<aside> 💡 초기모델 Motivation

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3D 스캐너란, 센서를 통해 물체의 형태와 치수에 관한 정보를 수집하고, 실제 물체를 디지털 형태로 변환하는데 사용되는 장치이다. 상용제품 중에는 회전하는 테이블에 피사체를 올려놓고 일정한 단위각도로 회전시키며 정보 데이터를 얻어 스캔을 진행하는 턴 테이블 방식과, 손으로 들고 스캔을 진행하는 핸드 헬드 방식이 많이 사용된다. 턴 테이블 방식은 일정한 단위 각도로 정량적인 측정이 가능하고, 핸드 헬드 방식은 장소의 이동과 사용이 용이하다는 장점이 있다. 하지만 이러한 기존의 스캐너들은 다음과 같은 단점이 존재한다. 많은 카메라를 제어하기 위해 사용되는 전선과 장치들이 연구자들에게 피해를 입힐 수 있다, 여러 대의 카메라와 모터를 사용하기에 비용이 많이 든다, 그리고 피사체와 바닥면이 맞닿는 곳의 정보를 얻을 수 없다는 점이다.

본 작품을 만들기 전 모터와 카메라를 각각 하나씩만 사용하여 앞서 언급된 단점들인 비용, 안전성, 스캔 부위의 한계들을 해결한 초기 버전을 제작하였다. 그 과정에서 카메라의 충분한 화각, 구동부의 흔들림 등의 개선해야 할 문제들이 발견되었으며 본 작품은 그러한 단점들을 보완한 개선 버전 스캐너이다. 스캐너를 이용한 촬영 이후에는 NVIDIA사에서 발표한 2D 이미지를 3D 모델로 변환하는 딥러닝 모델인 Instant-NGP를 활용하여 스캔한 배터리 이미지를 3D로 재구성하였다. 이렇게 변환된 3D 모델을 실제 제품과 비교하는 것을 최종 목표로 하였다ii.

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개선 모델 Motivation(수빈초안) 수정할것

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이 연구는 기존의 3D 스캐너 모델을 개선하기 위해 진행된다. 연구의 초점은 크게 두 가지, 즉 하드웨어와 소프트웨어 개선에 맞춰져 있다.

하드웨어 부분에서는 기존 스캐너의 설계를 재고찰하여 향상된 스캔 경험을 제공하고자 한다. 현재 시스템은 단일 모터와 단일 카메라를 사용하여 물체를 스캔하는 구조로 되어 있다. 이 구조의 주된 제한 사항 중 하나는 화각 문제이다. 스캐너의 축과 피사체 사이의 거리가 제한적이어서, 스캔의 정확도와 범위에 영향을 미친다. 이를 개선하기 위해, 우리는 축과 피사체 간의 거리를 조정할 수 있는 새로운 경로 설계를 제안한다. 이는 스캔 시 발생할 수 있는 흔들림을 줄이고, 더 나은 화각을 제공하여 스캔 품질을 향상시킬 것이다. 또한, 마찰 문제를 해결하기 위해 마찰을 조절하고 볼 베어링과 같은 구조적 요소를 도입하여 기계적 안정성을 높이는 방안을 모색한다.

소프트웨어 측면에서는 기존 3D 스캐너의 성능 한계를 극복하기 위한 방안을 모색한다. 기존 시스템의 성능 평가 결과, 스캔 품질이 기대치에 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위해, 더 발전된 딥러닝 모델을 적용하여 스캔 데이터의 정확도와 품질을 높이는 방향으로 연구를 진행한다. 이는 스캐너가 생성하는 3D 이미지의 정밀도를 향상시키고, 사용자에게 더 나은 스캐닝 경험을 제공할 것이다.

이러한 하드웨어와 소프트웨어의 개선은 3D 스캐닝 기술의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 것이며, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성을 높일 것이다. 이 연구는 기술적 한계를 극복하고, 더욱 진보된 3D 스캐닝 솔루션을 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

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