원시 스캔 데이터에는 필연적으로 노이즈가 포함되어 있습니다. 필터링 및 스무딩 알고리즘은 최종 3D 모델의 품질을 보장하는 필수 단계입니다.
소음의 원인
광잡음: 센서 다크-현재 노이즈 및 샷 노이즈입니다.
표면 소음: 타액, 기포 또는 치아 표면 반사로 인해 발생하는 플라잉 포인트 및 이상값입니다.-
모션 노이즈: 스캐닝 팁이나 환자의 움직임으로 인해 흐려지거나 정렬이 어긋나는 현상입니다.
바느질 소음: 누적된 다중-프레임 등록 오류로 인해 레이어링 및 고스팅이 발생합니다.
일반적인 필터링 알고리즘
통계적 이상치 제거(SOR)
각 지점에 대해 인접 지점까지의 평균 거리가 계산됩니다. 평균 ± 표준 편차의 임계값을 초과하는 점은 이상값으로 분류되어 제거됩니다. 이는 타액 분사 및 부유 소음을 효과적으로 제거합니다.
반경 이상치 제거
지정된 반경 내에서 이웃 수가 부족한 포인트는 제거됩니다. 이 방법은 고립된 노이즈를 제거하는 데 특히 적합합니다.
양방향 필터
공간적 거리와 강도 또는 법선 방향의 차이를 동시에 고려합니다. 가장자리 기능을 유지하면서 소음을 부드럽게 합니다. 양측 필터링은 구강 스캐닝에서 가장 자주 사용되는 평활화 알고리즘 중 하나입니다. 결승선(여백) 가장자리를 유지하면서 표면 거칠기를 줄일 수 있습니다.
라플라시안 평활화
메쉬를 더 부드럽게 만들기 위해 정점 위치를 반복적으로 조정합니다. 그러나 이는 모델 축소 및 가장자리 흐림을 유발할 수 있으므로 일반적으로 가장자리 보존 제약 조건과 함께 적용됩니다.-
복셀 다운샘플링
공간은 3D 복셀 그리드로 나뉩니다. 각 복셀 내의 점은 중심으로 표시됩니다. 이는 점-구름 밀도를 줄이는 동시에 점 분포를 균일화하고 후속 처리를 가속화합니다.
MLS(이동 최소 제곱) 평활화
고-차 다항식 표면이 로컬 점 구름에 맞춰지고 점이 맞춰진 표면에 투영되어 하위-픽셀-레벨 평활화를 달성합니다.
임상적 의의
필터링 강도는 신중하게 균형을 맞춰야 합니다. 지나치게-매끄러워지면 마감선과 치간 접촉점이 편평해져서 수복물이 제대로 맞지 않을 수 있습니다. 필터링이 충분하지 않으면 실험실 평가를 방해하는 과도한 노이즈가 포함된 거친 모델이 남습니다. 고급-구강 스캐너를 사용하면 사용자는 소프트웨어에서 스무딩 매개변수를 조정하거나 AI 지원을 사용하여 가장자리 영역(세부 사항이 보존되는 곳)과 평평한 영역(강한 스무딩이 적용되는 곳)을 자동으로 구별할 수 있습니다.
이러한 알고리즘을 이해하면 스캔 데이터가 실제 임상 표면보다 소프트웨어에서 종종 "더 깨끗하게" 나타나는 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 일부 미세한 세부 사항은 알고리즘에 의해 부드럽게 처리될 수 있습니다. 운영자는 특히 중요한 여백 영역에서 여전히 고품질-스캐닝을 보장해야 합니다.
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