทัล}^[⁷^]

ฟังก์ชันการทำงาน

โดยทั่วไปแล้ว จุดประสงค์ของเครื่องสแกน 3 มิติ คือการสร้างแบบจำลอง 3 มิติแบบจำลอง 3 มิตินี้ประกอบด้วยตาข่ายรูปหลายเหลี่ยมหรือกลุ่มจุดของตัวอย่างทางเรขาคณิตบนพื้นผิวของวัตถุ จากนั้นสามารถใช้จุดเหล่านี้เพื่อคาดการณ์รูปร่างของวัตถุ (กระบวนการที่เรียกว่าการสร้างใหม่ ) หากมีการเก็บข้อมูลสีที่แต่ละจุด ก็สามารถกำหนดสีและพื้นผิวบนพื้นผิวของวัตถุได้ด้วย

เครื่องสแกน 3 มิติมีคุณสมบัติหลายอย่างที่คล้ายกับกล้องถ่ายรูป เช่นเดียวกับกล้องถ่ายรูปส่วนใหญ่ เครื่องสแกน 3 มิติมีมุมมอง ภาพเป็นรูปกรวย และเช่นเดียวกับกล้องถ่ายรูป เครื่องสแกน 3 มิติสามารถเก็บข้อมูลเฉพาะพื้นผิวที่ไม่ถูกบดบังเท่านั้น ในขณะที่กล้องถ่ายรูปเก็บข้อมูลสีเกี่ยวกับพื้นผิวภายในขอบเขตการมองเห็นเครื่องสแกน 3 มิติจะเก็บข้อมูลระยะทางเกี่ยวกับพื้นผิวภายในขอบเขตการมองเห็น "ภาพ" ที่สร้างโดยเครื่องสแกน 3 มิติจะอธิบายระยะทางไปยังพื้นผิว ณ แต่ละจุดในภาพ ซึ่งช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งสามมิติของแต่ละจุดในภาพได้^{[ 7 ]}

ในบางสถานการณ์ การสแกนเพียงครั้งเดียวอาจไม่สามารถสร้างแบบจำลองที่สมบูรณ์ของวัตถุได้ การสแกนหลายครั้งจากทิศทางต่างๆ มักจะเป็นประโยชน์ในการได้รับข้อมูลเกี่ยวกับทุกด้านของวัตถุ การสแกนเหล่านี้จะต้องถูกนำมารวมเข้ากับระบบอ้างอิง ทั่วไป ซึ่งโดยทั่วไปเรียกว่าการจัดเรียงหรือการลงทะเบียนจากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแบบจำลอง 3 มิติที่สมบูรณ์ กระบวนการทั้งหมดนี้ ตั้งแต่แผนที่ช่วงเดียวไปจนถึงแบบจำลองทั้งหมด มักเรียกว่าไปป์ไลน์การสแกน 3 มิติ^{[ 8 ]}^{[ 9 ]}^{[ 10 ]}^{[ 11 ]}^{[ 12 ]}

เทคโนโลยี

มีเทคโนโลยีหลากหลายสำหรับการได้มาซึ่งรูปร่างของวัตถุ 3 มิติแบบดิจิทัล เทคนิคเหล่านี้ใช้ได้กับเซ็นเซอร์เกือบทุกประเภท รวมถึงแบบออปติคอล อะคูสติก การสแกนด้วยเลเซอร์^{[ 13 ]}เรดาร์ ความร้อน^{[ 14 ]}และแผ่นดินไหว^{[ 15 ]}^{[ 16 ]}เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภท คือ แบบสัมผัสและแบบไม่สัมผัส โซลูชันแบบไม่สัมผัสสามารถแบ่งย่อยออกเป็น 2 ประเภทหลัก คือ แบบแอคทีฟและแบบพาสซีฟ^{[ 17 ]}มีเทคโนโลยีหลากหลายประเภทที่จัดอยู่ในแต่ละประเภทเหล่านี้

ติดต่อ

เครื่องสแกน 3 มิติแบบสัมผัสทำงานโดยการตรวจสอบ (สัมผัส) ชิ้นส่วนโดยตรง และบันทึกตำแหน่งของเซ็นเซอร์ขณะที่หัววัดเคลื่อนที่ไปรอบๆ ชิ้นส่วน

สแกนเนอร์ 3 มิติแบบสัมผัสมีสองประเภทหลัก:

เครื่องวัดพิกัดสามมิติ (CMM)แบบดั้งเดิมมีแกนเคลื่อนที่ตั้งฉาก 3 แกน โดยมีหัววัดแบบสัมผัสติดตั้งอยู่บนแกน Z เมื่อหัววัดแบบสัมผัสเคลื่อนที่ไปรอบๆ ชิ้นงาน เซ็นเซอร์บนแต่ละแกนจะบันทึกตำแหน่งเพื่อสร้างพิกัด XYZ CMM รุ่นใหม่เป็นระบบ 5 แกน โดยมีแกนพิเศษอีก 2 แกนที่ได้จากหัวเซ็นเซอร์แบบหมุนได้ CMM เป็นรูปแบบการวัดสามมิติที่แม่นยำที่สุด โดยมีความแม่นยำระดับไมครอน ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ CMM นอกเหนือจากความแม่นยำแล้ว คือสามารถทำงานได้ทั้งในโหมดอัตโนมัติ (CNC) หรือเป็นระบบการวัดแบบแมนนวล ข้อเสียของ CMM คือต้นทุนเริ่มต้นที่สูงและความรู้ทางเทคนิคที่จำเป็นในการใช้งาน
แขนกลแบบข้อต่อโดยทั่วไปจะมีหลายส่วน โดยมีเซ็นเซอร์แบบขั้วอยู่ที่แต่ละข้อต่อ เช่นเดียวกับเครื่อง CMM เมื่อแขนกลเคลื่อนที่ไปรอบๆ ชิ้นงาน เซ็นเซอร์จะบันทึกตำแหน่ง และตำแหน่งปลายแขนจะถูกคำนวณโดยใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน รวมถึงมุมการหมุนของข้อมือและมุมบานพับของแต่ละข้อต่อ แม้ว่าโดยทั่วไปแล้วจะไม่แม่นยำเท่าเครื่อง CMM แต่แขนกลแบบข้อต่อก็ยังคงมีความแม่นยำสูง ราคาถูกกว่า และใช้งานง่ายกว่าเล็กน้อย โดยปกติแล้วจะไม่มีตัวเลือกแบบ CNC

ทั้งเครื่องวัดพิกัดสามมิติ (CMM) และแขนกลแบบปรับได้รุ่นใหม่ สามารถติดตั้งเครื่องสแกนเลเซอร์แบบไม่สัมผัสแทนหัววัดแบบสัมผัสได้เช่นกัน

กิจกรรมที่ไม่ต้องสัมผัส

เครื่องสแกนแบบแอคทีฟจะปล่อยรังสีหรือแสงบางชนิดออกมา และตรวจจับการสะท้อนหรือรังสีที่ผ่านวัตถุเพื่อตรวจสอบวัตถุหรือสภาพแวดล้อม ประเภทของรังสีที่ใช้ได้ ได้แก่ แสงอัลตราซาวนด์หรือรังสีเอ็กซ์

เวลาบิน

เครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติแบบ Time-of-Flight เป็นเครื่องสแกนแบบแอคทีฟที่ใช้แสงเลเซอร์ในการสำรวจวัตถุ หัวใจสำคัญของเครื่องสแกนประเภทนี้คือเครื่องวัดระยะเลเซอร์ แบบ Time-of-Flight เครื่องวัดระยะเลเซอร์จะหาค่าระยะห่างของพื้นผิวโดยการจับเวลาการเดินทางไปกลับของพัลส์แสง เลเซอร์จะถูกใช้เพื่อปล่อยพัลส์แสง และวัดระยะเวลาก่อนที่แสงสะท้อนจะตกกระทบตัวตรวจจับ เนื่องจากความเร็วของแสง $c$ เป็นที่ทราบกันดีว่า เวลาเดินทางไปกลับเป็นตัวกำหนดระยะทางที่แสงเดินทาง ซึ่งเป็นสองเท่าของระยะทางระหว่างสแกนเนอร์กับพื้นผิว ถ้า $t$ ถ้าเป็นเวลาเดินทางไปกลับ ระยะทางจะเท่ากับ $\textstyle c\!\cdot \!t/2$ ความแม่นยำของเครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติแบบ Time-of-Flight ขึ้นอยู่กับว่าเราสามารถวัดได้อย่างแม่นยำเพียงใด $t$ เวลา: 3.3 พิโควินาที (โดยประมาณ) คือเวลาที่แสงใช้ในการเดินทาง 1 มิลลิเมตร

เครื่องวัดระยะด้วยเลเซอร์จะตรวจจับระยะทางได้เพียงจุดเดียวในทิศทางที่มันมองเท่านั้น ดังนั้น เครื่องสแกนจึงสแกนพื้นที่การมองเห็นทั้งหมดทีละจุด โดยการเปลี่ยนทิศทางการมองของเครื่องวัดระยะเพื่อสแกนจุดต่างๆ ทิศทางการมองของเครื่องวัดระยะด้วยเลเซอร์สามารถเปลี่ยนได้โดยการหมุนเครื่องวัดระยะเอง หรือโดยใช้ระบบกระจกหมุน วิธีหลังนี้ใช้กันทั่วไปเพราะกระจกมีน้ำหนักเบากว่ามาก จึงสามารถหมุนได้เร็วกว่าและแม่นยำกว่ามาก เครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติแบบ Time-of-Flight ทั่วไปสามารถวัดระยะทางได้ 10,000-100,000 จุดต่อวินาที

อุปกรณ์ Time-of-flight ยังมีให้ใช้งานในรูปแบบ 2 มิติ ซึ่งเรียกว่ากล้องTime-of-flight ^{[ 18 ]}

การหาพิกัดสามเหลี่ยม

สแกนเนอร์เลเซอร์ 3 มิติแบบใช้การหาตำแหน่งโดยใช้ สามเหลี่ยม (Triangulation)ก็เป็นสแกนเนอร์แบบแอคทีฟที่ใช้แสงเลเซอร์ในการสำรวจสภาพแวดล้อมเช่นกัน สำหรับสแกนเนอร์เลเซอร์ 3 มิติแบบ Time-of-Flight เลเซอร์แบบสามเหลี่ยมจะส่องเลเซอร์ไปยังวัตถุและใช้กล้องในการค้นหาตำแหน่งของจุดเลเซอร์ ขึ้นอยู่กับระยะห่างที่เลเซอร์ตกกระทบพื้นผิว จุดเลเซอร์จะปรากฏในตำแหน่งต่างๆ ในขอบเขตการมองเห็นของกล้อง เทคนิคนี้เรียกว่าการหาตำแหน่งโดยใช้สามเหลี่ยม (Triangulation) เพราะจุดเลเซอร์ กล้อง และตัวปล่อยเลเซอร์ก่อตัวเป็นรูปสามเหลี่ยม ความยาวด้านหนึ่งของสามเหลี่ยม ระยะห่างระหว่างกล้องและตัวปล่อยเลเซอร์เป็นที่ทราบ มุมของตัวปล่อยเลเซอร์ก็เป็นที่ทราบเช่นกัน มุมของกล้องสามารถกำหนดได้โดยการดูตำแหน่งของจุดเลเซอร์ในขอบเขตการมองเห็นของกล้อง ข้อมูลทั้งสามส่วนนี้จะกำหนดรูปร่างและขนาดของสามเหลี่ยมได้อย่างสมบูรณ์ และให้ตำแหน่งของจุดเลเซอร์ที่มุมของสามเหลี่ยม^{[ 19 ]}ในกรณีส่วนใหญ่ จะใช้แถบเลเซอร์แทนจุดเลเซอร์เดียวในการกวาดไปทั่ววัตถุเพื่อเร่งกระบวนการเก็บข้อมูล การใช้หลักสามเหลี่ยมในการวัดระยะทางมีมาตั้งแต่สมัยโบราณ

จุดแข็งและจุดอ่อน

เครื่องวัดระยะทางแบบ Time-of-flight สามารถทำงานได้ในระยะทางไกลหลายกิโลเมตร สแกนเนอร์เหล่านี้จึงเหมาะสำหรับการสแกนโครงสร้างขนาดใหญ่ เช่น อาคารหรือลักษณะทางภูมิศาสตร์ ข้อเสียคือ เนื่องจากความเร็วของแสงสูง การวัดเวลาเดินทางไปกลับจึงทำได้ยาก ดังนั้นความแม่นยำในการวัดระยะทางจึงค่อนข้างต่ำ อยู่ในระดับมิลลิเมตร

ในทางกลับกัน เครื่องวัดระยะแบบสามเหลี่ยมมักมีระยะการวัดจำกัดเพียงไม่กี่เมตรสำหรับอุปกรณ์ที่มีขนาดพอเหมาะ แต่มีความแม่นยำค่อนข้างสูง ความแม่นยำของเครื่อง วัดระยะแบบสามเหลี่ยมอยู่ในระดับหลายสิบไมโครเมตร

ความแม่นยำของเครื่องสแกนแบบ Time-of-flight อาจลดลงเมื่อลำแสงเลเซอร์กระทบขอบของวัตถุ เนื่องจากข้อมูลที่ส่งกลับไปยังเครื่องสแกนมาจากสองตำแหน่งที่แตกต่างกันสำหรับลำแสงเลเซอร์หนึ่งพัลส์ พิกัดที่สัมพันธ์กับตำแหน่งของเครื่องสแกนสำหรับจุดที่กระทบขอบของวัตถุจะถูกคำนวณโดยใช้ค่าเฉลี่ย ดังนั้นจึงจะทำให้จุดนั้นอยู่ในตำแหน่งที่ไม่ถูกต้อง เมื่อใช้การสแกนความละเอียดสูงกับวัตถุ โอกาสที่ลำแสงจะกระทบขอบจะเพิ่มขึ้น และข้อมูลที่ได้จะแสดงสัญญาณรบกวนอยู่ด้านหลังขอบของวัตถุ เครื่องสแกนที่มีความกว้างของลำแสงแคบลงจะช่วยแก้ปัญหานี้ได้ แต่จะมีข้อจำกัดด้านระยะทาง เนื่องจากความกว้างของลำแสงจะเพิ่มขึ้นตามระยะทาง ซอฟต์แวร์ยังสามารถช่วยได้โดยการกำหนดว่าวัตถุแรกที่ถูกลำแสงเลเซอร์กระทบควรหักล้างกับวัตถุที่สอง

ด้วยอัตราการเก็บข้อมูล 10,000 จุดต่อวินาที การสแกนความละเอียดต่ำอาจใช้เวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาที แต่การสแกนความละเอียดสูงซึ่งต้องใช้ข้อมูลหลายล้านจุด อาจใช้เวลาหลายนาทีสำหรับเครื่องสแกนแบบ Time-of-Flight บางชนิด ปัญหาที่เกิดขึ้นคือการบิดเบือนจากความเคลื่อนไหว เนื่องจากแต่ละจุดถูกเก็บข้อมูลในเวลาที่ต่างกัน การเคลื่อนไหวใดๆ ในตัวแบบหรือเครื่องสแกนจะทำให้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมบิดเบือน ดังนั้นโดยปกติแล้วจึงจำเป็นต้องติดตั้งทั้งตัวแบบและเครื่องสแกนบนแท่นที่มั่นคงและลดการสั่นสะเทือนให้น้อยที่สุด การใช้เครื่องสแกนเหล่านี้ในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนไหวนั้นทำได้ยากมาก

เมื่อไม่นานมานี้ มีการวิจัยเกี่ยวกับการชดเชยความผิดเพี้ยนจากการสั่นสะเทือนในปริมาณเล็กน้อย^{[ 20 ]}และความผิดเพี้ยนเนื่องจากการเคลื่อนที่และ/หรือการหมุน^{[ 21 ]}

สแกนเนอร์เลเซอร์ระยะสั้นโดยทั่วไปไม่สามารถครอบคลุมความลึกของสนามได้เกิน 1 เมตร^{[ 22 ]}เมื่อสแกนในตำแหน่งเดียวเป็นเวลานาน อาจเกิดการเคลื่อนไหวเล็กน้อยในตำแหน่งสแกนเนอร์เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ หากตั้งสแกนเนอร์ไว้บนขาตั้งกล้องและมีแสงแดดส่องแรงที่ด้านใดด้านหนึ่งของสแกนเนอร์ ด้านนั้นของขาตั้งกล้องจะขยายตัวและค่อยๆ บิดเบือนข้อมูลการสแกนจากด้านหนึ่งไปยังอีกด้านหนึ่ง สแกนเนอร์เลเซอร์บางรุ่นมีตัวชดเชยระดับในตัวเพื่อชดเชยการเคลื่อนไหวใดๆ ของสแกนเนอร์ในระหว่างกระบวนการสแกน

โฮโลแกรมแบบโคนอสโคปิก

ใน ระบบ โคนอสโคปิกลำแสงเลเซอร์จะถูกฉายลงบนพื้นผิว จากนั้นการสะท้อนทันทีตามเส้นทางรังสีเดียวกันจะถูกส่งผ่านผลึกโคนอสโคปิกและฉายลงบน CCD ผลลัพธ์ที่ได้คือรูปแบบการเลี้ยวเบนซึ่งสามารถวิเคราะห์ความถี่เพื่อกำหนดระยะห่างไปยังพื้นผิวที่วัดได้ ข้อได้เปรียบหลักของโฮโลแกรมโคนอสโคปิกคือต้องการเพียงเส้นทางรังสีเดียวในการวัด ทำให้มีโอกาสในการวัดความลึกของรูที่เจาะอย่างละเอียดได้^{[ 23 ]}

เครื่องสแกนเลเซอร์แบบพกพา

เครื่องสแกนเลเซอร์แบบพกพาสร้างภาพ 3 มิติผ่านกลไกการหาตำแหน่งโดยใช้สามเหลี่ยมที่อธิบายไว้ข้างต้น: จุดหรือเส้นเลเซอร์จะถูกฉายลงบนวัตถุจากอุปกรณ์แบบพกพา และเซ็นเซอร์ (โดยทั่วไปคืออุปกรณ์ประจุไฟฟ้าหรืออุปกรณ์ไวต่อตำแหน่ง ) จะวัดระยะห่างจากพื้นผิว ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยสัมพันธ์กับระบบพิกัดภายใน ดังนั้นในการรวบรวมข้อมูลในขณะที่เครื่องสแกนกำลังเคลื่อนที่ จะต้องกำหนดตำแหน่งของเครื่องสแกน ตำแหน่งสามารถกำหนดได้โดยเครื่องสแกนโดยใช้คุณลักษณะอ้างอิงบนพื้นผิวที่กำลังสแกน (โดยทั่วไปคือแถบสะท้อนแสงแบบมีกาว แต่คุณลักษณะตามธรรมชาติก็ถูกนำมาใช้ในงานวิจัยเช่นกัน) ^{[ 24 ]}^{[ 25 ]}หรือโดยใช้วิธีการติดตามภายนอก การติดตามภายนอกมักอยู่ในรูปแบบของเครื่องติดตามเลเซอร์ (เพื่อให้ตำแหน่งของเซ็นเซอร์) พร้อมกล้องในตัว (เพื่อกำหนดทิศทางของเครื่องสแกน) หรือโซลูชันโฟโตแกรมเมตริกโดยใช้กล้อง 3 ตัวขึ้นไปที่ให้องศาอิสระทั้งหกของเครื่องสแกน เทคนิคทั้งสองมักใช้ไดโอดเปล่งแสง อินฟราเรด ที่ติดอยู่กับเครื่องสแกน ซึ่งกล้องจะมองเห็นผ่านตัวกรองที่ให้ความทนทานต่อแสงโดยรอบ^[²⁶^]

ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยคอมพิวเตอร์และบันทึกเป็นจุดข้อมูลภายในพื้นที่สามมิติเมื่อประมวลผลแล้ว ข้อมูลเหล่านี้จะถูกแปลงเป็นตาข่ายสามเหลี่ยม และจากนั้นเป็น แบบจำลอง การออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย (CAD)ซึ่งมักจะเป็น พื้นผิว B-spline ที่ไม่สม่ำเสมอเครื่องสแกนเลเซอร์แบบพกพาสามารถรวมข้อมูลนี้กับเซ็นเซอร์แสงที่มองเห็นได้แบบพาสซีฟ ซึ่งจับภาพพื้นผิวและสี เพื่อสร้าง (หรือ " วิศวกรรมย้อนกลับ ") แบบจำลอง 3 มิติที่สมบูรณ์

แสงที่มีโครงสร้าง

เครื่องสแกน 3 มิติแบบใช้แสงโครงสร้างจะฉายลวดลายแสงลงบนวัตถุและสังเกตการเปลี่ยนแปลงรูปทรงของลวดลายบนวัตถุ ลวดลายจะถูกฉายลงบนวัตถุโดยใช้โปรเจ็กเตอร์ LCDหรือแหล่งกำเนิดแสงที่เสถียรอื่นๆ กล้องซึ่งวางเยื้องไปจากโปรเจ็กเตอร์เล็กน้อยจะจับภาพรูปทรงของลวดลายและคำนวณระยะห่างของทุกจุดในขอบเขตการมองเห็น

การสแกนด้วยแสงที่มีโครงสร้างยังคงเป็นหัวข้อวิจัยที่คึกคักมาก โดยมีเอกสารวิจัยจำนวนมากตีพิมพ์ในแต่ละปี แผนที่ที่สมบูรณ์แบบยังได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในฐานะรูปแบบแสงที่มีโครงสร้างซึ่งแก้ปัญหาการจับคู่และอนุญาตให้ตรวจจับข้อผิดพลาดและแก้ไขข้อผิดพลาดได้^{[ 27 ]}

ข้อดีของเครื่องสแกน 3 มิติแบบใช้แสงโครงสร้างคือความเร็วและความแม่นยำ แทนที่จะสแกนทีละจุด เครื่องสแกนแบบใช้แสงโครงสร้างจะสแกนหลายจุดหรือทั้งพื้นที่ที่ต้องการสแกนพร้อมกัน การสแกนทั้งพื้นที่ในเวลาเพียงเสี้ยววินาทีช่วยลดหรือขจัดปัญหาการบิดเบี้ยวจากการเคลื่อนไหว ระบบบางระบบที่มีอยู่แล้วสามารถสแกนวัตถุที่เคลื่อนไหวได้แบบเรียลไทม์

มีการพัฒนาสแกนเนอร์แบบเรียลไทม์โดยใช้การฉายภาพลายเส้นดิจิทัลและเทคนิคการเปลี่ยนเฟส (วิธีการแสงที่มีโครงสร้างบางประเภท) เพื่อจับภาพ สร้างใหม่ และแสดงผลรายละเอียดความหนาแน่นสูงของวัตถุที่เปลี่ยนรูปได้แบบไดนามิก (เช่น การแสดงออกทางใบหน้า) ที่ 40 เฟรมต่อวินาที^{[ 28 ]}เมื่อเร็วๆ นี้ มีการพัฒนาสแกนเนอร์อีกตัวหนึ่ง สามารถใช้รูปแบบต่างๆ กับระบบนี้ได้ และอัตราเฟรมสำหรับการจับภาพและการประมวลผลข้อมูลสูงถึง 120 เฟรมต่อวินาที นอกจากนี้ยังสามารถสแกนพื้นผิวที่แยกออกจากกันได้ เช่น มือสองข้างที่กำลังเคลื่อนไหว^{[ 29 ]}ด้วยการใช้เทคนิคการเบลอภาพแบบไบนารี ทำให้เกิดความก้าวหน้าด้านความเร็วที่สามารถเข้าถึงหลายร้อย^{[ 30 ]}ถึงหลายพันเฟรมต่อวินาที^{[ 31 ]}

แสงที่ปรับเปลี่ยน

เครื่องสแกน 3 มิติแบบใช้แสงปรับความเข้มจะส่องแสงที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องไปยังวัตถุ โดยปกติแหล่งกำเนิดแสงจะปรับความเข้มของแสงเป็น รูปแบบ ไซน์กล้องจะตรวจจับแสงสะท้อน และปริมาณการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบแสงจะกำหนดระยะทางที่แสงเดินทาง แสงปรับความเข้มยังช่วยให้เครื่องสแกนสามารถละเว้นแสงจากแหล่งกำเนิดอื่นที่ไม่ใช่เลเซอร์ได้ จึงไม่มีการรบกวนเกิดขึ้น

เทคนิคเชิงปริมาตร

ทางการแพทย์

เอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) เป็นวิธีการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่สร้างภาพสามมิติของภายในวัตถุจากชุดภาพเอกซเรย์สองมิติจำนวนมากการถ่ายภาพด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (MRI) เป็นเทคนิคการถ่ายภาพทางการแพทย์ที่คล้ายคลึงกัน แต่ MRI ให้ความคมชัดระหว่างเนื้อเยื่ออ่อนต่างๆ ของร่างกายได้มากกว่าเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ (CT) ทำให้มีประโยชน์อย่างยิ่งในการถ่ายภาพระบบประสาท (สมอง) ระบบกล้ามเนื้อและกระดูก ระบบหัวใจและหลอดเลือด และมะเร็ง เทคนิคเหล่านี้สร้างภาพสามมิติแบบปริมาตรที่สามารถมองเห็นปรับแต่ง หรือแปลงเป็นพื้นผิวสามมิติแบบดั้งเดิมได้โดยตรงโดยใช้อัลกอริทึมการสกัดพื้นผิวไอโซ

ทางอุตสาหกรรม

แม้ว่าโดยทั่วไปจะพบได้บ่อยในทางการแพทย์ แต่การตรวจเอกซเรย์คอมพิวเตอร์แบบอุตสาหกรรม การตรวจ เอกซเรย์คอมพิวเตอร์ขนาดเล็กและการตรวจ MRI ก็ยังถูกนำไปใช้ในสาขาอื่นๆ เพื่อสร้างภาพดิจิทัลของวัตถุและส่วนประกอบภายใน เช่น การทดสอบวัสดุแบบไม่ทำลายการวิศวกรรมย้อนกลับหรือการศึกษาตัวอย่างทางชีววิทยาและบรรพชีวินวิทยา

แบบไม่สัมผัส

โซลูชันการสร้างภาพ 3 มิติแบบพาสซีฟไม่ปล่อยรังสีใดๆ ออกมาเอง แต่จะอาศัยการตรวจจับรังสีสะท้อนจากสิ่งแวดล้อมแทน โซลูชันประเภทนี้ส่วนใหญ่จะตรวจจับแสงที่มองเห็นได้ เนื่องจากเป็นรังสีจากสิ่งแวดล้อมที่มีอยู่ทั่วไป รังสีประเภทอื่นๆ เช่น อินฟราเรด ก็สามารถนำมาใช้ได้เช่นกัน วิธีการแบบพาสซีฟนั้นมีราคาถูกมาก เพราะในกรณีส่วนใหญ่ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะ แต่ใช้เพียงกล้องดิจิทัลธรรมดาก็เพียงพอแล้ว

ระบบ สเตอริโอสโคปิกมักใช้กล้องวิดีโอสองตัวที่อยู่ห่างกันเล็กน้อย โดยมองไปยังฉากเดียวกัน การวิเคราะห์ความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างภาพที่กล้องแต่ละตัวมองเห็น จะทำให้สามารถกำหนดระยะห่างที่แต่ละจุดในภาพได้ วิธีนี้ใช้หลักการเดียวกันกับการมองเห็นแบบสเตอริโอสโคปิกของ มนุษย์ ^{[ 32 ]}
ระบบ โฟโตเมตริกมักใช้กล้องเพียงตัวเดียว แต่ถ่ายภาพหลายภาพภายใต้สภาพแสงที่แตกต่างกัน เทคนิคเหล่านี้พยายามกลับแบบจำลองการสร้างภาพเพื่อกู้คืนทิศทางของพื้นผิวที่แต่ละพิกเซล
เทคนิคการสร้าง ภาพเงาใช้โครงร่างที่สร้างขึ้นจากลำดับภาพถ่ายรอบวัตถุสามมิติโดยใช้พื้นหลังที่มีความแตกต่างของแสงสูงภาพเงา เหล่านี้ จะถูกดึงออกมาและตัดกันเพื่อสร้างโครงร่างโดยประมาณของวัตถุ ด้วยวิธีการนี้ ส่วนเว้าบางส่วนของวัตถุ (เช่น ด้านในของชาม) จะไม่สามารถมองเห็นได้

วิธีการทางโฟโตแกรมเมตริกแบบไม่สัมผัสและแบบพาสซีฟ

โฟ โตแกรมเมตรีให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับรูปร่าง 3 มิติของวัตถุทางกายภาพโดยอาศัยการวิเคราะห์ภาพถ่าย ข้อมูล 3 มิติที่ได้มักจะอยู่ในรูปของกลุ่มจุด 3 มิติ ตาข่าย 3 มิติ หรือจุด 3 มิติ^{[ 33 ]}แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์โฟโตแกรมเมตรีสมัยใหม่จะวิเคราะห์ภาพดิจิทัลจำนวนมากโดยอัตโนมัติเพื่อสร้างแบบจำลอง 3 มิติ อย่างไรก็ตาม อาจจำเป็นต้องมีการโต้ตอบด้วยตนเองหากซอฟต์แวร์ไม่สามารถกำหนดตำแหน่ง 3 มิติของกล้องในภาพได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการสร้างแบบจำลอง มีซอฟต์แวร์หลายแพ็กเกจให้เลือกใช้ ได้แก่PhotoModeler , Geodetic Systems, Autodesk ReCap , RealityCaptureและAgisoft Metashape (ดูการเปรียบเทียบซอฟต์แวร์โฟโตแกรมเมตรี )

การถ่ายภาพระยะใกล้โดยทั่วไปจะใช้กล้องมือถือ เช่นDSLRที่มีเลนส์ระยะโฟกัสคงที่เพื่อถ่ายภาพวัตถุสำหรับการสร้างใหม่แบบ 3 มิติ^{[ 34 ]}วัตถุที่นำมาศึกษาได้แก่ วัตถุขนาดเล็ก เช่นด้านหน้าอาคาร ยานพาหนะ รูปปั้น หิน และรองเท้า
สามารถใช้ ชุดกล้องเพื่อสร้างจุดเมฆ 3 มิติหรือตาข่ายของวัตถุที่มีชีวิต เช่น คนหรือสัตว์เลี้ยง โดยการซิงโครไนซ์กล้องหลายตัวเพื่อถ่ายภาพวัตถุจากหลายมุมมองพร้อมกันเพื่อสร้างวัตถุ 3 มิติขึ้นใหม่^{[ 35 ]}
การถ่ายภาพสามมิติด้วยเลนส์มุมกว้างสามารถใช้ในการบันทึกภาพภายในอาคารหรือพื้นที่ปิดโดยใช้ กล้องที่ มีเลนส์มุมกว้างเช่นกล้อง 360องศา
การถ่ายภาพทางอากาศ (Aerial photogrammetry)ใช้ภาพถ่ายทางอากาศที่ได้จากดาวเทียม เครื่องบินพาณิชย์ หรือโดรนเพื่อเก็บภาพอาคาร สิ่งก่อสร้าง และภูมิประเทศ สำหรับการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ โดยสร้างเป็นกลุ่มจุด (point cloud) หรือตาข่าย (mesh)

การได้มาซึ่งข้อมูลจากเซ็นเซอร์ที่ได้รับ

การสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติจาก ข้อมูล lidarและภาพความละเอียดสูงก็เป็นไปได้เช่นกัน วิธีนี้ช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองได้โดยไม่ต้องเคลื่อนที่ไปยังตำแหน่งหรือวัตถุจริง^{[ 36 ]}จากข้อมูล lidar ทางอากาศ สามารถสร้างแบบจำลองพื้นผิวดิจิทัล (DSM) ได้ จากนั้นวัตถุที่สูงกว่าพื้นดินจะถูกตรวจจับโดยอัตโนมัติจาก DSM โดยอาศัยความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับอาคาร ลักษณะทางเรขาคณิต เช่น ขนาด ความสูง และข้อมูลรูปร่าง จะถูกนำมาใช้เพื่อแยกอาคารออกจากวัตถุอื่น โครงร่างอาคารที่สกัดได้จะถูกทำให้ง่ายขึ้นโดยใช้อัลกอริทึมแบบตั้งฉากเพื่อให้ได้คุณภาพแผนที่ที่ดีขึ้น สามารถทำการวิเคราะห์ลุ่มน้ำเพื่อสกัดสันหลังคาของอาคาร สันหลังคาและข้อมูลความลาดชันจะถูกนำมาใช้เพื่อจำแนกอาคารตามประเภท จากนั้นอาคารจะถูกสร้างขึ้นใหม่โดยใช้แบบจำลองอาคารแบบพาราเมตริกสามแบบ (แบน หลังคาจั่ว หลังคาปั้นหยา) ^{[ 37 ]}

การรับข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในพื้นที่

เทคโนโลยี Lidarและการสแกนด้วยเลเซอร์ภาคพื้นดินอื่นๆ^{[ 38 ]}นำเสนอวิธีการอัตโนมัติที่เร็วที่สุดในการรวบรวมข้อมูลความสูงหรือระยะทาง การใช้ Lidar หรือเลเซอร์ในการวัดความสูงของอาคารกำลังเป็นที่นิยมอย่างมาก^{[ 39 ]}การใช้งานเชิงพาณิชย์ของทั้ง Lidar ทางอากาศและเทคโนโลยีการสแกนด้วยเลเซอร์ภาคพื้นดินได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นวิธีการที่รวดเร็วและแม่นยำสำหรับการสกัดความสูงของอาคาร งานสกัดอาคารมีความจำเป็นในการกำหนดตำแหน่งอาคาร ระดับความสูงของพื้นดิน ทิศทาง ขนาดอาคาร ความสูงของหลังคา ฯลฯ อาคารส่วนใหญ่ได้รับการอธิบายในรายละเอียดที่เพียงพอในแง่ของรูปทรงหลายเหลี่ยมทั่วไป กล่าวคือ ขอบเขตของอาคารสามารถแสดงได้ด้วยชุดของพื้นผิวระนาบและเส้นตรง การประมวลผลเพิ่มเติม เช่น การแสดงรอยเท้าอาคารเป็นรูปหลายเหลี่ยม ใช้สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูล GIS

Fruh และ Zakhor นำเสนอแนวทางในการสร้างแบบจำลองเมือง 3 มิติที่มีพื้นผิวโดยอัตโนมัติ โดยใช้การสแกนด้วยเลเซอร์และภาพถ่ายจากระดับพื้นดินและมุมมองจากมุมสูง แนวทางนี้เกี่ยวข้องกับการลงทะเบียนและผสานรวมแบบจำลองรายละเอียดของอาคารเข้ากับแบบจำลองทางอากาศที่เสริมกัน กระบวนการสร้างแบบจำลองทางอากาศจะสร้างแบบจำลองที่มีความละเอียดครึ่งเมตรพร้อมมุมมองจากมุมสูงของพื้นที่ทั้งหมด ซึ่งประกอบด้วยรายละเอียดของภูมิประเทศและยอดอาคาร กระบวนการสร้างแบบจำลองจากพื้นดินจะสร้างแบบจำลองรายละเอียดของอาคาร โดยใช้ DSM ที่ได้จากการสแกนด้วยเลเซอร์จากอากาศ พวกเขาระบุตำแหน่งของยานพาหนะที่ใช้ในการสำรวจและลงทะเบียนแบบจำลองอาคารจากพื้นดินกับแบบจำลองทางอากาศโดยใช้การระบุตำแหน่งแบบมอนเตคาร์โล (MCL) สุดท้าย แบบจำลองทั้งสองจะถูกผสานรวมเข้าด้วยกันโดยใช้ความละเอียดที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้แบบจำลอง 3 มิติ

Haala, Brenner และ Anders ใช้เครื่องวัดความสูงด้วยเลเซอร์จากอากาศยานเพื่อรวมข้อมูลความสูงเข้ากับแบบแปลนอาคารที่มีอยู่แล้ว แบบแปลนอาคารเหล่านี้ได้มาแล้วในรูปแบบอนาล็อกโดยใช้แผนที่และแบบแปลน หรือในรูปแบบดิจิทัลในระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) แบบ 2 มิติ โครงการนี้จัดทำขึ้นเพื่อให้สามารถเก็บรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติโดยการบูรณาการข้อมูลประเภทต่างๆ เหล่านี้ จากนั้นจึงสร้างแบบจำลองเมืองเสมือนจริงในโครงการโดยการประมวลผลพื้นผิว เช่น การทำแผนที่ภาพถ่ายภาคพื้นดิน โครงการนี้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการได้มาซึ่งระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์เมืองแบบ 3 มิติอย่างรวดเร็ว แบบแปลนพิสูจน์แล้วว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่สำคัญมากอีกแหล่งหนึ่งสำหรับการสร้างอาคารแบบ 3 มิติขึ้นใหม่ เมื่อเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ของกระบวนการอัตโนมัติ แบบแปลนเหล่านี้พิสูจน์แล้วว่ามีความน่าเชื่อถือมากกว่า เนื่องจากมีข้อมูลที่รวบรวมไว้ซึ่งได้รับการทำให้ชัดเจนโดยการตีความของมนุษย์ ด้วยเหตุนี้ แบบแปลนจึงสามารถลดต้นทุนในโครงการบูรณะได้อย่างมาก ตัวอย่างของข้อมูลแบบแปลนที่มีอยู่ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการบูรณะอาคารได้คือแผนที่ทะเบียนที่ดินดิจิทัลซึ่งให้ข้อมูลเกี่ยวกับการกระจายตัวของทรัพย์สิน รวมถึงขอบเขตของพื้นที่เกษตรกรรมทั้งหมดและแบบแปลนของอาคารที่มีอยู่ นอกจากนี้ ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ชื่อถนน และการใช้งานอาคาร (เช่น โรงรถ อาคารที่พักอาศัย อาคารสำนักงาน อาคารอุตสาหกรรม โบสถ์) จะแสดงในรูปแบบของสัญลักษณ์ข้อความ ปัจจุบัน แผนที่ที่ดินดิจิทัลถูกสร้างขึ้นเป็นฐานข้อมูลที่ครอบคลุมพื้นที่ ซึ่งส่วนใหญ่ประกอบด้วยการแปลงแผนที่หรือแบบแปลนที่มีอยู่เดิมให้เป็นดิจิทัล

ค่าใช้จ่าย

อุปกรณ์สแกนด้วยเลเซอร์ภาคพื้นดิน (แบบพัลส์หรือแบบเฟส) พร้อมซอฟต์แวร์ประมวลผล โดยทั่วไปมีราคาเริ่มต้นที่ 150,000 ยูโร อุปกรณ์ที่มีความแม่นยำน้อยกว่าบางรุ่น (เช่น Trimble VX) มีราคาประมาณ 75,000 ยูโร
ระบบไลดาร์ภาคพื้นดินมีราคาประมาณ 300,000 ยูโร
ระบบที่ใช้กล้องถ่ายภาพนิ่งทั่วไปติดตั้งบนเฮลิคอปเตอร์บังคับวิทยุ ( โฟโตแกรมเมตรี ) ก็เป็นไปได้เช่นกัน และมีราคาประมาณ 25,000 ยูโร ระบบที่ใช้กล้องถ่ายภาพนิ่งกับบอลลูนมีราคาถูกกว่า (ประมาณ 2,500 ยูโร) แต่ต้องมีการประมวลผลด้วยมือเพิ่มเติม เนื่องจากกระบวนการประมวลผลด้วยมือใช้เวลาประมาณหนึ่งเดือนต่อการถ่ายภาพหนึ่งวัน ดังนั้นในระยะยาวแล้ว วิธีนี้จึงยังคงมีราคาแพงอยู่ดี
การได้มาซึ่งภาพถ่ายดาวเทียมก็เป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูงเช่นกัน ภาพสเตอริโอความละเอียดสูง ( ความละเอียด 0.5 เมตร) มีราคาประมาณ 11,000 ยูโร ดาวเทียมถ่ายภาพได้แก่ Quikbird และ Ikonos ภาพโมโนสโคปิกความละเอียดสูงมี ราคาประมาณ 5,500 ยูโร ภาพที่มีความละเอียดต่ำกว่าเล็กน้อย (เช่น จากดาวเทียม CORONA ซึ่งมีความละเอียด 2 เมตร) มีราคาประมาณ 1,000 ยูโรต่อ 2 ภาพ โปรดทราบว่า ภาพ จาก Google Earthมีความละเอียดต่ำเกินไปที่จะสร้างแบบจำลอง 3 มิติที่แม่นยำได้^{[ 40 ]}

การบูรณะ

จากกลุ่มจุด

ข้อมูลจุดที่ได้จากเครื่องสแกน 3 มิติและการสร้างภาพ 3 มิติ สามารถนำไปใช้โดยตรงสำหรับการวัดและการแสดงภาพในวงการสถาปัตยกรรมและการก่อสร้างได้

จากนางแบบ

อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันส่วนใหญ่มักใช้โมเดล 3 มิติแบบรูปหลายเหลี่ยม โมเดลพื้นผิว NURBSหรือโมเดล CAD ที่แก้ไขได้โดยใช้คุณลักษณะ (หรือที่เรียกว่าโมเดลของแข็ง ) แทน

แบบจำลอง ตาข่ายรูปหลายเหลี่ยม : ในการแสดงรูปร่างด้วยรูปหลายเหลี่ยม พื้นผิวโค้งจะถูกจำลองเป็นพื้นผิวเรียบเหลี่ยมเล็กๆ จำนวนมาก (ลองนึกถึงทรงกลมที่จำลองเป็นลูกบอลดิสโก้) แบบจำลองรูปหลายเหลี่ยม หรือที่เรียกว่าแบบจำลองตาข่าย มีประโยชน์สำหรับการแสดงภาพ สำหรับCAM บางประเภท (เช่น การตัดเฉือน) แต่โดยทั่วไปแล้วจะมีขนาด "ใหญ่" (เช่น ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก) และแก้ไขได้ยากในรูปแบบนี้ การสร้างใหม่เป็นแบบจำลองรูปหลายเหลี่ยมเกี่ยวข้องกับการค้นหาและเชื่อมต่อจุดที่อยู่ติดกันด้วยเส้นตรงเพื่อสร้างพื้นผิวต่อเนื่อง มีแอปพลิเคชันมากมายทั้งแบบฟรีและเสียเงินสำหรับจุดประสงค์นี้ (เช่นGigaMesh , MeshLab , PointCab, kubit PointCloud สำหรับ AutoCAD, Reconstructor , imagemodel, PolyWorks, Rapidform, Geomagic , Imageware, Rhino 3Dเป็นต้น)
แบบจำลองพื้นผิว : ระดับความซับซ้อนถัดไปในการสร้างแบบจำลองเกี่ยวข้องกับการใช้แผ่น พื้นผิว โค้งหลายๆ แผ่นมาประกอบกันเพื่อสร้างแบบจำลองรูปร่าง แผ่นเหล่านี้อาจเป็น NURBS, TSplines หรือการแสดงผลแบบโค้งอื่นๆ ของโทโพโลยีแบบโค้ง การใช้ NURBS ทำให้รูปร่างทรงกลมกลายเป็นทรงกลมทางคณิตศาสตร์ที่แท้จริง แอปพลิเคชันบางตัวมีฟังก์ชันการจัดวางแผ่นพื้นผิวด้วยตนเอง แต่แอปพลิเคชันที่ดีที่สุดจะมีทั้งการจัดวางแผ่นพื้นผิวแบบอัตโนมัติและการจัดวางด้วยตนเอง แผ่นพื้นผิวเหล่านี้มีข้อดีคือมีน้ำหนักเบาและจัดการได้ง่ายกว่าเมื่อส่งออกไปยัง CAD แบบจำลองพื้นผิวสามารถแก้ไขได้บ้าง แต่เฉพาะในแง่ของการปั้น การดึงและผลักเพื่อเปลี่ยนรูปพื้นผิวเท่านั้น การแสดงผลแบบนี้เหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลองรูปทรงอินทรีย์และรูปทรงศิลปะ ผู้ให้บริการโปรแกรมสร้างแบบจำลองพื้นผิว ได้แก่ Rapidform, Geomagic , Rhino 3D , Maya, T Splines เป็นต้น
แบบจำลอง CAD ที่เป็นของแข็ง : จากมุมมองด้านวิศวกรรม/การผลิต การแสดงรูปทรงดิจิทัลที่ดีที่สุดคือแบบจำลอง CAD แบบพาราเมตริกที่สามารถแก้ไขได้ ใน CAD ทรงกลมจะถูกอธิบายด้วยคุณลักษณะแบบพาราเมตริกซึ่งสามารถแก้ไขได้ง่ายโดยการเปลี่ยนค่า (เช่น จุดศูนย์กลางและรัศมี)

แบบจำลอง CAD เหล่านี้ไม่ได้อธิบายเพียงแค่รูปร่างหรือโครงสร้างของวัตถุเท่านั้น แต่ยังรวมถึง "เจตนาในการออกแบบ" (เช่น คุณลักษณะที่สำคัญและความสัมพันธ์กับคุณลักษณะอื่นๆ) ตัวอย่างของเจตนาในการออกแบบที่ไม่ปรากฏชัดจากรูปร่างเพียงอย่างเดียว อาจเป็นน็อตยึดดรัมเบรก ซึ่งต้องอยู่ตรงกลางกับรูตรงกลางของดรัม ความรู้ในส่วนนี้จะกำหนดลำดับและวิธีการสร้างแบบจำลอง CAD นักออกแบบที่ตระหนักถึงความสัมพันธ์นี้จะไม่ออกแบบน็อตยึดโดยอ้างอิงจากเส้นผ่านศูนย์กลางภายนอก แต่จะอ้างอิงจากจุดศูนย์กลางแทน ผู้สร้างแบบจำลอง CAD จะต้องรวมทั้งรูปร่างและเจตนาในการออกแบบไว้ในแบบจำลอง CAD ที่สมบูรณ์

ผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์นำเสนอวิธีการที่แตกต่างกันในการสร้างแบบจำลอง CAD แบบพาราเมตริก บางรายส่งออกพื้นผิว NURBS และปล่อยให้ผู้ออกแบบ CAD ทำการสร้างแบบจำลองให้เสร็จสมบูรณ์ใน CAD (เช่นGeomagic , Imageware, Rhino 3D ) บางรายใช้ข้อมูลจากการสแกนเพื่อสร้างแบบจำลองตามคุณลักษณะที่แก้ไขได้และตรวจสอบได้ ซึ่งนำเข้าสู่ CAD โดยที่โครงสร้างคุณลักษณะทั้งหมดคงอยู่ ทำให้ได้แบบจำลอง CAD ที่สมบูรณ์แบบ ซึ่งบันทึกทั้งรูปร่างและเจตนาในการออกแบบ (เช่นGeomagic , Rapidform) ตัวอย่างเช่น ในตลาดมีปลั๊กอินต่างๆ สำหรับโปรแกรม CAD ที่มีอยู่แล้ว เช่น SolidWorks Xtract3D, DezignWorks และ Geomagic สำหรับ SolidWorks ช่วยให้สามารถจัดการการสแกน 3 มิติได้โดยตรงภายในSolidWorksนอกจากนี้ยังมีแอปพลิเคชัน CAD อื่นๆ ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะจัดการแบบจำลองจุดหรือรูปหลายเหลี่ยมที่มีจำนวนจำกัดภายในสภาพแวดล้อม CAD (เช่นCATIA , AutoCAD , Revit )

จากชุดภาพตัดขวาง 2 มิติ

เครื่องสแกน CT , CT สำหรับงานอุตสาหกรรม , MRIหรือไมโคร CTไม่ได้สร้างกลุ่มจุด แต่สร้างชุดภาพตัดขวาง 2 มิติ (แต่ละภาพเรียกว่า "โทโมแกรม") ซึ่งจะถูก "ซ้อนกัน" เพื่อสร้างภาพ 3 มิติ มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์ที่ต้องการ:

การเรนเดอร์แบบสามมิติ (Volume rendering ): โดยปกติแล้วส่วนต่างๆ ของวัตถุจะมีค่าเกณฑ์หรือความหนาแน่นของระดับสีเทาที่แตกต่างกัน จากนั้นจึงสามารถสร้างแบบจำลองสามมิติและแสดงผลบนหน้าจอได้ สามารถสร้างแบบจำลองได้หลายแบบจากค่าเกณฑ์ต่างๆ ทำให้สามารถใช้สีที่แตกต่างกันเพื่อแสดงส่วนประกอบแต่ละส่วนของวัตถุได้ การเรนเดอร์แบบสามมิติมักใช้สำหรับการแสดงภาพวัตถุที่สแกนแล้วเท่านั้น
การแบ่งส่วนภาพ : ในกรณีที่โครงสร้างต่าง ๆ มีค่าเกณฑ์/ระดับสีเทาที่คล้ายคลึงกัน อาจเป็นไปไม่ได้ที่จะแยกโครงสร้างเหล่านั้นออกจากกันโดยการปรับพารามิเตอร์การแสดงผลแบบสามมิติเพียงอย่างเดียว วิธีแก้ปัญหานี้เรียกว่าการแบ่งส่วนภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการแบบแมนนวลหรืออัตโนมัติที่สามารถกำจัดโครงสร้างที่ไม่ต้องการออกจากภาพได้ ซอฟต์แวร์การแบ่งส่วนภาพมักจะอนุญาตให้ส่งออกโครงสร้างที่แบ่งส่วนแล้วในรูปแบบ CAD หรือ STL เพื่อการปรับแต่งเพิ่มเติม
การสร้างแบบจำลองตาข่ายจากภาพ : เมื่อใช้ข้อมูลภาพ 3 มิติสำหรับการวิเคราะห์เชิงคำนวณ (เช่น CFD และ FEA) การแบ่งส่วนข้อมูลและการสร้างแบบจำลองตาข่ายจาก CAD โดยตรงอาจใช้เวลานานและแทบเป็นไปไม่ได้เลยสำหรับโครงสร้างทางเรขาคณิตที่ซับซ้อนซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของข้อมูลภาพ วิธีแก้ปัญหานี้เรียกว่าการสร้างแบบจำลองตาข่ายจากภาพ ซึ่งเป็นกระบวนการอัตโนมัติในการสร้างคำอธิบายทางเรขาคณิตที่แม่นยำและสมจริงของข้อมูลการสแกน

จากการสแกนด้วยเลเซอร์

การสแกนด้วยเลเซอร์หมายถึงวิธีการทั่วไปในการสุ่มตัวอย่างหรือสแกนพื้นผิวโดยใช้ เทคโนโลยี เลเซอร์มีหลายด้านของการใช้งานที่แตกต่างกันโดยหลักๆ คือ กำลังของเลเซอร์ที่ใช้ และผลลัพธ์ของกระบวนการสแกน กำลังเลเซอร์ต่ำจะใช้เมื่อไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงพื้นผิวที่สแกน เช่น เมื่อต้องการเพียงแค่แปลงเป็นดิจิทัล การสแกนด้วยเลเซอร์ แบบคอนโฟกัลหรือแบบ 3 มิติเป็นวิธีการเพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับพื้นผิวที่สแกน การใช้งานกำลังต่ำอีกอย่างหนึ่งคือการใช้ระบบฉายแสงที่มีโครงสร้างสำหรับการวัดความเรียบของเซลล์แสงอาทิตย์^{[ 41 ]}ซึ่งช่วยให้สามารถคำนวณความเครียดได้ตลอดแผ่นเวเฟอร์มากกว่า 2,000 แผ่นต่อชั่วโมง^{[ 42 ]}

กำลังเลเซอร์ที่ใช้สำหรับอุปกรณ์สแกนเลเซอร์ในงานอุตสาหกรรมโดยทั่วไปจะน้อยกว่า 1 วัตต์ ระดับกำลังมักจะอยู่ที่ประมาณ 200 มิลลิวัตต์หรือน้อยกว่านั้น แต่บางครั้งอาจมากกว่านั้น

จากภาพถ่าย

การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติและการสร้างวัตถุขึ้นใหม่สามารถทำได้โดยใช้ภาพคู่สเตอริโอ การถ่ายภาพสามมิติแบบสเตอริโอหรือการถ่ายภาพสามมิติโดยใช้บล็อกภาพที่ซ้อนทับกันเป็นแนวทางหลักสำหรับการทำแผนที่ 3 มิติและการสร้างวัตถุขึ้นใหม่โดยใช้ภาพ 2 มิติ การถ่ายภาพสามมิติระยะใกล้ก็พัฒนาไปถึงระดับที่สามารถใช้กล้องหรือกล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพวัตถุในระยะใกล้ เช่น อาคาร และสร้างวัตถุขึ้นใหม่โดยใช้ทฤษฎีเดียวกันกับการถ่ายภาพสามมิติทางอากาศ ตัวอย่างของซอฟต์แวร์ที่สามารถทำเช่นนี้ได้คือ Vexcel FotoG 5 ^{[ 43 ]}^{[ 44 ]}ปัจจุบันซอฟต์แวร์นี้ถูกแทนที่ด้วย Vexcel GeoSynthแล้ว^{[ 45 ]}โปรแกรมซอฟต์แวร์ที่คล้ายกันอีกโปรแกรมหนึ่งคือMicrosoft Photosynth ^{[ 46 ]}^{[ 47 ]}

Sisi Zlatanovaได้นำเสนอวิธีการกึ่งอัตโนมัติสำหรับการได้มาซึ่งข้อมูลโครงสร้างเชิงโทโพโลยี 3 มิติจากภาพสเตอริโอทางอากาศ 2 มิติ^{[ 48 ]}กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงจุดจำนวนหนึ่งเป็นดิจิทัลด้วยตนเองซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างวัตถุ 3 มิติขึ้นใหม่โดยอัตโนมัติ วัตถุที่สร้างขึ้นใหม่แต่ละชิ้นจะได้รับการตรวจสอบโดยการซ้อนทับกราฟิกโครงร่างเส้นลวดในแบบจำลองสเตอริโอ ข้อมูล 3 มิติที่มีโครงสร้างเชิงโทโพโลยีจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลและยังใช้สำหรับการแสดงภาพของวัตถุด้วย ซอฟต์แวร์ที่โดดเด่นที่ใช้สำหรับการได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติโดยใช้ภาพ 2 มิติ ได้แก่Agisoft Metashape [ ^{49 ] RealityCapture} [ 50 ^]^และ ENSAIS Engineering College TIPHON (Traitement d'Image et PHOtogrammétrie Numérique ⁾^[⁵¹^]

Franz Rottensteiner ได้พัฒนาวิธีการสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติควบคู่ไปกับแนวคิดในการจัดเก็บแบบจำลองอาคารควบคู่ไปกับภูมิประเทศและข้อมูลภูมิประเทศอื่นๆ ในระบบสารสนเทศภูมิประเทศ แนวทางของเขาขึ้นอยู่กับการบูรณาการการประมาณค่าพารามิเตอร์ของอาคารเข้ากับกระบวนการโฟโตแกรมเมตรีโดยใช้รูปแบบการสร้างแบบจำลองแบบไฮบริด อาคารจะถูกแยกย่อยออกเป็นชุดขององค์ประกอบพื้นฐานที่เรียบง่ายซึ่งถูกสร้างขึ้นใหม่ทีละส่วน จากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันโดยใช้ตัวดำเนินการบูลีน โครงสร้างข้อมูลภายในของทั้งองค์ประกอบพื้นฐานและแบบจำลองอาคารแบบผสมนั้นขึ้นอยู่กับวิธีการแสดงขอบเขต^{[ 52 ]}^{[ 53 ]}

มีการใช้ภาพหลายภาพในแนวทางของ Zhang ^{[ 54 ]}ในการสร้างพื้นผิวขึ้นใหม่จากภาพหลายภาพ แนวคิดหลักคือการสำรวจการบูรณาการข้อมูลสเตอริโอ 3 มิติและภาพปรับเทียบ 2 มิติ แนวทางนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากข้อเท็จจริงที่ว่ามีเพียงจุดคุณลักษณะที่แข็งแกร่งและแม่นยำซึ่งรอดพ้นจากการตรวจสอบทางเรขาคณิตของภาพหลายภาพเท่านั้นที่จะถูกสร้างขึ้นใหม่ในพื้นที่ ความไม่เพียงพอของความหนาแน่นและช่องว่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในข้อมูลสเตอริโอควรได้รับการเติมเต็มโดยใช้ข้อมูลจากภาพหลายภาพ ดังนั้นแนวคิดคือการสร้างแพทช์พื้นผิวขนาดเล็กจากจุดสเตอริโอก่อน จากนั้นจึงค่อยๆ ขยายแพทช์ที่เชื่อถือได้ในบริเวณใกล้เคียงจากภาพไปยังพื้นผิวทั้งหมดโดยใช้กลยุทธ์แบบ best-first ปัญหาจึงลดลงเหลือการค้นหาแพทช์พื้นผิวเฉพาะที่ที่เหมาะสมที่สุดซึ่งผ่านชุดจุดสเตอริโอที่กำหนดจากภาพ

ภาพหลายสเปกตรัมยังใช้สำหรับการตรวจจับอาคาร 3 มิติด้วย โดยใช้ข้อมูลพัลส์แรกและพัลส์สุดท้ายและดัชนีพืชพรรณความแตกต่างปกติในกระบวนการ^{[ 55 ]}

นอกจากนี้ ยังมีการนำเทคนิคการวัดแบบใหม่มาใช้เพื่อวัดขนาดและระยะห่างระหว่างวัตถุจากภาพเดียว โดยใช้การฉายภาพหรือเงา รวมถึงการผสมผสานระหว่างทั้งสองอย่าง เทคโนโลยีนี้กำลังได้รับความสนใจเนื่องจากประมวลผลได้รวดเร็วและมีต้นทุนต่ำกว่าการวัดแบบสเตอริโอมาก

แอปพลิเคชัน

การทดลองในอวกาศ

เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติถูกนำมาใช้ในการสแกนหินอวกาศสำหรับองค์การอวกาศยุโรป^{[ 56 ]}^{[ 57 ]}

อุตสาหกรรมการก่อสร้างและวิศวกรรมโยธา

การควบคุมหุ่นยนต์ : เช่น เครื่องสแกนเลเซอร์อาจทำหน้าที่เป็น "ดวงตา" ของหุ่นยนต์^{[ 58 ]}^{[ 59 ]}
แบบแปลนก่อสร้างจริงของสะพาน โรงงานอุตสาหกรรม และอนุสาวรีย์
เอกสารเกี่ยวกับสถานที่ทางประวัติศาสตร์^{[ 60 ]}
การสร้างแบบจำลองและการจัดวางพื้นที่
การควบคุมคุณภาพ
การสำรวจปริมาณ
การตรวจสอบเพย์โหลด^{[ 61 ]}
การออกแบบทางหลวงใหม่
การกำหนดเกณฑ์มาตรฐานของรูปทรง/สภาพที่มีอยู่ก่อนแล้ว เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างที่เกิดจากการสัมผัสกับแรงกระแทกรุนแรง เช่น แผ่นดินไหว การชนของเรือ/รถบรรทุก หรือไฟไหม้
สร้างแผนที่ GIS ( ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ ) ^{[ 62 ]}และภูมิสารสนเทศ
การสแกนด้วยเลเซอร์ใต้พื้นผิวในเหมืองและโพรงหินปูน^{[ 63 ]}
เอกสารนิติวิทยาศาสตร์^{[ 64 ]}

กระบวนการออกแบบ

เพิ่มความแม่นยำในการทำงานกับชิ้นส่วนและรูปทรงที่ซับซ้อน
การประสานงานการออกแบบผลิตภัณฑ์โดยใช้ชิ้นส่วนจากหลายแหล่ง
อัปเดตไฟล์สแกนซีดีเก่าด้วยเทคโนโลยีที่ทันสมัยกว่า
การเปลี่ยนชิ้นส่วนที่หายไปหรือชิ้นส่วนเก่า
ช่วยลดต้นทุนโดยการอนุญาตให้ใช้บริการออกแบบตามสภาพจริง เช่น ในโรงงานผลิตรถยนต์
"การนำพืชไปสู่มือวิศวกร" ด้วยการสแกนที่แชร์ผ่านเว็บ และ
ประหยัดค่าใช้จ่ายในการเดินทาง

ความบันเทิง

เครื่องสแกน 3 มิติถูกใช้โดยอุตสาหกรรมบันเทิงเพื่อสร้างแบบจำลอง 3 มิติแบบดิจิทัลสำหรับภาพยนตร์วิดีโอเกมและเพื่อความบันเทิง^{[ 65 ]}มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในด้านการถ่ายทำภาพยนตร์เสมือนจริงในกรณีที่มีแบบจำลองที่เทียบเท่ากับโลกแห่งความเป็นจริงอยู่แล้ว การสแกนวัตถุในโลกแห่งความเป็นจริงจะเร็วกว่าการสร้างแบบจำลองด้วยตนเองโดยใช้ซอฟต์แวร์สร้างแบบจำลอง 3 มิติ บ่อยครั้งที่ศิลปินจะปั้นแบบจำลองทางกายภาพของสิ่งที่พวกเขาต้องการและสแกนเป็นรูปแบบดิจิทัลแทนที่จะสร้างแบบจำลองดิจิทัลบนคอมพิวเตอร์โดยตรง

การถ่ายภาพสามมิติ

สแกนเนอร์ 3 มิติได้รับการพัฒนาเพื่อใช้กล้องในการแสดงวัตถุ 3 มิติอย่างแม่นยำ^{[ 66 ]}บริษัทต่างๆ เริ่มเกิดขึ้นตั้งแต่ปี 2010 ที่สร้างภาพบุคคล 3 มิติ (หุ่นจำลอง 3 มิติ หรือเซลฟี่ 3 มิติ )

เมนูความเป็นจริงเสริมสำหรับร้านอาหารในเครือ 80 Degrees ในมาดริด^{[ 67 ]}

การบังคับใช้กฎหมาย

การสแกนด้วยเลเซอร์ 3 มิติถูกใช้โดยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายทั่วโลก โมเดล 3 มิติถูกใช้สำหรับการบันทึกข้อมูลในสถานที่: ^{[ 68 ]}

สถานที่เกิดเหตุอาชญากรรม
วิถีกระสุน
การวิเคราะห์รูปแบบคราบเลือด
การวิเคราะห์อุบัติเหตุ
การวางระเบิด
อุบัติเหตุเครื่องบินตก และอื่นๆ

วิศวกรรมย้อนกลับ

การวิศวกรรมย้อนกลับของชิ้นส่วนทางกลต้องใช้แบบจำลองดิจิทัลที่แม่นยำของวัตถุที่จะผลิตซ้ำ แทนที่จะใช้ชุดจุด แบบจำลองดิจิทัลที่แม่นยำสามารถแสดงได้ด้วยตาข่ายรูปหลายเหลี่ยมชุด พื้นผิว NURBS แบบเรียบหรือโค้ง หรือในอุดมคติสำหรับชิ้นส่วนทางกลคือแบบจำลอง CAD เครื่องสแกน 3 มิติสามารถใช้ในการแปลงชิ้นส่วนที่มีรูปร่างอิสระหรือเปลี่ยนแปลงรูปร่างอย่างค่อยเป็นค่อยไป รวมถึงรูปทรงเรขาคณิตแบบปริซึม ให้เป็นดิจิทัลได้ ในขณะที่เครื่องวัดพิกัดมักใช้เพื่อกำหนดขนาดอย่างง่ายของแบบจำลองที่มีรูปทรงปริซึมสูงเท่านั้น จากนั้นจึงประมวลผลจุดข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองดิจิทัลที่ใช้งานได้ โดยปกติจะใช้ซอฟต์แวร์วิศวกรรมย้อนกลับเฉพาะทาง

อสังหาริมทรัพย์

สามารถสแกนที่ดินหรืออาคารเป็นแบบจำลอง 3 มิติ ซึ่งช่วยให้ผู้ซื้อสามารถเยี่ยมชมและตรวจสอบทรัพย์สินจากระยะไกลได้ทุกที่ โดยไม่ต้องอยู่ที่ทรัพย์สินนั้น^{[ 69 ]}ปัจจุบันมีบริษัทอย่างน้อยหนึ่งแห่งที่ให้บริการทัวร์เสมือนจริงอสังหาริมทรัพย์ที่สแกนด้วย 3 มิติ^{[ 70 ]}ทัวร์เสมือนจริง ทั่วไปที่เก็บ ถาวร เมื่อ 2017-04-27 ที่Wayback Machineจะประกอบด้วยมุมมองแบบบ้านตุ๊กตา^{[ 71 ]}มุมมองภายใน รวมถึงแผนผังชั้น

การท่องเที่ยวเสมือนจริง/ทางไกล

สภาพแวดล้อมในสถานที่ที่น่าสนใจสามารถบันทึกและแปลงเป็นแบบจำลอง 3 มิติได้ จากนั้นประชาชนสามารถสำรวจแบบจำลองนี้ได้ ไม่ว่าจะผ่านอินเทอร์เฟซ VR หรืออินเทอร์เฟซ "2 มิติ" แบบดั้งเดิม ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจสถานที่ที่ไม่สะดวกในการเดินทางได้^{[ 72 ]}กลุ่มนักเรียนประวัติศาสตร์ที่โรงเรียนมัธยมต้น Vancouver iTech Preparatory ได้สร้างพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงโดยการสแกน 3 มิติวัตถุโบราณมากกว่า 100 ชิ้น^{[ 73 ]}

มรดกทางวัฒนธรรม

มีโครงการวิจัยมากมายที่ดำเนินการผ่านการสแกนสถานที่ทางประวัติศาสตร์และสิ่งประดิษฐ์ทั้งเพื่อการบันทึกและการวิเคราะห์^{[ 74 ]}แบบจำลองที่ได้สามารถนำไปใช้กับวิธีการวิเคราะห์ที่หลากหลาย^{[ 75 ]}^{[ 76 ]}

การใช้เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติและการพิมพ์ 3 มิติ ร่วมกัน ทำให้สามารถจำลองวัตถุจริงได้โดยไม่ต้องใช้ เทคนิค การหล่อปูนปลาสเตอร์ แบบดั้งเดิม ซึ่งในหลายกรณีอาจเป็นการรบกวน มากเกินไป สำหรับโบราณวัตถุทางวัฒนธรรมที่มีค่าหรือบอบบาง^{[ 77 ]}ในตัวอย่างสถานการณ์การใช้งานทั่วไป โมเดล การ์กอยล์ถูกบันทึกแบบดิจิทัลโดยใช้เครื่องสแกน 3 มิติ และข้อมูล 3 มิติที่ได้ถูกประมวลผลโดยใช้MeshLab โมเดล 3 มิติแบบดิจิทัลที่ได้ถูกป้อนเข้าสู่ เครื่อง สร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วเพื่อสร้างแบบจำลองเรซินจริงของวัตถุต้นฉบับ เมื่อไม่นานมานี้ แอป LiDAR บนสมาร์ทโฟน ทำให้สามารถบันทึกภาพวัตถุมรดกทางวัฒนธรรมในสถานที่ได้ ตัวอย่างเช่น ภาพสลักหินพุทธศาสนาอายุ 1,500 ปีถูกสแกนโดยใช้ iPhone ที่ติดตั้ง LiDARและ แอป CapCamซึ่งสร้างตาข่ายความหนาแน่นสูงที่เหมาะสมสำหรับการพิมพ์ 3 มิติ เพื่อสร้าง แบบจำลองทางกายภาพ^{[ 78 ]}

การสร้างแบบจำลอง 3 มิติสำหรับพิพิธภัณฑ์และโบราณวัตถุ^{[ 79 ]}^{[ 80 ]}

มิเกลันเจโล

ในปี 1999 กลุ่มวิจัยสองกลุ่มที่แตกต่างกันได้เริ่มสแกนรูปปั้นของมิเกลันเจโล มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดโดยกลุ่มที่นำโดยMarc Levoy ^{[ 81 ]}ใช้เครื่องสแกนเลเซอร์แบบสามเหลี่ยมที่สร้างโดยCyberwareเพื่อสแกนรูปปั้นของมิเกลันเจโลในฟลอเรนซ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปปั้นเดวิดรูปปั้น Prigioni และรูปปั้นทั้งสี่ในโบสถ์ Medici การสแกนให้ความหนาแน่นของจุดข้อมูลหนึ่งตัวอย่างต่อ 0.25 มม. ซึ่งมีรายละเอียดมากพอที่จะเห็นรอยสกัดของมิเกลันเจโล การสแกนที่มีรายละเอียดเหล่านี้สร้างข้อมูลจำนวนมาก (มากถึง 32 กิกะไบต์) และการประมวลผลข้อมูลจากการสแกนใช้เวลา 5 เดือน ในช่วงเวลาเดียวกันโดยประมาณ กลุ่มวิจัยจากIBMนำโดยH. Rushmeierและ F. Bernardini ได้สแกนรูปปั้น Pietà ของฟลอเรนซ์โดยได้รายละเอียดทั้งทางเรขาคณิตและสี แบบจำลองดิจิทัลซึ่งเป็นผลมาจากการสแกนของสแตนฟอร์ด ถูกนำมาใช้อย่างละเอียดในการบูรณะรูปปั้นในปี 2004 ^{[ 82 ]}

มอนติเซลโล

ในปี 2545 David Luebke และคณะได้สแกน Monticello ของ Thomas Jefferson ^{[ 83 ]}ได้ใช้เครื่องสแกนเลเซอร์แบบ Time of Flight เชิงพาณิชย์ รุ่น DeltaSphere 3000 ข้อมูลจากเครื่องสแกนถูกนำมารวมกับข้อมูลสีจากภาพถ่ายดิจิทัลเพื่อสร้างนิทรรศการ Virtual Monticello และ Jefferson's Cabinet ในพิพิธภัณฑ์ศิลปะนิวออร์ลีนส์ในปี 2546 นิทรรศการ Virtual Monticello จำลองหน้าต่างที่มองเข้าไปในห้องสมุดของ Jefferson นิทรรศการประกอบด้วยจอแสดงผลแบบฉายภาพด้านหลังบนผนังและแว่นตาแบบสามมิติสำหรับผู้ชม แว่นตาเหล่านี้เมื่อรวมกับโปรเจ็กเตอร์แบบโพลาไรซ์จะให้เอฟเฟกต์สามมิติ ฮาร์ดแวร์ติดตามตำแหน่งบนแว่นตาช่วยให้จอแสดงผลปรับเปลี่ยนได้ตามการเคลื่อนไหวของผู้ชม ทำให้เกิดภาพลวงตาว่าจอแสดงผลนั้นเป็นรูบนผนังที่มองเข้าไปในห้องสมุดของ Jefferson ส่วนนิทรรศการ Jefferson's Cabinet เป็นภาพสามมิติแบบมีฉากกั้น (โดยพื้นฐานแล้วเป็นโฮโลแกรมที่ไม่ทำงานซึ่งปรากฏแตกต่างกันเมื่อมองจากมุมต่างๆ) ของตู้ของ Jefferson

จารึกอักษรลิ่ม

แบบจำลอง 3 มิติแรกของ แผ่นจารึก อักษรลิ่มถูกได้มาในประเทศเยอรมนีในปี 2000 ^{[ 84 ]} ในปี 2003 โครงการที่เรียกว่าDigital Hammurabiได้รวบรวมแผ่นจารึกอักษรลิ่มโดยใช้เครื่องสแกนเลเซอร์แบบสามเหลี่ยมโดยใช้รูปแบบตารางปกติที่มีความละเอียด0.025 มม . (0.00098 นิ้ว) ^[⁸⁵^]ด้วยการใช้เครื่องสแกน 3 มิติความละเอียดสูงโดยมหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์กสำหรับการรวบรวมแผ่นจารึกในปี 2009 การพัฒนาGigaMesh Software Frameworkจึงเริ่มต้นขึ้นเพื่อแสดงภาพและแยกอักษรลิ่มจากแบบจำลอง 3 มิติ^[⁸⁶^]มีการนำไปใช้ในการประมวลผลแผ่นจารึกดิจิทัล 3 มิติประมาณ 2,000 แผ่นของคอลเลกชัน Hilprechtในเมืองเยนาเพื่อสร้างชุดข้อมูลมาตรฐานแบบเปิด^[⁸⁷^]และคอลเลกชันที่มีคำอธิบายประกอบ^[⁸⁸^]ของแบบจำลอง 3 มิติของแผ่นจารึกที่สามารถใช้งานได้ฟรีภายใต้ใบอนุญาตCC BY ^[⁸⁹^]

สุสานคาซูบิ

โครงการสแกน 3 มิติ CyArkปี 2009 ที่สุสานประวัติศาสตร์ Kasubi ในประเทศอูกันดา ซึ่งเป็นแหล่งมรดกโลกของ UNESCOโดยใช้ Leica HDS 4500 ได้สร้างแบบจำลองทางสถาปัตยกรรมโดยละเอียดของ Muzibu Azaala Mpanga ซึ่งเป็นอาคารหลักในบริเวณสุสานและสุสานของKabakas (กษัตริย์) แห่งอูกันดา เหตุเพลิงไหม้เมื่อวันที่ 16 มีนาคม 2010 ได้เผาทำลายโครงสร้างของ Muzibu Azaala Mpanga ไปเป็นจำนวนมาก และงานบูรณะน่าจะอาศัยชุดข้อมูลที่ได้จากภารกิจการสแกน 3 มิติเป็นอย่างมาก^{[ 90 ]}

"Plastico di Roma antica"

ในปี พ.ศ. 2548 Gabriele Guidi และคณะได้สแกน "Plastico di Roma antica" ^{[ 91 ]}ซึ่งเป็นแบบจำลองของกรุงโรมที่สร้างขึ้นในศตวรรษที่แล้ว ทั้งวิธีการสามเหลี่ยมและวิธีการเวลาบินไม่สามารถตอบสนองความต้องการของโครงการนี้ได้ เนื่องจากวัตถุที่จะสแกนมีขนาดใหญ่และมีรายละเอียดเล็กๆ จำนวนมาก อย่างไรก็ตาม พวกเขาพบว่าเครื่องสแกนแสงแบบปรับความถี่สามารถให้ความสามารถในการสแกนวัตถุที่มีขนาดเท่าแบบจำลองและมีความแม่นยำตามที่ต้องการ เครื่องสแกนแสงแบบปรับความถี่ได้รับการเสริมด้วยเครื่องสแกนสามเหลี่ยมซึ่งใช้ในการสแกนบางส่วนของแบบจำลอง

โครงการอื่นๆ

โครงการ 3D Encounters ที่พิพิธภัณฑ์โบราณคดีอียิปต์ Petrieมีเป้าหมายที่จะใช้การสแกนด้วยเลเซอร์ 3 มิติเพื่อสร้างคลังภาพ 3 มิติคุณภาพสูงของโบราณวัตถุและเปิดใช้งานนิทรรศการเคลื่อนที่แบบดิจิทัลของโบราณวัตถุอียิปต์ที่เปราะบางEnglish Heritageได้ตรวจสอบการใช้การสแกนด้วยเลเซอร์ 3 มิติสำหรับการใช้งานที่หลากหลายเพื่อรับข้อมูลทางโบราณคดีและสภาพ และศูนย์อนุรักษ์แห่งชาติในลิเวอร์พูลยังได้ผลิตการสแกนด้วยเลเซอร์ 3 มิติตามคำสั่ง รวมถึงวัตถุแบบพกพาและการสแกนในสถานที่จริงของแหล่งโบราณคดี^{[ 92 ]}สถาบันสมิธโซเนียนมีโครงการที่เรียกว่าSmithsonian X 3Dซึ่งโดดเด่นในด้านความหลากหลายของประเภทของวัตถุ 3 มิติที่พวกเขากำลังพยายามสแกน ซึ่งรวมถึงวัตถุขนาดเล็ก เช่น แมลงและดอกไม้ ไปจนถึงวัตถุขนาดเท่ามนุษย์ เช่นชุดนักบินของAmelia Earhart ไปจนถึงวัตถุขนาดเท่าห้อง เช่น เรือปืน Philadelphiaไปจนถึงแหล่งประวัติศาสตร์ เช่นLiang Buaในอินโดนีเซีย ที่น่าสังเกตอีกอย่างคือ ข้อมูลจากการสแกนเหล่านี้เปิดให้สาธารณะเข้าถึงได้ฟรีและสามารถดาวน์โหลดได้ในหลายรูปแบบข้อมูล

CAD/CAM ทางการแพทย์

เครื่องสแกน 3 มิติถูกนำมาใช้ในการบันทึกรูปทรง 3 มิติของผู้ป่วยในงานด้านออร์โธติกส์และทันตกรรมซึ่งค่อยๆ เข้ามาแทนที่การหล่อปูนปลาสเตอร์ที่ยุ่งยาก จากนั้นจึงใช้ซอฟต์แวร์ CAD/CAM ในการออกแบบและผลิตออร์โธติกส์อวัยวะเทียมหรือรากฟันเทียม

ระบบ CAD/CAM สำหรับใช้ในคลินิกทันตกรรมและระบบ CAD/CAM สำหรับห้องปฏิบัติการทันตกรรมจำนวนมากใช้เทคโนโลยีสแกนเนอร์ 3 มิติในการบันทึกพื้นผิว 3 มิติของชิ้นงานที่เตรียมไว้สำหรับทันตกรรม (ทั้งในร่างกายหรือนอกร่างกาย ) เพื่อสร้างชิ้นงานบูรณะแบบดิจิทัลโดยใช้ซอฟต์แวร์ CAD และสุดท้ายสร้างชิ้นงานบูรณะขั้นสุดท้ายโดยใช้เทคโนโลยี CAM (เช่น เครื่องกัด CNC หรือเครื่องพิมพ์ 3 มิติ) ระบบที่ใช้ในคลินิกทันตกรรมได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสแกน 3 มิติของชิ้นงานที่เตรียมไว้ในร่างกายและสร้างชิ้นงานบูรณะ (เช่น ครอบฟัน ออนเลย์ อินเลย์ หรือวีเนียร์)

การสร้างแบบจำลอง 3 มิติสำหรับการศึกษากายวิภาคศาสตร์และชีววิทยา^{[ 93 ]}^{[ 94 ]}และแบบจำลองศพสำหรับการจำลองการผ่าตัดระบบประสาท เพื่อการศึกษา ^{[ 95 ]}

การประกันคุณภาพและการวัดทางอุตสาหกรรม

การแปลงวัตถุในโลกแห่งความเป็นจริงให้เป็นดิจิทัลมีความสำคัญอย่างยิ่งในหลากหลายสาขาการใช้งาน วิธีนี้ถูกนำมาใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประกันคุณภาพทางอุตสาหกรรมเพื่อวัดความแม่นยำของมิติทางเรขาคณิต กระบวนการทางอุตสาหกรรม เช่น การประกอบชิ้นส่วน มีความซับซ้อน มีระบบอัตโนมัติสูง และโดยทั่วไปแล้วจะใช้ข้อมูลจาก CAD (การออกแบบโดยใช้คอมพิวเตอร์ช่วย) ปัญหาคือ การประกันคุณภาพก็ต้องการระบบอัตโนมัติในระดับเดียวกันด้วย ตัวอย่างเช่น การประกอบรถยนต์สมัยใหม่เป็นงานที่ซับซ้อนมาก เนื่องจากประกอบด้วยชิ้นส่วนจำนวนมากที่ต้องประกอบเข้าด้วยกันในขั้นตอนสุดท้ายของสายการผลิต ระบบการประกันคุณภาพช่วยรับประกันประสิทธิภาพสูงสุดของกระบวนการนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปทรงเรขาคณิตของชิ้นส่วนโลหะจะต้องได้รับการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่ามีขนาดที่ถูกต้อง ประกอบเข้าด้วยกันได้ และทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ

ในกระบวนการอัตโนมัติขั้นสูง การวัดทางเรขาคณิตที่ได้จะถูกถ่ายโอนไปยังเครื่องจักรที่ผลิตวัตถุที่ต้องการ เนื่องจากความไม่แน่นอนทางกลและการสึกหรอ ผลลัพธ์อาจแตกต่างจากค่าดิจิทัลที่กำหนดไว้ เพื่อให้สามารถบันทึกและประเมินความเบี่ยงเบนเหล่านี้โดยอัตโนมัติ ชิ้นส่วนที่ผลิตจะต้องถูกแปลงเป็นดิจิทัลด้วยเช่นกัน สำหรับจุดประสงค์นี้ จะมีการใช้เครื่องสแกน 3 มิติเพื่อสร้างตัวอย่างจุดจากพื้นผิวของวัตถุ ซึ่งในที่สุดจะนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลที่กำหนดไว้^{[ 96 ]}

กระบวนการเปรียบเทียบข้อมูล 3 มิติกับแบบจำลอง CAD เรียกว่า CAD-Compare และเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์สำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การกำหนดรูปแบบการสึกหรอของแม่พิมพ์และเครื่องมือ การกำหนดความแม่นยำของการสร้างขั้นสุดท้าย การวิเคราะห์ช่องว่างและความเรียบ หรือการวิเคราะห์พื้นผิวที่แกะสลักอย่างซับซ้อน ปัจจุบัน เครื่องสแกนเลเซอร์แบบสามเหลี่ยม แสงโครงสร้าง และการสแกนแบบสัมผัส เป็นเทคโนโลยีหลักที่ใช้ในงานอุตสาหกรรม โดยการสแกนแบบสัมผัสยังคงช้าที่สุด แต่โดยรวมแล้วมีความแม่นยำที่สุด อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติมีข้อดีที่แตกต่างเมื่อเทียบกับการวัดด้วยหัววัดแบบสัมผัสแบบดั้งเดิม เครื่องสแกนแสงสีขาวหรือเลเซอร์สามารถแปลงวัตถุให้เป็นดิจิทัลได้อย่างแม่นยำรอบด้าน จับรายละเอียดเล็กๆ และพื้นผิวแบบอิสระโดยไม่ต้องใช้จุดอ้างอิงหรือการพ่น พื้นผิวทั้งหมดจะถูกครอบคลุมด้วยความเร็วสูงสุดโดยไม่มีความเสี่ยงที่จะทำให้ชิ้นส่วนเสียหาย แผนภูมิเปรียบเทียบกราฟิกแสดงให้เห็นถึงความเบี่ยงเบนทางเรขาคณิตในระดับวัตถุทั้งหมด ทำให้เข้าใจถึงสาเหตุที่เป็นไปได้ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น^{[ 97 ]}^{[ 98 ]}

การสร้างวัตถุขึ้นใหม่

หลังจากรวบรวมข้อมูลแล้ว ข้อมูลที่ได้มา (และบางครั้งอาจผ่านการประมวลผลแล้ว) จากภาพหรือเซ็นเซอร์จำเป็นต้องได้รับการสร้างใหม่ ซึ่งอาจทำได้ในโปรแกรมเดียวกัน หรือในบางกรณี ข้อมูล 3 มิติจำเป็นต้องส่งออกและนำเข้าในโปรแกรมอื่นเพื่อปรับปรุงเพิ่มเติม และ/หรือเพื่อเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติม ข้อมูลเพิ่มเติมดังกล่าวอาจเป็นข้อมูลตำแหน่ง GPS หลังจากสร้างใหม่แล้ว ข้อมูลอาจถูกนำไปใช้โดยตรงในแผนที่ท้องถิ่น (GIS) ^{[ 99 ]}^{[ 100 ]}หรือแผนที่ทั่วโลก เช่นGoogle EarthหรือApple Maps

ซอฟต์แวร์

มีการใช้ซอฟต์แวร์หลายแพ็กเกจในการนำเข้าข้อมูลที่ได้มา (และบางครั้งก็ประมวลผลแล้ว) จากภาพหรือเซ็นเซอร์ แพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่น่าสนใจได้แก่: ^{[ 101 ]}

โคลน
3DF เซเฟอร์
คาโนมา
CapCam – แอปสแกน 3 มิติแบบ LiDAR บนสมาร์ทโฟนโดยใช้ Object Capture API ของ Apple ^{[ 102 ]}
ชุดโปรแกรมโฟโตแกรมเมตรีของไลก้า
เมชแล็บ
MountainsMap SEM (สำหรับการใช้งานด้านกล้องจุลทรรศน์เท่านั้น)
โฟโตโมเดลเลอร์
SketchUp
ทอมวิซ

ดูเพิ่มเติม

↑ 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 ". รายงานการประชุมสัมมนาประจำปีครั้งที่ 24 ของ ACM เรื่องซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีส่วนติดต่อผู้ใช้ - UIST '11หน้า 559. doi : 10.1145/2047196.2047270 . ISBN 978-1-4503-0716-1S2CID 3345516
↑ Moeslund, Thomas B.; Granum, Erik (1 มีนาคม 2544). "การสำรวจการจับภาพการเคลื่อนไหวของมนุษย์โดยใช้คอมพิวเตอร์วิชั่น" คอมพิวเตอร์วิชั่นและความเข้าใจภาพ 81 ( 3): 231– 268. CiteSeerX 10.1.1.108.203 . doi : 10.1006/cviu.2000.0897 .
↑ Wand, Michael; Adams, Bart; Ovsjanikov, Maksim; Berner, Alexander; Bokeloh, Martin; Jenke, Philipp; Guibas, Leonidas; Seidel, Hans-Peter; Schilling, Andreas (เมษายน 2552). "การสร้างรูปทรงและการเคลื่อนไหวที่ไม่แข็งตัวอย่างมีประสิทธิภาพจากข้อมูลสแกนเนอร์ 3 มิติแบบเรียลไทม์" ACM Transactions on Graphics . 28 (2): 1– 15. CiteSeerX 10.1.1.230.1675 . doi : 10.1145/1516522.1516526 . S2CID 9881027 .
↑ Biswas, KK; Basu, Saurav Kumar (2011). "การจดจำท่าทางโดยใช้ Microsoft Kinect®" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 5 ว่าด้วยระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และการประยุกต์ใช้หน้า100–103 . doi : 10.1109/ICARA.2011.6144864 . ISBN 978-1-4577-0330-0S2CID 8464855
↑ Kim, Pileun; Chen, Jingdao; Cho, Yong K. (พฤษภาคม 2018). "การทำแผนที่และการลงทะเบียนจุดเมฆ 3 มิติด้วยหุ่นยนต์โดยใช้ SLAM" . Automation in Construction . 89 : 38– 48. doi : 10.1016/j.autcon.2018.01.009 .
↑ Scott, Clare (19 เมษายน 2561). "การสแกน 3 มิติและการพิมพ์ 3 มิติช่วยให้สามารถผลิตอวัยวะเทียมใบหน้าที่เหมือนจริงได้" . 3DPrint.com .
1 2 O'Neal, Bridget (19 กุมภาพันธ์ 2015). "โครงการ CyArk 500 Challenge ได้รับแรงผลักดันในการอนุรักษ์มรดกทางวัฒนธรรมด้วยเทคโนโลยีการสแกน 3 มิติของ Artec" . 3DPrint.com .
↑ Fausto Bernardini, Holly E. Rushmeier (2002). "The 3D Model Acquisition Pipeline". Computer Graphics Forum . 21 (2): 149– 172. CiteSeerX 10.1.1.94.7486 . doi : 10.1111/1467-8659.00574 . S2CID 15779281 .
↑ "Matter and Form - 3D Scanning Hardware & Software" . matterandform.net . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2023-12-04 . เรียกดูเมื่อ2020-04-01 .
↑ OR3D. "การสแกน 3 มิติคืออะไร? - พื้นฐานการสแกนและอุปกรณ์" . OR3D . สืบค้นเมื่อ2020-04-01 .{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list ( link )
↑ "เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติ - การสแกน 3 มิติคืออะไรและทำงานอย่างไร?" . Mimic Productions . สืบค้นเมื่อ2026-05-21 .{{cite web}}: CS1 maint: url-status ( link )
↑ "การสแกน 3 มิติคืออะไร " laserdesign.com
↑ Hammoudi, Karim (2011). ผลงานสนับสนุนการสร้างแบบจำลองเมือง 3 มิติ: การสร้างแบบจำลองอาคารทรงหลายเหลี่ยม 3 มิติจากภาพถ่ายทางอากาศและการสร้างแบบจำลองส่วนหน้าอาคาร 3 มิติจากกลุ่มจุด 3 มิติภาคพื้นดินและภาพถ่าย (วิทยานิพนธ์). CiteSeerX 10.1.1.472.8586 .
↑ Pinggera, P.; Breckon, TP; Bischof, H. (กันยายน 2012). "เกี่ยวกับการจับคู่ภาพสเตอริโอแบบ Cross-Spectral โดยใช้คุณลักษณะการไล่ระดับความหนาแน่น" (PDF) . Proc. British Machine Vision Conference . หน้า526.1 – 526.12 . doi : 10.5244/C.26.103 . ISBN 978-1-901725-46-9สืบค้นข้อมูลเมื่อ 8 มีนาคม 2567
↑ "การได้มาซึ่งข้อมูลแผ่นดินไหวแบบ 3 มิติ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2016-03-03 . เรียกดูเมื่อ2021-01-24 .
↑ "การสำรวจระยะไกลด้วยแสงและเลเซอร์" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-09-03 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑ Trebuňa, Peter; Mizerák, Marek; Rosocha, Ladislav (2018). "การสแกน 3 มิติ – เทคโนโลยีและการสร้างใหม่" (PDF) . Acta Simulatio . 4 (3): 1– 6. doi : 10.22306/asim.v4i3.44 . ISSN 1339-9640 .
↑ Cui, Yan; Schuon, Sebastian; Chan, Derek; Thrun, Sebastian; Theobalt, Christian (2010). "การสแกนรูปทรง 3 มิติด้วยกล้องไทม์ออฟไฟลต์" การประชุม IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ปี 2010หน้า1173–1180 . doi : 10.1109/CVPR.2010.5540082 . ISBN 978-1-4244-6984-0. S2CID 2084943 .
↑ Franca, JGDM; Gazziro, MA; Ide, AN; Saito, JH (2005). "ระบบสแกน 3 มิติโดยใช้การวัดสามเหลี่ยมด้วยเลเซอร์และมุมมองภาพที่ปรับเปลี่ยนได้" การประชุมวิชาการนานาชาติ IEEE ว่าด้วยการประมวลผลภาพ 2005หน้า1-425. doi : 10.1109/ICIP.2005.1529778 . ISBN 978-0-7803-9134-5S2CID 17914887
↑ François Blais; Michel Picard; Guy Godin (6–9 กันยายน 2547). "การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติที่แม่นยำของวัตถุที่เคลื่อนที่อย่างอิสระ" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 2 ว่าด้วยการประมวลผล การแสดงภาพ และการส่งข้อมูล 3 มิติ 3DPVT 2004 เมืองเทสซาโลนิกิ ประเทศกรีซ Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society. หน้า422–429 . ISBN 0-7695-2223-8.
↑ Goel, Salil; Lohani, Bharat (มกราคม 2014). "เทคนิคการแก้ไขการเคลื่อนไหวสำหรับการสแกนด้วยเลเซอร์ของวัตถุเคลื่อนที่" IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 11 (1): 225– 228. Bibcode : 2014IGRSL..11..225G . doi : 10.1109/LGRS.2013.2253444 . S2CID 20531808 .
↑ "ทำความเข้าใจเทคโนโลยี: เครื่องสแกน 3 มิติทำงานอย่างไร?"เทคโนโลยีเสมือนจริงเก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อวันที่ 8 ธันวาคม 2020 เรียกดูเมื่อวันที่ 8 พฤศจิกายน 2020
↑ Sirat, Gabriel; Psaltis, Demetri (1 มกราคม 1985). "การสร้างภาพโฮโลแกรมแบบโคนอสโคปิก" (PDF) . Optics Letters . 10 (1): 4– 6. Bibcode : 1985OptL...10....4S . doi : 10.1364/OL.10.000004 . PMID 19724327 .
↑สตรอเบิล, เคเอช; แมร์ อี.; โบเดนมุลเลอร์ ต.; คีลโฮเฟอร์ ส.; เซ็ปป์, ว.; สุภาพ ม.; บูร์ชคา ด.; เฮอร์ซิงเกอร์, จี. (2009) "ผู้สร้างแบบจำลอง DLR 3D ที่อ้างอิงตนเอง" การประชุมนานาชาติ IEEE/RSJ เรื่องหุ่นยนต์และระบบอัจฉริยะประจำปี 2552 หน้า21– 28. ดอย : 10.1109/IROS.2009.5354708 . ไอเอสบีเอ็น 978-1-4244-3803-7. S2CID 3576337 .
↑ Strobl, Klaus H.; Mair, Elmar; Hirzinger, Gerd (2011). "การประมาณท่าทางจากภาพสำหรับการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วด้วยมือ" (PDF)การประชุมนานาชาติ IEEE ว่าด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ปี 2011หน้า 2593–2600 doi : 10.1109 / ICRA.2011.5979944 ISBN 978-1-61284-386-5S2CID 2921156
↑ Trost, D. (1999). สิทธิบัตรสหรัฐอเมริกาเลขที่ 5,957,915. วอชิงตัน ดี.ซี.: สำนักงานสิทธิบัตรและเครื่องหมายการค้าสหรัฐอเมริกา
↑ Morano, RA; Ozturk, C.; Conn, R.; Dubin, S.; Zietz, S.; Nissano, J. (มีนาคม 1998). "แสงโครงสร้างโดยใช้รหัสสุ่มเทียม". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 20 (3): 322– 327. doi : 10.1109/34.667888 .
↑ Huang, Peisen S. (1 ธันวาคม 2549). "การวัดรูปทรงสามมิติแบบเรียลไทม์ความละเอียดสูง". วิศวกรรมแสง . 45 (12): 123601. Bibcode : 2006OptEn..45l3601Z . doi : 10.1117/1.2402128 .
↑ Liu, Kai; Wang, Yongchang; Lau, Daniel L.; Hao, Qi; Hassebrook, Laurence G. (1 มีนาคม 2010). "รูปแบบความถี่คู่สำหรับการวัดรูปร่าง 3 มิติความเร็วสูง" Optics Express . 18 (5): 5229– 5244. Bibcode : 2010OExpr..18.5229L . doi : 10.1364/OE.18.005229 . PMID 20389536 .
↑ Zhang, Song; Van Der Weide, Daniel; Oliver, James (26 เมษายน 2553). "วิธีการเปลี่ยนเฟสความเร็วสูงพิเศษสำหรับการวัดรูปทรง 3 มิติ" Optics Express . 18 (9): 9684– 9689. Bibcode : 2010OExpr..18.9684Z . doi : 10.1364/OE.18.009684 . PMID 20588818 .
↑ Wang, Yajun; Zhang, Song (14 มีนาคม 2011). "เทคนิคการเปลี่ยนเฟสหลายความถี่ความเร็วสูงพิเศษด้วยการปรับความกว้างพัลส์ที่เหมาะสมที่สุด" Optics Express . 19 (6): 5149– 5155. Bibcode : 2011OExpr..19.5149W . doi : 10.1364/OE.19.005149 . PMID 21445150 .
↑ "Sussex Computer Vision: TEACH VISION5" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2008-09-20
↑ "บริษัท Geodetic Systems, Inc." . www.geodetic.com . สืบค้นเมื่อ2020-03-22 .
↑ "ควรใช้กล้องอะไรในการถ่ายภาพสามมิติ?" . 80.lv . 2019-07-15 . สืบค้นเมื่อ2020-03-22 .
↑ "บริการสแกน 3 มิติ" . Gentle Giant Studios . 2020-03-22 . สืบค้นเมื่อ2025-04-29 .
↑การสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติจากข้อมูล LIDAR และภาพความละเอียดสูง
↑ 1การสกัดและสร้างอาคารใหม่โดยอัตโนมัติจากข้อมูล LIDAR (PDF) (รายงาน) หน้า11. เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อวันที่ 14 กันยายน 2020 เรียกดูเมื่อวันที่ 9 กันยายน 2019
↑ "การสแกนด้วยเลเซอร์ภาคพื้นดิน" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-05-11 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑ Haala, Norbert; Brenner, Claus; Anders, Karl-Heinrich (1998). "ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เมือง 3 มิติจากข้อมูลเครื่องวัดความสูงด้วยเลเซอร์และข้อมูลแผนที่ 2 มิติ" (PDF)สถาบัน การถ่ายภาพทางอากาศ ( IFP )
↑มหาวิทยาลัยเกนต์ คณะภูมิศาสตร์
↑ "คำศัพท์เฉพาะทางด้านเทคโนโลยี 3 มิติ" . 23 เมษายน 2561.
↑ WJ Walecki; F. Szondy; MM Hilali (2008). "การวัดภูมิประเทศพื้นผิวแบบอินไลน์ที่รวดเร็ว ช่วยให้สามารถคำนวณความเค้นสำหรับการผลิตเซลล์แสงอาทิตย์ ทำให้สามารถผลิตเวเฟอร์ได้มากกว่า 2,000 แผ่นต่อชั่วโมง" Meas. Sci. Technol . 19 (2) 025302. doi : 10.1088/0957-0233/19/2/025302 . S2CID 121768537 .
↑ Vexcel FotoG
↑ "การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2006-10-18 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑ "Vexcel GeoSynth" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-10-04 . เรียกดูเมื่อ2009-10-31 .
↑ "Photosynth" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2017-02-05 . เรียกดูเมื่อ2021-01-24 .
↑การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติและการสร้างวัตถุขึ้นใหม่โดยใช้ภาพถ่าย
↑ การสร้างแบบจำลองวัตถุ 3 มิติจากภาพถ่ายสเตอริโอทางอากาศ (PDF) (วิทยานิพนธ์) เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-24 เรียกดูเมื่อ2009-09-09
↑ "Agisoft Metashape" . www.agisoft.com . สืบค้นเมื่อ2017-03-13 .
↑ "RealityCapture" . www.capturingreality.com/ . สืบค้นเมื่อ2017-03-13 .
↑ "การได้มาซึ่งข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในระบบสารสนเทศภูมิประเทศ" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-19 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑ "การประเมินประสิทธิภาพของระบบการสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติโดยใช้ส่วนประกอบพื้นฐานที่ปรับเปลี่ยนได้" (PDF)เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2007-12-20 เรียกดูเมื่อ2009-09-09
↑ร็อตเทนสไตเนอร์, ฟรานซ์ (2001) การดึงข้อมูลอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติตามการปรับแบบไฮบริดโดยใช้แบบจำลองพื้นผิว 3 มิติ และการจัดการข้อมูลอาคารใน TIS สถาบัน สำหรับ Photogrammetrie u. เฟอร์เนอร์คุนดุง ดี. เทคนิค มหาวิทยาลัย เวียนนาhdl : 20.500.12708/373 . ไอเอสบีเอ็น 978-3-9500791-3-5.
↑ Zhang, Zhengyou (กันยายน 1999). "การปรับเทียบกล้องแบบยืดหยุ่นโดยการมองระนาบจากทิศทางที่ไม่ทราบ". รายงานการประชุมวิชาการนานาชาติ IEEE ครั้งที่ 7 ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ . เล่มที่1. หน้า666–673 . doi : 10.1109/ICCV.1999.791289 . ISBN 0-7695-0164-8. S2CID 206769306 .
↑ "ภาพหลายสเปกตรัมสำหรับการตรวจจับอาคาร 3 มิติ" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-06 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑ "วิทยาศาสตร์ของการเก็บหินด้วยหุ่นยนต์ควบคุมระยะไกล"องค์การอวกาศยุโรปสืบค้นเมื่อ3 มกราคม 2020
↑ การสแกนหิน 19 ธันวาคม 2019 สืบค้นเมื่อ2021-12-08
↑ Larsson, Sören; Kjellander, JAP (2006). "การควบคุมการเคลื่อนที่และการเก็บข้อมูลสำหรับการสแกนด้วยเลเซอร์โดยใช้หุ่นยนต์อุตสาหกรรม" Robotics and Autonomous Systems . 54 (6): 453– 460. doi : 10.1016/j.robot.2006.02.002 .
↑การตรวจจับจุดสังเกตด้วยเครื่องสแกนเลเซอร์แบบหมุนสำหรับการนำทางหุ่นยนต์อัตโนมัติในท่อระบายน้ำ เก็บถาวรเมื่อ2011-07-17 ที่Wayback Machine , Matthias Dorn และคณะ, เอกสารประกอบการประชุม ICMIT 2003 การประชุมนานาชาติครั้งที่สองว่าด้วยเมคาทรอนิกส์และเทคโนโลยีสารสนเทศ, หน้า 600-604, เจชอน, เกาหลี, ธันวาคม 2003
↑ Remondino, Fabio (มิถุนายน 2011). "การบันทึกมรดกและการสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วยโฟโตแกรมเมตรีและการสแกน 3 มิติ"การสำรวจระยะไกล3 (6): 1104– 1138. Bibcode : 2011RemS....3.1104R . doi : 10.3390/rs3061104 .
↑ Bewley, Alex; Shekhar, Rajiv; Leonard, Sam; Upcroft, Ben; Lever, Paul (2011). "การประมาณปริมาตรแบบเรียลไทม์ของน้ำหนักบรรทุกของรถขุดแบบดรากลายน์" (PDF) . การประชุมนานาชาติ IEEE ว่าด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ปี 2011หน้า1571–1576 . doi : 10.1109/ICRA.2011.5979898 . ISBN 978-1-61284-386-5S2CID 8147627
↑ Men, Hao; Pochiraju, Kishore (2012). "อัลกอริทึมสำหรับการลงทะเบียนส่วนแผนที่ 3 มิติ" ใน Khosrow-Pour, Mehdi (บรรณาธิการ). ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์: แนวคิด วิธีการ เครื่องมือ และการประยุกต์ใช้: แนวคิด วิธีการ เครื่องมือ และการประยุกต์ใช้เล่มที่1 IGI Global หน้า502 ISBN 978-1-4666-2039-1.
↑เมอร์ฟี, เลียม. "กรณีศึกษา: การทำงานในเหมืองเก่า"กรณีศึกษาการสแกนด้วยเลเซอร์ใต้พื้นผิว เลียม เมอ ร์ฟี เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 18 เมษายน 2555 สืบค้นเมื่อ11 มกราคม 2555
↑ "นิติวิทยาศาสตร์และความปลอดภัยสาธารณะ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2013-05-22 . เรียกดูเมื่อ2012-01-11 .
↑ "อนาคตของการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ" . GarageFarm . 2017-05-28 . สืบค้นเมื่อ2017-05-28 .
↑ Curless, B. และ Seitz, S. (2000). การถ่ายภาพสามมิติ. เอกสารประกอบการเรียนสำหรับ SIGGRAPH 2000.
↑ "Códigos QR และ realidad aumentada: la evolución de las cartas en los ร้านอาหาร" . ลา วานการ์เดีย (สเปน) 2021-02-07 . สืบค้นเมื่อ2021-11-23 .
↑ "การบันทึกภาพสถานที่เกิดเหตุ "
↑ Lamine Mahdjoubi; Cletus Moobela; Richard Laing (ธันวาคม 2013). "การให้บริการด้านอสังหาริมทรัพย์ผ่านการบูรณาการการสแกนเลเซอร์ 3 มิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูลอาคาร" Computers in Industry . 64 (9): 1272. doi : 10.1016/j.compind.2013.09.003 .
↑ "Matterport มียอดผู้เข้าชมทั่วโลกทะลุ 70 ล้านครั้ง และฉลองการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของพื้นที่ 3 มิติและเสมือนจริง" Market Watch สืบค้นเมื่อ 19 ธันวาคม 2016
↑ "คำศัพท์เฉพาะทางด้าน VR" . 29 สิงหาคม 2016. เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 27 เมษายน 2017. เรียกดูเมื่อ26 เมษายน 2017 .
↑ Daniel A. Guttentag (ตุลาคม 2010). "ความเป็นจริงเสมือน: การประยุกต์ใช้และผลกระทบต่อการท่องเที่ยว". การจัดการการท่องเที่ยว31 (5): 637– 651. doi : 10.1016/j.tourman.2009.07.003 .
↑กิลเลสปี, เคที (11 พฤษภาคม 2018). "ความเป็นจริงเสมือนแปรเปลี่ยนเป็นประวัติศาสตร์จริงสำหรับนักเรียน iTech Prep"เดอะโคลัมเบียน. สืบค้นเมื่อ 9 ธันวาคม 2021 .
↑ Cignoni, Paolo; Scopigno, Roberto (18 มิถุนายน 2551). "แบบจำลอง 3 มิติที่สุ่มตัวอย่างสำหรับการประยุกต์ใช้ CH: สื่อใหม่ที่ใช้งานได้จริงและส่งเสริม หรือเป็นเพียงแบบฝึกหัดทางเทคโนโลยี?" วารสารการคำนวณและมรดกทางวัฒนธรรม 1 ( 1): 2:1–2:23. doi : 10.1145/1367080.1367082 . S2CID 16510261 .
↑ Wyatt-Spratt, Simon (2022-11-04). "หลังการปฏิวัติ: การทบทวนการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในฐานะเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์โบราณวัตถุหิน"วารสารการประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ในทางโบราณคดี 5 ( 1): 215– 237. doi : 10.5334/jcaa.103 . hdl : 2123/30230 . S2CID 253353315 .
↑ Magnani, Matthew; Douglass, Matthew; Schroder, Whittaker; Reeves, Jonathan; Braun, David R. (ตุลาคม 2020). "การปฏิวัติทางดิจิทัลที่จะมาถึง: การถ่ายภาพทางอากาศในทางปฏิบัติทางโบราณคดี" . American Antiquity . 85 (4): 737– 760. doi : 10.1017/aaq.2020.59 . S2CID 225390638 .
↑ Scopigno, R.; Cignoni, P.; Pietroni, N.; Callieri, M.; Dellepiane, M. (มกราคม 2017). "เทคนิคการผลิตดิจิทัลสำหรับมรดกทางวัฒนธรรม: การสำรวจ: เทคนิคการผลิตสำหรับมรดกทางวัฒนธรรม" Computer Graphics Forum . 36 (1): 6– 21. doi : 10.1111/cgf.12781 . S2CID 26690232 .
↑ "วิธีการพิมพ์วัตถุโบราณในพิพิธภัณฑ์แบบ 3 มิติด้วย CapCam" . เรื่องราวจาก CapCam . CapCam. 9 มีนาคม 2026 . สืบค้นเมื่อ10 มีนาคม 2026 .
↑ Lewis, M.; Oswald, C. (2019). "แอปพลิเคชันโทรศัพท์ราคาประหยัดสามารถเปรียบเทียบกับวิธีการอื่น ๆ ได้หรือไม่ เมื่อพูดถึงการแปลงแบบจำลองเรือเป็นข้อมูลดิจิทัล 3 มิติ"วารสารนานาชาติด้านโฟโตแกรมเมตรี การสำรวจระยะไกล และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงพื้นที่ 4210 : 107– 111. Bibcode : 2019ISPAr4210..107L . doi : 10.5194 /isprs-archives-XLII-2-W10-107-2019 . S2CID 146021711 . ProQuest 2585423206 .
↑ "ทุนการศึกษาด้าน 3 มิติ: การสแกนและการพิมพ์ 3 มิติในงาน ASOR 2018" . The Digital Orientalist . 2018-12-03 . สืบค้นเมื่อ2021-11-23 .
↑ 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). "โครงการมิเกลันเจโลดิจิทัล: การสแกนรูปปั้นขนาดใหญ่แบบ 3 มิติ" (PDF) . รายงานการประชุมประจำปีครั้งที่ 27 ว่าด้วยกราฟิกคอมพิวเตอร์และเทคนิคเชิงโต้ตอบ . หน้า131– 144.
↑โรแบร์โต สโกปิญโญ่; ซูซานนา บรัคชี; ฟัลเล็ตติ, ฟรานกา; เมาโร มัตเตอินี่ (2004) สำรวจเดวิด การทดสอบวินิจฉัยและสภาวะการอนุรักษ์ กองบรรณาธิการ Gruppo Giunti ไอเอสบีเอ็น 978-88-09-03325-2.
↑ David Luebke; Christopher Lutz; Rui Wang; Cliff Woolley (2002). "Scanning Monticello" .
↑ "Tontafeln 3D, Hetitologie Portal, Mainz, Germany" (ในภาษาเยอรมัน) . สืบค้นเมื่อ2019-06-23 .
↑ Kumar, S.; Snyder, D.; Duncan, D.; Cohen, J.; Cooper, J. (2003). "การอนุรักษ์แผ่นจารึกอักษรลิ่มโบราณด้วยระบบดิจิทัลโดยใช้การสแกน 3 มิติ" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 4 ว่าด้วยการสร้างภาพและแบบจำลองดิจิทัล 3 มิติ พ.ศ. 2546 3DIM 2003. เอกสารประกอบการประชุมหน้า326–333 . doi : 10.1109/IM.2003.1240266 . ISBN 978-0-7695-1991-3S2CID 676588
↑ Mara, Hubert; Krömker, Susanne; Jakob, Stefan; Breuckmann, Bernd (2010). "การสกัดอักษรลิ่มแบบอินทิกรัลอินแวเรียนต์หลายระดับแบบ GigaMesh และ Gilgamesh 3D" Vast: การประชุมวิชาการนานาชาติ ว่าด้วยความเป็นจริงเสมือนdoi : 10.2312/VAST/VAST10/131-138 . ISBN 978-3-905674-29-3.
↑ Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCuBeDa Hilprecht – ชุดข้อมูลมาตรฐานอักษรลิ่มไฮเดลเบิร์กสำหรับคอลเลกชันฮิลเพรชต์ , heiDATA – คลังข้อมูลสถาบันสำหรับข้อมูลการวิจัยของมหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์ก, doi : 10.11588/data/IE8CCN
↑ Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCu3Da Hilprecht – ฐานข้อมูล Heidelberg Cuneiform 3D - Hilprecht Collection , heidICON – Die Heidelberger Objekt และ Multimediadatenbank, doi : 10.11588/heidicon.hilprecht
↑ Mara, Hubert; Bogacz, Bartosz (2019). "การถอดรหัสบนแผ่นจารึกที่ชำรุด: ความท้าทายในการเรียนรู้สำหรับอักษรลิ่มที่มีคำอธิบายประกอบในชุดข้อมูล 2 มิติและ 3 มิติแบบมาตรฐาน" การประชุมวิชาการนานาชาติว่าด้วยการวิเคราะห์และการรู้จำเอกสาร (ICDAR) ปี 2019หน้า148–153 . doi : 10.1109/ICDAR.2019.00032 . ISBN 978-1-7281-3014-9S2CID 211026941
↑ Scott Cedarleaf (2010). "สุสานหลวงคาซูบิถูกทำลายด้วยเพลิงไหม้" . CyArk Blog. เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2010-03-30 . สืบค้นเมื่อ2010-04-22 .{{cite news}}: CS1 maint: numeric names: authors list ( link )
↑ Gabriele Guidi; Laura Micoli; Michele Russo; Bernard Frischer; Monica De Simone; Alessandro Spinetti; Luca Carosso (13–16 มิถุนายน 2548). "การแปลงแบบจำลองขนาดใหญ่ของกรุงโรมสมัยจักรวรรดิให้เป็นดิจิทัลแบบ 3 มิติ" การประชุมนานาชาติครั้งที่ 5 ว่าด้วยการสร้างภาพและแบบจำลองดิจิทัล 3 มิติ: 3DIM 2005, ออตตาวา, ออนแทรีโอ, แคนาดา . ลอส อลามิโตส, แคลิฟอร์เนีย: สมาคมคอมพิวเตอร์ IEEE. หน้า565–572 . ISBN 0-7695-2327-7.
↑ Payne, Emma Marie (2012). "เทคนิคการถ่ายภาพในการอนุรักษ์" (PDF) . วารสารการอนุรักษ์และพิพิธภัณฑ์ศึกษา . 10 (2). Ubiquity Press : 17– 29. doi : 10.5334/jcms.1021201 .
↑อิวานากะ, โจ; เทราดา, ซาโตชิ; คิม, ฮีจิน; ทาบิระ, โยโกะ; อาราคาวะ, ทาคามิตสึ; วาตานาเบะ, โคอิจิ; ดูมอนต์, แอรอน เอส.; Tubbs, R. Shane (กันยายน 2021) "เทคโนโลยีการสแกนสามมิติที่ง่ายดายสำหรับการศึกษากายวิภาคศาสตร์โดยใช้แอปมือถือฟรี" กายวิภาคศาสตร์คลินิก . 34 (6): 910– 918. ดอย : 10.1002/ca.23753 . PMID33984162 . S2CID 234497497 .
↑竹下, 俊治 (19 มีนาคม 2564). "生物の形態観察におけrun3Dスキャンアプラの活用" [การใช้แอปพลิเคชันสแกน 3 มิติเพื่อการสังเกตทางสัณฐานวิทยาของสิ่งมีชีวิต] .学校教育実践学研究(ภาษาญี่ปุ่น) 27 . ดอย : 10.15027/50609 .
↑เกอร์เซส, มูฮัมเม็ต เอเนส; กุนกอร์, อาบูเซอร์; ฮานาลิโอกลู, ซาฮิน; ยาลติริก, คัมเฮอร์ คาน; โพสตุก, ฮาซัน กากรี; เบอร์เกอร์, มุสตาฟา; ทูเร, อูกูร์ (ธันวาคม 2021) "Qlone®: วิธีการง่ายๆ ในการสร้างแบบจำลอง 3 มิติโดยใช้โฟโตแกรมเมทรี 360 องศาของตัวอย่างซากศพ" ศัลยกรรมประสาทหัตถการ . 21 (6): E488– E493. ดอย : 10.1093/ons/ opab355 PMID34662905 .
↑ Christian Teutsch (2007). การวิเคราะห์และการประเมินชุดจุดจากเครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติแบบออปติคอลโดยใช้แบบจำลอง (วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก)
↑ "เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติ" . สืบค้นเมื่อ2016-09-15 .
↑ลำดับเหตุการณ์ของเครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติ
↑ "การนำข้อมูลไปใช้ในแผนที่ GIS" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2003-05-06 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .
↑การนำข้อมูล 3 มิติไปใช้ในแผนที่ GIS
↑ Zlatanova, Sisi (2008). "Working Group II — Acquisition — Position Paper: Data collection and 3D reconstruction". Advances in 3D Geoinformation Systems . Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. pp. 425– 428. doi : 10.1007/978-3-540-72135-2_24 . ISBN 978-3-540-72134-5.
↑ "วิธีการพิมพ์วัตถุโบราณในพิพิธภัณฑ์แบบ 3 มิติด้วย CapCam" . เรื่องราวจาก CapCam . CapCam. 9 มีนาคม 2026 . สืบค้นเมื่อ10 มีนาคม 2026 .

[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 ". รายงานการประชุมสัมมนาประจำปีครั้งที่ 24 ของ ACM เรื่องซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีส่วนติดต่อผู้ใช้ - UIST '11หน้า 559. doi : 10.1145/2047196.2047270 . ISBN 978-1-4503-0716-1S2CID 3345516

[2] Moeslund, Thomas B.; Granum, Erik (1 มีนาคม 2544). "การสำรวจการจับภาพการเคลื่อนไหวของมนุษย์โดยใช้คอมพิวเตอร์วิชั่น" คอมพิวเตอร์วิชั่นและความเข้าใจภาพ 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 (เมษายน 2552). "การสร้างรูปทรงและการเคลื่อนไหวที่ไม่แข็งตัวอย่างมีประสิทธิภาพจากข้อมูลสแกนเนอร์ 3 มิติแบบเรียลไทม์" 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). "การจดจำท่าทางโดยใช้ Microsoft Kinect®" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 5 ว่าด้วยระบบอัตโนมัติ หุ่นยนต์ และการประยุกต์ใช้หน้า100–103 . doi : 10.1109/ICARA.2011.6144864 . ISBN 978-1-4577-0330-0S2CID 8464855

[5] Kim, Pileun; Chen, Jingdao; Cho, Yong K. (พฤษภาคม 2018). "การทำแผนที่และการลงทะเบียนจุดเมฆ 3 มิติด้วยหุ่นยนต์โดยใช้ SLAM" . Automation in Construction . 89 : 38– 48. doi : 10.1016/j.autcon.2018.01.009 .

[6] Scott, Clare (19 เมษายน 2561). "การสแกน 3 มิติและการพิมพ์ 3 มิติช่วยให้สามารถผลิตอวัยวะเทียมใบหน้าที่เหมือนจริงได้" . 3DPrint.com .

[:0-7] 1 2 O'Neal, Bridget (19 กุมภาพันธ์ 2015). "โครงการ CyArk 500 Challenge ได้รับแรงผลักดันในการอนุรักษ์มรดกทางวัฒนธรรมด้วยเทคโนโลยีการสแกน 3 มิติของ Artec" . 3DPrint.com .

[8] Fausto Bernardini, Holly E. Rushmeier (2002). "The 3D Model Acquisition Pipeline". 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 Scanning Hardware & Software" . matterandform.net . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2023-12-04 . เรียกดูเมื่อ2020-04-01 .

[10] OR3D. "การสแกน 3 มิติคืออะไร? - พื้นฐานการสแกนและอุปกรณ์" . OR3D . สืบค้นเมื่อ2020-04-01 .{{cite web}}: CS1 maint: numeric names: authors list ( link )

[11] "เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติ - การสแกน 3 มิติคืออะไรและทำงานอย่างไร?" . Mimic Productions . สืบค้นเมื่อ2026-05-21 .{{cite web}}: CS1 maint: url-status ( link )

[12] "การสแกน 3 มิติคืออะไร " laserdesign.com

[13] Hammoudi, Karim (2011). ผลงานสนับสนุนการสร้างแบบจำลองเมือง 3 มิติ: การสร้างแบบจำลองอาคารทรงหลายเหลี่ยม 3 มิติจากภาพถ่ายทางอากาศและการสร้างแบบจำลองส่วนหน้าอาคาร 3 มิติจากกลุ่มจุด 3 มิติภาคพื้นดินและภาพถ่าย (วิทยานิพนธ์). CiteSeerX 10.1.1.472.8586 .

[14] Pinggera, P.; Breckon, TP; Bischof, H. (กันยายน 2012). "เกี่ยวกับการจับคู่ภาพสเตอริโอแบบ Cross-Spectral โดยใช้คุณลักษณะการไล่ระดับความหนาแน่น" (PDF) . Proc. British Machine Vision Conference . หน้า526.1 – 526.12 . doi : 10.5244/C.26.103 . ISBN 978-1-901725-46-9สืบค้นข้อมูลเมื่อ 8 มีนาคม 2567

[15] "การได้มาซึ่งข้อมูลแผ่นดินไหวแบบ 3 มิติ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2016-03-03 . เรียกดูเมื่อ2021-01-24 .

[16] "การสำรวจระยะไกลด้วยแสงและเลเซอร์" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-09-03 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[17] Trebuňa, Peter; Mizerák, Marek; Rosocha, Ladislav (2018). "การสแกน 3 มิติ – เทคโนโลยีและการสร้างใหม่" (PDF) . Acta Simulatio . 4 (3): 1– 6. doi : 10.22306/asim.v4i3.44 . ISSN 1339-9640 .

[18] Cui, Yan; Schuon, Sebastian; Chan, Derek; Thrun, Sebastian; Theobalt, Christian (2010). "การสแกนรูปทรง 3 มิติด้วยกล้องไทม์ออฟไฟลต์" การประชุม IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ปี 2010หน้า1173–1180 . doi : 10.1109/CVPR.2010.5540082 . ISBN 978-1-4244-6984-0. S2CID 2084943 .

[19] Franca, JGDM; Gazziro, MA; Ide, AN; Saito, JH (2005). "ระบบสแกน 3 มิติโดยใช้การวัดสามเหลี่ยมด้วยเลเซอร์และมุมมองภาพที่ปรับเปลี่ยนได้" การประชุมวิชาการนานาชาติ IEEE ว่าด้วยการประมวลผลภาพ 2005หน้า1-425. doi : 10.1109/ICIP.2005.1529778 . ISBN 978-0-7803-9134-5S2CID 17914887

[20] François Blais; Michel Picard; Guy Godin (6–9 กันยายน 2547). "การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติที่แม่นยำของวัตถุที่เคลื่อนที่อย่างอิสระ" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 2 ว่าด้วยการประมวลผล การแสดงภาพ และการส่งข้อมูล 3 มิติ 3DPVT 2004 เมืองเทสซาโลนิกิ ประเทศกรีซ Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society. หน้า422–429 . ISBN 0-7695-2223-8.

[21] Goel, Salil; Lohani, Bharat (มกราคม 2014). "เทคนิคการแก้ไขการเคลื่อนไหวสำหรับการสแกนด้วยเลเซอร์ของวัตถุเคลื่อนที่" IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 11 (1): 225– 228. Bibcode : 2014IGRSL..11..225G . doi : 10.1109/LGRS.2013.2253444 . S2CID 20531808 .

[22] "ทำความเข้าใจเทคโนโลยี: เครื่องสแกน 3 มิติทำงานอย่างไร?"เทคโนโลยีเสมือนจริงเก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อวันที่ 8 ธันวาคม 2020 เรียกดูเมื่อวันที่ 8 พฤศจิกายน 2020

[23] Sirat, Gabriel; Psaltis, Demetri (1 มกราคม 1985). "การสร้างภาพโฮโลแกรมแบบโคนอสโคปิก" (PDF) . Optics Letters . 10 (1): 4– 6. Bibcode : 1985OptL...10....4S . doi : 10.1364/OL.10.000004 . PMID 19724327 .

[24] สตรอเบิล, เคเอช; แมร์ อี.; โบเดนมุลเลอร์ ต.; คีลโฮเฟอร์ ส.; เซ็ปป์, ว.; สุภาพ ม.; บูร์ชคา ด.; เฮอร์ซิงเกอร์, จี. (2009) "ผู้สร้างแบบจำลอง DLR 3D ที่อ้างอิงตนเอง" การประชุมนานาชาติ IEEE/RSJ เรื่องหุ่นยนต์และระบบอัจฉริยะประจำปี 2552 หน้า21– 28. ดอย : 10.1109/IROS.2009.5354708 . ไอเอสบีเอ็น 978-1-4244-3803-7. S2CID 3576337 .

[25] Strobl, Klaus H.; Mair, Elmar; Hirzinger, Gerd (2011). "การประมาณท่าทางจากภาพสำหรับการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วด้วยมือ" (PDF)การประชุมนานาชาติ IEEE ว่าด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ปี 2011หน้า 2593–2600 doi : 10.1109 / ICRA.2011.5979944 ISBN 978-1-61284-386-5S2CID 2921156

[26] Trost, D. (1999). สิทธิบัตรสหรัฐอเมริกาเลขที่ 5,957,915. วอชิงตัน ดี.ซี.: สำนักงานสิทธิบัตรและเครื่องหมายการค้าสหรัฐอเมริกา

[27] Morano, RA; Ozturk, C.; Conn, R.; Dubin, S.; Zietz, S.; Nissano, J. (มีนาคม 1998). "แสงโครงสร้างโดยใช้รหัสสุ่มเทียม". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 20 (3): 322– 327. doi : 10.1109/34.667888 .

[28] Huang, Peisen S. (1 ธันวาคม 2549). "การวัดรูปทรงสามมิติแบบเรียลไทม์ความละเอียดสูง". วิศวกรรมแสง . 45 (12): 123601. Bibcode : 2006OptEn..45l3601Z . doi : 10.1117/1.2402128 .

[29] Liu, Kai; Wang, Yongchang; Lau, Daniel L.; Hao, Qi; Hassebrook, Laurence G. (1 มีนาคม 2010). "รูปแบบความถี่คู่สำหรับการวัดรูปร่าง 3 มิติความเร็วสูง" Optics Express . 18 (5): 5229– 5244. Bibcode : 2010OExpr..18.5229L . doi : 10.1364/OE.18.005229 . PMID 20389536 .

[30] Zhang, Song; Van Der Weide, Daniel; Oliver, James (26 เมษายน 2553). "วิธีการเปลี่ยนเฟสความเร็วสูงพิเศษสำหรับการวัดรูปทรง 3 มิติ" Optics Express . 18 (9): 9684– 9689. Bibcode : 2010OExpr..18.9684Z . doi : 10.1364/OE.18.009684 . PMID 20588818 .

[31] Wang, Yajun; Zhang, Song (14 มีนาคม 2011). "เทคนิคการเปลี่ยนเฟสหลายความถี่ความเร็วสูงพิเศษด้วยการปรับความกว้างพัลส์ที่เหมาะสมที่สุด" Optics Express . 19 (6): 5149– 5155. Bibcode : 2011OExpr..19.5149W . doi : 10.1364/OE.19.005149 . PMID 21445150 .

[32] "Sussex Computer Vision: TEACH VISION5" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2008-09-20

[33] "บริษัท Geodetic Systems, Inc." . www.geodetic.com . สืบค้นเมื่อ2020-03-22 .

[34] "ควรใช้กล้องอะไรในการถ่ายภาพสามมิติ?" . 80.lv . 2019-07-15 . สืบค้นเมื่อ2020-03-22 .

[35] "บริการสแกน 3 มิติ" . Gentle Giant Studios . 2020-03-22 . สืบค้นเมื่อ2025-04-29 .

[36] การสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติจากข้อมูล LIDAR และภาพความละเอียดสูง

[37] 1การสกัดและสร้างอาคารใหม่โดยอัตโนมัติจากข้อมูล LIDAR (PDF) (รายงาน) หน้า11. เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อวันที่ 14 กันยายน 2020 เรียกดูเมื่อวันที่ 9 กันยายน 2019

[38] "การสแกนด้วยเลเซอร์ภาคพื้นดิน" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-05-11 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[39] Haala, Norbert; Brenner, Claus; Anders, Karl-Heinrich (1998). "ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เมือง 3 มิติจากข้อมูลเครื่องวัดความสูงด้วยเลเซอร์และข้อมูลแผนที่ 2 มิติ" (PDF)สถาบัน การถ่ายภาพทางอากาศ ( IFP )

[40] มหาวิทยาลัยเกนต์ คณะภูมิศาสตร์

[41] "คำศัพท์เฉพาะทางด้านเทคโนโลยี 3 มิติ" . 23 เมษายน 2561.

[42] WJ Walecki; F. Szondy; MM Hilali (2008). "การวัดภูมิประเทศพื้นผิวแบบอินไลน์ที่รวดเร็ว ช่วยให้สามารถคำนวณความเค้นสำหรับการผลิตเซลล์แสงอาทิตย์ ทำให้สามารถผลิตเวเฟอร์ได้มากกว่า 2,000 แผ่นต่อชั่วโมง" Meas. Sci. Technol . 19 (2) 025302. doi : 10.1088/0957-0233/19/2/025302 . S2CID 121768537 .

[43] Vexcel FotoG

[44] "การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2006-10-18 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[45] "Vexcel GeoSynth" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2009-10-04 . เรียกดูเมื่อ2009-10-31 .

[46] "Photosynth" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2017-02-05 . เรียกดูเมื่อ2021-01-24 .

[47] การได้มาซึ่งข้อมูล 3 มิติและการสร้างวัตถุขึ้นใหม่โดยใช้ภาพถ่าย

[48] การสร้างแบบจำลองวัตถุ 3 มิติจากภาพถ่ายสเตอริโอทางอากาศ (PDF) (วิทยานิพนธ์) เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-24 เรียกดูเมื่อ2009-09-09

[49] "Agisoft Metashape" . www.agisoft.com . สืบค้นเมื่อ2017-03-13 .

[50] "RealityCapture" . www.capturingreality.com/ . สืบค้นเมื่อ2017-03-13 .

[51] "การได้มาซึ่งข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในระบบสารสนเทศภูมิประเทศ" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-19 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[52] "การประเมินประสิทธิภาพของระบบการสกัดอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติโดยใช้ส่วนประกอบพื้นฐานที่ปรับเปลี่ยนได้" (PDF)เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2007-12-20 เรียกดูเมื่อ2009-09-09

[53] ร็อตเทนสไตเนอร์, ฟรานซ์ (2001) การดึงข้อมูลอาคารแบบกึ่งอัตโนมัติตามการปรับแบบไฮบริดโดยใช้แบบจำลองพื้นผิว 3 มิติ และการจัดการข้อมูลอาคารใน TIS สถาบัน สำหรับ Photogrammetrie u. เฟอร์เนอร์คุนดุง ดี. เทคนิค มหาวิทยาลัย เวียนนาhdl : 20.500.12708/373 . ไอเอสบีเอ็น 978-3-9500791-3-5.

[54] Zhang, Zhengyou (กันยายน 1999). "การปรับเทียบกล้องแบบยืดหยุ่นโดยการมองระนาบจากทิศทางที่ไม่ทราบ". รายงานการประชุมวิชาการนานาชาติ IEEE ครั้งที่ 7 ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ . เล่มที่1. หน้า666–673 . doi : 10.1109/ICCV.1999.791289 . ISBN 0-7695-0164-8. S2CID 206769306 .

[55] "ภาพหลายสเปกตรัมสำหรับการตรวจจับอาคาร 3 มิติ" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2011-07-06 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[56] "วิทยาศาสตร์ของการเก็บหินด้วยหุ่นยนต์ควบคุมระยะไกล"องค์การอวกาศยุโรปสืบค้นเมื่อ3 มกราคม 2020

[57] การสแกนหิน 19 ธันวาคม 2019 สืบค้นเมื่อ2021-12-08

[58] Larsson, Sören; Kjellander, JAP (2006). "การควบคุมการเคลื่อนที่และการเก็บข้อมูลสำหรับการสแกนด้วยเลเซอร์โดยใช้หุ่นยนต์อุตสาหกรรม" Robotics and Autonomous Systems . 54 (6): 453– 460. doi : 10.1016/j.robot.2006.02.002 .

[59] การตรวจจับจุดสังเกตด้วยเครื่องสแกนเลเซอร์แบบหมุนสำหรับการนำทางหุ่นยนต์อัตโนมัติในท่อระบายน้ำ เก็บถาวรเมื่อ2011-07-17 ที่Wayback Machine , Matthias Dorn และคณะ, เอกสารประกอบการประชุม ICMIT 2003 การประชุมนานาชาติครั้งที่สองว่าด้วยเมคาทรอนิกส์และเทคโนโลยีสารสนเทศ, หน้า 600-604, เจชอน, เกาหลี, ธันวาคม 2003

[60] Remondino, Fabio (มิถุนายน 2011). "การบันทึกมรดกและการสร้างแบบจำลอง 3 มิติด้วยโฟโตแกรมเมตรีและการสแกน 3 มิติ"การสำรวจระยะไกล3 (6): 1104– 1138. Bibcode : 2011RemS....3.1104R . doi : 10.3390/rs3061104 .

[61] Bewley, Alex; Shekhar, Rajiv; Leonard, Sam; Upcroft, Ben; Lever, Paul (2011). "การประมาณปริมาตรแบบเรียลไทม์ของน้ำหนักบรรทุกของรถขุดแบบดรากลายน์" (PDF) . การประชุมนานาชาติ IEEE ว่าด้วยหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ปี 2011หน้า1571–1576 . doi : 10.1109/ICRA.2011.5979898 . ISBN 978-1-61284-386-5S2CID 8147627

[Resources2012-62] Men, Hao; Pochiraju, Kishore (2012). "อัลกอริทึมสำหรับการลงทะเบียนส่วนแผนที่ 3 มิติ" ใน Khosrow-Pour, Mehdi (บรรณาธิการ). ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์: แนวคิด วิธีการ เครื่องมือ และการประยุกต์ใช้: แนวคิด วิธีการ เครื่องมือ และการประยุกต์ใช้เล่มที่1 IGI Global หน้า502 ISBN 978-1-4666-2039-1.

[63] เมอร์ฟี, เลียม. "กรณีศึกษา: การทำงานในเหมืองเก่า"กรณีศึกษาการสแกนด้วยเลเซอร์ใต้พื้นผิว เลียม เมอ ร์ฟี เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 18 เมษายน 2555 สืบค้นเมื่อ11 มกราคม 2555

[64] "นิติวิทยาศาสตร์และความปลอดภัยสาธารณะ" . เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2013-05-22 . เรียกดูเมื่อ2012-01-11 .

[65] "อนาคตของการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ" . GarageFarm . 2017-05-28 . สืบค้นเมื่อ2017-05-28 .

[66] Curless, B. และ Seitz, S. (2000). การถ่ายภาพสามมิติ. เอกสารประกอบการเรียนสำหรับ SIGGRAPH 2000.

[67] "Códigos QR และ realidad aumentada: la evolución de las cartas en los ร้านอาหาร" . ลา วานการ์เดีย (สเปน) 2021-02-07 . สืบค้นเมื่อ2021-11-23 .

[68] "การบันทึกภาพสถานที่เกิดเหตุ "

[69] Lamine Mahdjoubi; Cletus Moobela; Richard Laing (ธันวาคม 2013). "การให้บริการด้านอสังหาริมทรัพย์ผ่านการบูรณาการการสแกนเลเซอร์ 3 มิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูลอาคาร" Computers in Industry . 64 (9): 1272. doi : 10.1016/j.compind.2013.09.003 .

[70] "Matterport มียอดผู้เข้าชมทั่วโลกทะลุ 70 ล้านครั้ง และฉลองการเติบโตอย่างก้าวกระโดดของพื้นที่ 3 มิติและเสมือนจริง" Market Watch สืบค้นเมื่อ 19 ธันวาคม 2016

[71] "คำศัพท์เฉพาะทางด้าน VR" . 29 สิงหาคม 2016. เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 27 เมษายน 2017. เรียกดูเมื่อ26 เมษายน 2017 .

[72] Daniel A. Guttentag (ตุลาคม 2010). "ความเป็นจริงเสมือน: การประยุกต์ใช้และผลกระทบต่อการท่องเที่ยว". การจัดการการท่องเที่ยว31 (5): 637– 651. doi : 10.1016/j.tourman.2009.07.003 .

[73] กิลเลสปี, เคที (11 พฤษภาคม 2018). "ความเป็นจริงเสมือนแปรเปลี่ยนเป็นประวัติศาสตร์จริงสำหรับนักเรียน iTech Prep"เดอะโคลัมเบียน. สืบค้นเมื่อ 9 ธันวาคม 2021 .

[74] Cignoni, Paolo; Scopigno, Roberto (18 มิถุนายน 2551). "แบบจำลอง 3 มิติที่สุ่มตัวอย่างสำหรับการประยุกต์ใช้ CH: สื่อใหม่ที่ใช้งานได้จริงและส่งเสริม หรือเป็นเพียงแบบฝึกหัดทางเทคโนโลยี?" วารสารการคำนวณและมรดกทางวัฒนธรรม 1 ( 1): 2:1–2:23. doi : 10.1145/1367080.1367082 . S2CID 16510261 .

[75] Wyatt-Spratt, Simon (2022-11-04). "หลังการปฏิวัติ: การทบทวนการสร้างแบบจำลอง 3 มิติในฐานะเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์โบราณวัตถุหิน"วารสารการประยุกต์ใช้คอมพิวเตอร์ในทางโบราณคดี 5 ( 1): 215– 237. doi : 10.5334/jcaa.103 . hdl : 2123/30230 . S2CID 253353315 .

[76] Magnani, Matthew; Douglass, Matthew; Schroder, Whittaker; Reeves, Jonathan; Braun, David R. (ตุลาคม 2020). "การปฏิวัติทางดิจิทัลที่จะมาถึง: การถ่ายภาพทางอากาศในทางปฏิบัติทางโบราณคดี" . American Antiquity . 85 (4): 737– 760. doi : 10.1017/aaq.2020.59 . S2CID 225390638 .

[77] Scopigno, R.; Cignoni, P.; Pietroni, N.; Callieri, M.; Dellepiane, M. (มกราคม 2017). "เทคนิคการผลิตดิจิทัลสำหรับมรดกทางวัฒนธรรม: การสำรวจ: เทคนิคการผลิตสำหรับมรดกทางวัฒนธรรม" Computer Graphics Forum . 36 (1): 6– 21. doi : 10.1111/cgf.12781 . S2CID 26690232 .

[78] "วิธีการพิมพ์วัตถุโบราณในพิพิธภัณฑ์แบบ 3 มิติด้วย CapCam" . เรื่องราวจาก CapCam . CapCam. 9 มีนาคม 2026 . สืบค้นเมื่อ10 มีนาคม 2026 .

[79] Lewis, M.; Oswald, C. (2019). "แอปพลิเคชันโทรศัพท์ราคาประหยัดสามารถเปรียบเทียบกับวิธีการอื่น ๆ ได้หรือไม่ เมื่อพูดถึงการแปลงแบบจำลองเรือเป็นข้อมูลดิจิทัล 3 มิติ"วารสารนานาชาติด้านโฟโตแกรมเมตรี การสำรวจระยะไกล และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงพื้นที่ 4210 : 107– 111. Bibcode : 2019ISPAr4210..107L . doi : 10.5194 /isprs-archives-XLII-2-W10-107-2019 . S2CID 146021711 . ProQuest 2585423206 .

[80] "ทุนการศึกษาด้าน 3 มิติ: การสแกนและการพิมพ์ 3 มิติในงาน ASOR 2018" . The Digital Orientalist . 2018-12-03 . สืบค้นเมื่อ2021-11-23 .

[81] 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). "โครงการมิเกลันเจโลดิจิทัล: การสแกนรูปปั้นขนาดใหญ่แบบ 3 มิติ" (PDF) . รายงานการประชุมประจำปีครั้งที่ 27 ว่าด้วยกราฟิกคอมพิวเตอร์และเทคนิคเชิงโต้ตอบ . หน้า131– 144.

[82] โรแบร์โต สโกปิญโญ่; ซูซานนา บรัคชี; ฟัลเล็ตติ, ฟรานกา; เมาโร มัตเตอินี่ (2004) สำรวจเดวิด การทดสอบวินิจฉัยและสภาวะการอนุรักษ์ กองบรรณาธิการ Gruppo Giunti ไอเอสบีเอ็น 978-88-09-03325-2.

[83] David Luebke; Christopher Lutz; Rui Wang; Cliff Woolley (2002). "Scanning Monticello" .

[hetiter3d-84] "Tontafeln 3D, Hetitologie Portal, Mainz, Germany" (ในภาษาเยอรมัน) . สืบค้นเมื่อ2019-06-23 .

[DigitalHammurabi-85] Kumar, S.; Snyder, D.; Duncan, D.; Cohen, J.; Cooper, J. (2003). "การอนุรักษ์แผ่นจารึกอักษรลิ่มโบราณด้วยระบบดิจิทัลโดยใช้การสแกน 3 มิติ" การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 4 ว่าด้วยการสร้างภาพและแบบจำลองดิจิทัล 3 มิติ พ.ศ. 2546 3DIM 2003. เอกสารประกอบการประชุมหน้า326–333 . doi : 10.1109/IM.2003.1240266 . ISBN 978-0-7695-1991-3S2CID 676588

[GigaMesh_2010-86] Mara, Hubert; Krömker, Susanne; Jakob, Stefan; Breuckmann, Bernd (2010). "การสกัดอักษรลิ่มแบบอินทิกรัลอินแวเรียนต์หลายระดับแบบ GigaMesh และ Gilgamesh 3D" Vast: การประชุมวิชาการนานาชาติ ว่าด้วยความเป็นจริงเสมือนdoi : 10.2312/VAST/VAST10/131-138 . ISBN 978-3-905674-29-3.

[HeiCuBeDa_Hilprecht-87] Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCuBeDa Hilprecht – ชุดข้อมูลมาตรฐานอักษรลิ่มไฮเดลเบิร์กสำหรับคอลเลกชันฮิลเพรชต์ , heiDATA – คลังข้อมูลสถาบันสำหรับข้อมูลการวิจัยของมหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์ก, doi : 10.11588/data/IE8CCN

[HeiCu3Da_Hilprecht-88] Mara, Hubert (2019-06-07), HeiCu3Da Hilprecht – ฐานข้อมูล Heidelberg Cuneiform 3D - Hilprecht Collection , heidICON – Die Heidelberger Objekt และ Multimediadatenbank, doi : 10.11588/heidicon.hilprecht

[ICDAR19-89] Mara, Hubert; Bogacz, Bartosz (2019). "การถอดรหัสบนแผ่นจารึกที่ชำรุด: ความท้าทายในการเรียนรู้สำหรับอักษรลิ่มที่มีคำอธิบายประกอบในชุดข้อมูล 2 มิติและ 3 มิติแบบมาตรฐาน" การประชุมวิชาการนานาชาติว่าด้วยการวิเคราะห์และการรู้จำเอกสาร (ICDAR) ปี 2019หน้า148–153 . doi : 10.1109/ICDAR.2019.00032 . ISBN 978-1-7281-3014-9S2CID 211026941

[90] Scott Cedarleaf (2010). "สุสานหลวงคาซูบิถูกทำลายด้วยเพลิงไหม้" . CyArk Blog. เก็บถาวรจากต้นฉบับเมื่อ 2010-03-30 . สืบค้นเมื่อ2010-04-22 .{{cite news}}: CS1 maint: numeric names: authors list ( link )

[91] Gabriele Guidi; Laura Micoli; Michele Russo; Bernard Frischer; Monica De Simone; Alessandro Spinetti; Luca Carosso (13–16 มิถุนายน 2548). "การแปลงแบบจำลองขนาดใหญ่ของกรุงโรมสมัยจักรวรรดิให้เป็นดิจิทัลแบบ 3 มิติ" การประชุมนานาชาติครั้งที่ 5 ว่าด้วยการสร้างภาพและแบบจำลองดิจิทัล 3 มิติ: 3DIM 2005, ออตตาวา, ออนแทรีโอ, แคนาดา . ลอส อลามิโตส, แคลิฟอร์เนีย: สมาคมคอมพิวเตอร์ IEEE. หน้า565–572 . ISBN 0-7695-2327-7.

[92] Payne, Emma Marie (2012). "เทคนิคการถ่ายภาพในการอนุรักษ์" (PDF) . วารสารการอนุรักษ์และพิพิธภัณฑ์ศึกษา . 10 (2). Ubiquity Press : 17– 29. doi : 10.5334/jcms.1021201 .

[93] อิวานากะ, โจ; เทราดา, ซาโตชิ; คิม, ฮีจิน; ทาบิระ, โยโกะ; อาราคาวะ, ทาคามิตสึ; วาตานาเบะ, โคอิจิ; ดูมอนต์, แอรอน เอส.; Tubbs, R. Shane (กันยายน 2021) "เทคโนโลยีการสแกนสามมิติที่ง่ายดายสำหรับการศึกษากายวิภาคศาสตร์โดยใช้แอปมือถือฟรี" กายวิภาคศาสตร์คลินิก . 34 (6): 910– 918. ดอย : 10.1002/ca.23753 . PMID33984162 . S2CID 234497497 .

[94] 竹下, 俊治 (19 มีนาคม 2564). "生物の形態観察におけrun3Dスキャンアプラの活用" [การใช้แอปพลิเคชันสแกน 3 มิติเพื่อการสังเกตทางสัณฐานวิทยาของสิ่งมีชีวิต] .学校教育実践学研究(ภาษาญี่ปุ่น) 27 . ดอย : 10.15027/50609 .

[95] เกอร์เซส, มูฮัมเม็ต เอเนส; กุนกอร์, อาบูเซอร์; ฮานาลิโอกลู, ซาฮิน; ยาลติริก, คัมเฮอร์ คาน; โพสตุก, ฮาซัน กากรี; เบอร์เกอร์, มุสตาฟา; ทูเร, อูกูร์ (ธันวาคม 2021) "Qlone®: วิธีการง่ายๆ ในการสร้างแบบจำลอง 3 มิติโดยใช้โฟโตแกรมเมทรี 360 องศาของตัวอย่างซากศพ" ศัลยกรรมประสาทหัตถการ . 21 (6): E488– E493. ดอย : 10.1093/ons/ opab355 PMID34662905 .

[96] Christian Teutsch (2007). การวิเคราะห์และการประเมินชุดจุดจากเครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติแบบออปติคอลโดยใช้แบบจำลอง (วิทยานิพนธ์ปริญญาเอก)

[97] "เทคโนโลยีการสแกน 3 มิติ" . สืบค้นเมื่อ2016-09-15 .

[98] ลำดับเหตุการณ์ของเครื่องสแกนเลเซอร์ 3 มิติ

[99] "การนำข้อมูลไปใช้ในแผนที่ GIS" (PDF) . เก็บถาวรจากต้นฉบับ(PDF)เมื่อ 2003-05-06 . เรียกดูเมื่อ2009-09-09 .

[100] การนำข้อมูล 3 มิติไปใช้ในแผนที่ GIS

[101] Zlatanova, Sisi (2008). "Working Group II — Acquisition — Position Paper: Data collection and 3D reconstruction". Advances in 3D Geoinformation Systems . Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. pp. 425– 428. doi : 10.1007/978-3-540-72135-2_24 . ISBN 978-3-540-72134-5.

[102] "วิธีการพิมพ์วัตถุโบราณในพิพิธภัณฑ์แบบ 3 มิติด้วย CapCam" . เรื่องราวจาก CapCam . CapCam. 9 มีนาคม 2026 . สืบค้นเมื่อ10 มีนาคม 2026 .

1 ]

2 ] [

3 ] การ

[ 4 ]

5 ] การ

]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]

[ 40 ]

[ 41 ]

[ 42 ]

[ 43 ]

[ 44 ]

[ 45 ]

[ 46 ]

[ 47 ]

[ 48 ]

49 ] RealityCapture

]

)

[ 52 ]

[ 53 ]

[ 54 ]

[ 55 ]

[ 56 ]

[ 57 ]

[ 58 ]

[ 59 ]

[ 60 ]

[ 61 ]

[ 62 ]

[ 63 ]

[ 64 ]

[ 65 ]

[ 66 ]

[ 67 ]

[ 68 ]

[ 69 ]

[ 70 ]

[ 71 ]

[ 72 ]

[ 73 ]

[ 74 ]

[ 75 ]

[ 76 ]

[ 77 ]

[ 78 ]

[ 79 ]

[ 80 ]

[ 81 ]

[ 82 ]

[ 83 ]

[ 84 ]

[

[

[

[

[

[ 90 ]

[ 91 ]

[ 92 ]

[ 93 ]

[ 94 ]

[ 95 ]

[ 96 ]

[ 97 ]

[ 98 ]

[ 99 ]

[ 100 ]

[ 101 ]