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지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법에 있어서,a) 타겟 지점에 구형(Sphere)의 GPS 조합형 타겟을 설치하는 단계;b) 상기 구형의 GPS 조합형 타겟이 설치된 타겟 지점에서 3차원 스캐너를 이용하여 3차원 스캐닝 작업을 수행하여 다수의 스캔 데이터를 수집하는 단계;c) 상기 구형의 GPS 조합형 타겟을 자동 인식(데이터 클러스터링)하고, 상기 구형의 GPS 조합형 타겟을 기준점으로 하여 다수의 스캔 데이터의 자동 정합(Auto Registration)을 수행하는 단계;d) 상기 구형의 GPS 조합형 타겟의 GPS 좌표값을 공통 좌표계로 변환하는 단계; 및e) 상기 자동 정합된 다수의 스캔 데이터를 하나의 데이터 형식으로 재구성하여 병합(Merging)하는 단계를 포함하되,상기 구형의 GPS 조합형 타겟을 사용함으로서 3차원 스캐너의 위치나 방향이 변경되더라도 구형의 GPS 조합형 타겟을 항상 동일한 형태의 타겟으로 인식하는 것을 특징으로 하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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제1항에 있어서, 상기 c) 단계는,c-1) 상기 구형의 GPS 조합형 타겟에 대한 3차원 스캔 데이터를 전체 n개로 클러스터링(Clustering)하여 자동 인식하는 단계;c-2) 상기 구형의 GPS 조합형 타겟을 이용하여 피팅(Fitting) 정확도를 산출하는 단계;c-3) 상기 산출된 피팅 정확도가 기설정된 기준값을 만족하는지 확인하는 단계;c-4) 상기 산출된 피팅 정확도가 기설정된 기준값을 만족하는 경우, 2개의 클러스터(Cluster)간의 경계(Criteria)에 속하는 구형의 GPS 조합형 타겟을 검출하는 단계;c-5) 상기 2개의 클러스터 사이의 유사도 행렬(Similarity matrix)을 계산하여 목적함수(F(M))가 최소값인지 여부를 확인하는 단계;c-6) 상기 목적함수(F(M))가 최소값이 아닌 경우, 변환 매트릭스(M)를 갱신하는 단계; 및c-7) 상기 목적함수(F(M))가 최소값인 경우, 각 클러스터(Cluster)별 목적함수(F(M))를 최소화하는 매트릭스(M)를 검출하여 자동 정합을 완료하는 단계를 포함하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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제2항에 있어서, 상기 c-5) 단계의 목적함수(F(M))는 로 주어지고, 이때, 는 유사도 행렬을 나타내고, 은 매트릭스(M) 변환시 클러스터들 사이의 편차(Deviation)를 나타내며, 상기 목적함수(F(M))는 최소가 되는 값을 찾을 때까지 반복 연산되는 것을 특징으로 하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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제1항에 있어서, 상기 a) 단계의 구형의 GPS 조합형 타겟은,슬라이딩 방식으로 길이 조절이 가능한 다단 폴;상기 다단 폴의 상단부에 중심이 관통되도록 결합되어 일체를 이루는 3차원 구형의 스캐너용 타겟; 상기 다단 폴의 하부에 결합되는 삼각대;상기 삼각대의 중앙에 설치되어 상기 스캐너용 타겟의 하부에 위치하는 GPS 안테나; 및상기 다단 폴의 하부가 결합되는 삼각대의 상부에 설치되어 상기 다단 폴의 수평 또는 수직방향의 기울기를 확인하는 물 수평계를 포함하되,상기 스캐너용 타겟의 중심과 상기 GPS 안테나의 중심은 상기 다단 폴의 중심축 상에 위치하고, 상기 삼각대를 구성하는 각 폴은 다단계로 슬라이딩되어 길이 조절이 가능한 것을 특징으로 하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 a) 단계에서 구형의 GPS 조합형 타겟은 타겟 현장에 적어도 3개 이상 설치되는 것을 특징으로 하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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제1항에 있어서,상기 b) 단계에서 3D 스캐닝 작업은 적어도 2회 이상 수행되는 것을 특징으로 하는 지능형 굴삭 시스템을 위한 3차원 스캔 데이터의 자동 정합 방법
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