구강 스캐너 화면에 나타나는 실시간{0}}3D 치아 모델은 단순해 보이지만 정교한 데이터{2}}처리 파이프라인의 결과입니다.
1단계: 포인트 클라우드 생성
광학 시스템은 삼각 측량 또는 공초점 원리를 사용하여 캡처된 각 프레임을 3D 포인트 클라우드로 변환합니다. 이는 XYZ 좌표를 사용하여 수백만 개의 공간 포인트를 생성합니다. 많은 포인트에는 RGB 색상 정보도 포함됩니다. 포인트 클라우드는 3D 데이터의 구조화되지 않은 원시 컬렉션입니다.
2단계: 프레임-에서-프레임 등록(스티칭)
이것이 가장 중요한 단계입니다. 연속 프레임에는 실질적으로 겹치는 영역이 포함되어 있습니다. 알고리즘은 특징점(예: 교두 끝 및 균열)을 추출하고 프레임 전체에 걸쳐 대응 관계를 설정합니다. 그런 다음 모든 프레임을 단일 좌표계로 정렬하는 고정 변환 행렬(회전 + 평행 이동)을 계산합니다. 일반적인 방법에는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘과 그 변형이 포함됩니다. AI-가속 특성 매칭을 통해 실시간-스티칭이 가능합니다.
3단계: 포인트 클라우드 융합
등록 후 다중-프레임 포인트 클라우드에는 중복성과 노이즈가 포함됩니다. Fusion은 중복 영역의 중복 점을 병합하고 가중 평균을 적용하여 노이즈를 줄여 하나의 통합된 밀도 포인트 클라우드를 생성합니다.
4단계: 메쉬 재구성
포인트 클라우드는 STL 모델의 기초가 되는 삼각형 메시 표면으로 변환됩니다.- 널리 사용되는 알고리즘에는 Poisson 재구성, Alpha Shapes 및 Marching Cubes가 포함됩니다. 이 단계에서는 개별 점을 연속 표면으로 연결하고 작은 구멍을 채웁니다.
5단계: 메시 최적화
생성된 메시는 단순화(필수 세부 사항을 잃지 않고 삼각형 수 줄이기), 평활화(가장자리를 유지하면서 노이즈 제거), 구멍 채우기(누락된 데이터 영역 복구) 및 일반 재계산을 거칩니다.
6단계: 텍스처 매핑
원본 이미지의 색상 정보가 3D 메시 표면에 매핑되어 사실적인 질감 모델을 생성합니다. 이를 위해서는 원본 이미지의 어떤 픽셀 영역이 각 삼각형 면에 해당하는지 정밀한 계산이 필요합니다.
7단계: 실시간-시간 렌더링
처리된 모델은 GPU를 통해 실시간으로 화면에 렌더링됩니다. 임상의는 모델을 즉시 회전하고 확대/축소할 수 있습니다. 캡처부터 표시까지 엔드{2}}대{3}}지연 시간은 일반적으로 수십 밀리초 이내로 유지되어 '-사용자가-진행하는 동안-진행하는' 실시간- 경험을 제공합니다.
이 파이프라인을 이해하면 운영자는 스캔 속도가 과도할 수 없는 이유(등록을 유지하는 데 시간이 필요함), 독특한 해부학적 특징이 중요한 이유(등록은 신뢰할 수 있는 특징점에 따라 다름), 데이터 공백이 최종 모델 품질을 저하시키는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.
Aident Technology의 AI-30 시리즈 구강 스캐너는 고속-, 고정밀-데이터 캡처 및 재구성을 위해 설계되었습니다. 초당 30프레임 이상, 10μm 이하의 전체{7}}아치 정확도, 파우더가 없는-트루-트루컬러 이미징, 지능형 실시간 처리 기능을 갖춘 AI-30은 진료소와 연구실에서 효율적인 디지털 워크플로를 지원하는 깨끗하고 연속적인 3D 모델을 제공합니다.
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