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기설정된 위치에서 스캐너가 스캐닝 중인 대상물의 3차원 스캔 데이터와 상기 기설정된 위치와 다른 위치에서 상기 스캐너가 스캐닝 중인 상기 대상물의 3차원 스캔 데이터를 획득하는 스캔 데이터 획득부;상기 스캔 데이터 획득부가 획득한 데이터를 이용하여 프리미티브 피팅을 수행함에 따라 인식되는 상기 스캐너가 스캐닝 중인 대상물의 특징 형상 정보를 획득하는 형상 인식부;상기 스캔 데이터 획득부가 획득한 데이터와 상기 형상 인식부가 인식한 특징 형상 정보를 토대로 예측되는 상기 스캐너가 스캐닝 중인 대상물의 3차원 모델을 생성하는 모델 생성부; 및상기 3차원 모델을 이용하여 상기 스캐너가, 상기 기설정된 위치와 다른 위치에서 스캐닝 중인 상기 대상물의 3차원 스캔 데이터를 획득하도록 상기 스캐너의 위치를 제어하는 위치 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템으로서,상기 위치 제어부는,대상물의 3차원 스캔 데이터인 예측 모델에서 프리미티브 인식 후 검출된 프리미티브를 활용하여 포아송 복원(poisson reconstruction)을 통해 예측한 모델을 변형한 모델과 변형되지 않은 모델 두 케이스 모두 모델 표면의 모든 위치에 대하여 검출된 프리미티브에 근접함(Euclidean Distance)을 기준으로 컨피던스(신뢰도, confidence)를 부여하고, 할 수 있다
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제1항에 있어서, 상기 3차원 모델에서 상기 스캔 데이터 획득부가 획득한 데이터에 따른 상기 대상물의 형상과 상기 형상 인식부가 인식한 특징 형상 정보에 따른 상기 특징 형상들의 관계를 분석하여 상기 대상물의 스캔 완료 여부를 판단하는 스캔 완성도 평가부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템
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제1항에 있어서, 상기 형상 인식부가 상기 3차원 스캔 데이터를 이용하여 프리미티브 피팅을 수행함에 따라 인식되는 상기 특징 형상 정보는 상기 대상물이 포함하는 평면, 원형, 원통, 원뿔, 구 및 토러스 중 적어도 어느 하나 이상의 형상 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템
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제1항에 있어서,상기 형상 인식부는, 상기 3차원 스캔 데이터로부터 인식되는 특징 형상의 크기를 상기 스캐너의 기설정된 스캔 범위와 비교하고 인식되는 특징 형상을 상기 3차원 스캔 데이터와 매칭하며,상기 위치 제어부는, 상기 스캐너의 기설정된 스캔 범위와 상기 3차원 스캔 데이터 및 특징 형상 정보를 토대로 상기 스캐너가 스캔 불가 영역을 회피하도록 상기 스캐너의 위치를 제어하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템
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제1항에 있어서, 상기 대상물 및 상기 특징 형상 정보 중 적어도 어느 하나 이상에 대응되는 물체의 형상 정보가 저장된 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템
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제5항에 있어서, 상기 데이터베이스는, 상기 스캔 데이터 획득부가 획득한 데이터, 상기 형상 인식부가 획득한 정보 및 상기 모델 생성부가 생성한 3차원 모델을 저장하고, 상기 데이터베이스는, 기 저장된 상기 스캔 데이터 획득부가 획득한 데이터, 상기 형상 인식부가 획득한 정보, 상기 모델 생성부가 생성한 3차원 모델, 그리고, 기 저장된 상기 대상물 및 상기 특징 형상 정보 중 적어도 어느 하나 이상에 대응되는 물체의 형상 정보를 이용하여 인공 신경망 학습을 수행함에 따라 생성되는 새로운 데이터를 저장하며, 상기 3차원 자동 스캔 시스템은 상기 대상물을 스캐닝하여 상기 대상물의 3차원 모델을 생성할 때 상기 데이터베이스에 저장된 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 3차원 자동 스캔 시스템
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