포인트 클라우드 란?

컴퓨터 모델링 및 컴퓨터 화 된 3 차원 그래픽은 적절한 렌더링을 위해 표면을 따라 일련의 점에 의존합니다. 다차원 점은 디지털 3 차원 평면에서 물리적 객체를 재생성하는 데 필요한 정보를 컴퓨터에 제공합니다. 특정 모델, 이미지 또는 기타 그래픽과 관련된 점은 X, Y 및 Z 좌표로 정의됩니다. 이러한 이미지와 관련된 모든 좌표는 포인트 클라우드라는 개념에 포함됩니다. 점 구름은 3 차원 물체의 외부 표면을 설명하는 데 도움이되는 모든 좌표를 나타냅니다.

제조와 같은 산업에서는 리버스 엔지니어링, 품질 보증, 사용자 정의 및 제품 설계에 포인트 클라우드를 사용합니다. CAD (Computer-Aided Design) 모델을 사용하여 정확성과 표준화를 위해 특정 부품을 스캔하고 분석 할 수 있습니다. 스캔하고 일련의 좌표로 변환 할 때 완성 된 부품은 렌더링이 중첩 될 때 CAD 모델과 일치해야합니다. 의료 제조에서 유사한 3D 모델링을 사용하면 특정 환자의 요구를 충족시키기 위해 의료 장치의 사용자 정의를 지원할 수 있습니다. 3D CAT (Computerized Axial Tomography) 스캔과 같은 의료 이미징은 이러한 데이터 압축 기술을 사용하여 이미지를 3 차원 또는 4 차원 컴퓨터 모델로 변환하고 컴파일합니다.

단독으로, 포인트 클라우드는 객체의 컴퓨터 재구성을 렌더링하지 않습니다. 대신 점 구름을 사용하여 다양한 표면 재구성 방법을 사용하여 모델을 만듭니다. 예를 들어, 삼각형 메쉬 모델은 일련의 삼각형을 사용하여 정점을 연결하여 객체 표면의 대략적인 윤곽을 렌더링합니다. CAD 및 NURBS (Non-Uniformal Isolation Base Spline) 표면 모델은 일반적으로 다양한 응용 및 표면 재구성 방법과 관련이 있습니다.

3 차원 렌더링이 포인트 클라우드에만 사용되는 것은 아닙니다. 객체 표면을 렌더링 할 때 색상 또는 질감 정보를 추가하면 4 차원 점 구름이 생깁니다. 이러한 추가 정보를 통해 재구성 된 이미지 및 물체 표면으로 작업 할 때 민첩성을 높일 수 있습니다. 색상 정보와 함께 포인트 클라우드를 사용하는 이미지를 통해 데이터 처리 소프트웨어는보다 실제와 같은 컴퓨터 모델을 재구성 할 수 있습니다.

스캔을 수집하여 포인트 클라우드로 변환하려면 재구성에 필요한 자세한 정보를 제공하기 위해 특수 장비가 필요합니다. 포인트 클라우드 데이터를 해석하고 렌더링하기위한 특정 형식의 처리 프레임 워크뿐만 아니라 특수 3D 카메라, 레이저 스캐너 및 기타 장치가 필요합니다. 특정 컴퓨터 프로그램은 합성 입력 변수를 기반으로 점 구름 모델을 렌더링 할 수 있습니다. 합성 포인트 클라우드 프로세싱은 제조, 의료 기기, 필름을위한 컴퓨터 생성 그래픽, 가상 세계 또는 가상 환경 생성을위한 컴퓨터 화 된 모델링 옵션을 더욱 확장합니다.