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1 Metodi e tecniche di Reverse Engineering Caterina Rizzi Dipartimento di Ingegneria Industriale Università degli Studi di Bergamo Caterina Rizzi 2 2 3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale. i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da: reverse modelling (per prodotto industriale)

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Metodi e tecniche di Reverse Engineering

Caterina RizziDipartimento di Ingegneria Industriale

Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi

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3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per

l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici

processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.

i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:

– reverse modelling (per prodotto industriale)

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Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi

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3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per

l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici

processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.

i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:

– reverse modelling (per prodotto industriale)

– reverse engineering (per campo ingegneria)

Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi

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3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per

l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici

processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.

i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:

– reverse modelling (per prodotto industriale)

– reverse engineering (per campo ingegneria)

– riproduzione

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Università degli Studi di BergamoCaterina Rizzi

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3D Data Capture sistema di acquisizione 3D: strumenti e tecnologie per

l’acquisizione dei dati 3D da oggetti fisici

processo che combina tecnologie hardware (sensori) e software (algoritmi) per catturare i dati 3D misurandoli, al fine di ottenerne una rappresentazione digitale.

i punti risultanti - nuvola di punti - vengono processati per essere utilizzati in successive applicazioni che spaziano da:

– reverse modelling (per prodotto industriale)

– reverse engineering (per campo ingegneria)

– riproduzione

– Archiviazione

– ispezione

– analisi

– controllo qualità

– medicina

– campo forense

– Animazione

– ---

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… in cosa consistericavare il modello geometrico dal modello fisico attraverso due fasi:

– la digitalizzazione tridimensionale del modello fisico

– la realizzazione del suo modello geometrico digitale

Reverse Engineering

Digitalizzazione

Realizzazionemodello

geometrico

Applicazionefinale

TecnologiaHardware

Prototipazione rapidaModellazione solida

FEM…..

Export Export

TecnologiaSoftware

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Reverse Engineering

Come

– Esistono diverse tecnologie

– La scelta dipende dal problema

Perché integrarla nel processo di progettazione

– L’introduzione nel mercato di nuovi prodotti impone l’adozione di una serie di metodologie TCT ( Time Compression Technologies) la cui integrazione consente di ottenere significative riduzioni dei tempi di ideazione, progettazione ed ingegnerizzazione.

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E’ un insieme di operazioni che permettono di ricostruire la geometria di un oggetto 3D a partire dalla geometria e dalle textures visibili in una scena

Il modello è ottenuto a partire da un insieme di misure prodotte da un insieme di sensori

Il modello, inizialmente rappresentato da una nuvola di punti P(x,y,z), viene modificato e completato, per essere usato in un processo di progettazione digitale.

Nel campo applicativo dell’ingegneria, il modello originale deve essere ricostruito rispettando i valori di tolleranza predefiniti.

… riassumendo

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Ricostruzione mesh poligonale

Ricostruzione superficie parametrica

Definizione modello CAD

Acquisizione dati 3D

Fasi del processo

• Prototipi fisici• Pezzi esistenti• Pezzi rotti o detoriariti• Parti da ispezionare• Mock-up• …

INPUT

Modello geometrico

OUTPUT

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Nuvola di punti

Mesh poligonale Profili caratteristici

Modello Nurbs

Fasi ricostruzione modello

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Acquisizione di una superficie matematicamente corretta nei casi tipici di:– modelli fisici (reali o di concept) per ottenere una

matematica di partenza per ulteriori analisi progettuale– ri-progettazione di parti meccaniche in assenza del modello

CAD– controllo dimensionale e di qualità per pezzi già in

produzione– verifica di parti soggette ad usura eccessiva e loro modifica– aggiornamento rapido di modelli CAD in seguito ai

cambiamenti avvenuti in sede di produzione– Replica di prototipi fisici– Definizione di un modello utilizzabile come mezzo di

simulazione

Applicazioni

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conoscere vantaggi e limiti delle diverse tecnologie per poter scegliere la tecnologia corretta per il problema in esame

valutare la qualità dei sistemi in funzione dei parametri caratterizzanti il processo (quali risoluzione, incertezza di misura e accuratezza) con attenzione verso le caratteristiche dei materiali e delle features della superficie dell’oggetto

Definire procedure “user-friendly ” tali da semplificare le operazioni di acquisizione, garantendo la qualità dimensionale dei dati:— l’accuratezza dei moderni sistemi di scansione (50 µm e oltre per gli

scanner a triangolazione)

— la risoluzione spaziale di acquisizione (es. la distanza media tra 2 punti, normalmente nell’ordine di 0,1-0,5 mm)

— la velocità di campionamento (> 300K al secondo sono considerati parametri adeguati per la maggior parte delle applicazioni)

Aspetti chiave

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Tassonomia

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Optical Scanners Coordinate Measuring Machines

Computerised Tomography - CT

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Misurazione manuale

Misurazione manuale di punti (x, y, z) rispetto ad un punto di riferimento (calibro, …)

Generazione di curve e superfici interpolanti i punti

Processo lento e laborioso

Accuratezza dipende dall’ accuratezza dello strumento di misura

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Metodi a contatto16

sistemi a contatto non distruttivi, automatici o semiautomatici utilizzano un sensore montato su una macchina o su un braccio articolato.

I sensori (mono o bidimensionali) acquisiscono le forme integrandosi con sistemi di posizionamento in grado di rilevare la posizione e l’orientamento nello spazio

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CMM (Coordinate Measuring Machine)

Le macchine di misura a coordinate sono caratterizzate da differenti strutture in riferimento al posizionamento ed orientamento reciproco dei vari componenti

Sonde seguono il contorno della superficie in modo automatico

Brown & Sharpe(www.brownandsharpe.com)

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Tastatori

Il tastatore rileva le coordinate cartesiane dei punti appartenenti alle superfici degli oggetti

I punti possono quindi essere importati direttamente oppure sotto forma di profili o superfici in un modellatore CAD

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Braccio articolato a 5 gradi di libertà sulla cui testa è installata la sonda a contatto.

Il robot è posizionato vicino al particolare da digitalizzare e l’operatore rileva manualmente

sistema portatile che richiede una certa abilità ed esperienza

Output: sia le coordinate dei punti, sia alcune primitive quali le curve spline

Bracci articolati

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Sistemi misti

Ref. Steinbchler

sistemi che montano bracci articolati con sonda laser su macchine CMM

combinano la metodologia dei tastatori con il sistema laser di scansione per ottenere maggior velocità ed accuratezza

le teste di scansioni possono avere più componenti laser accoppiati per ottenere prestazioni migliori.

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… riassumendoVANTAGGI:

non sono richiesti trattamenti delle superfici per evitare riflessioni

pareti verticali possono essere misurate con facilità

la densità dei dati non é fissa, ma automaticamente controllata a seconda della forma del pezzo

non è richiesto un editing manuale per eliminare dati affetti da errori

dettagli minuscoli possono essere accuratamente replicati

grande accuratezza nelle misure (fino a 1μm ) per sistemi ben calibrati e ben manovrati

SVANTAGGI:

Volume di misura limitato da lunghezza del braccio di comando della sonda

Bassa velocità di acquisizione per controllare accuratezza

Necessità di materiale “duro” per resistere agli urti del tastarore

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(100 < f < 1000 THz )

Sistemi ottici22

Tecniche di misura 3D otticheTECNICHE OTTICHE

PASSIVE

ATTIVE

Topografia

Fotogrammetria

Microscopia confocale

Shape from silhouette

Triangolazione

Misure distanza

Singolo spotPiano luminoso singoloPiani luminosi multipli

MoirèProiezione di patternShift di fase

Tempo di volo (TOF)

Interferometria

PulsatoModulazione continua

Multi-wavelenghtOlografia

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Metodi ottici passivi23 Sistemi ottici passiviPassive vision o a luce non strutturata

forma 3D generata sfruttando l’illuminazione naturale presente nell’ambiente

– basati sulla acquisizione di molte immagini RGB prese da punti diversi, sulla ricostruzione dei contorni dell’oggetto ripreso ed sull’integrazione di tali contorni per la ricostruzione del modello 3D

Caratteristiche:

• Veloci, economici

• Acquisizione solo parti visibili

• Sensibili alle proprietà superficiali dei materiali

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Act

ive

Vis

ion

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Costituiti da una coppia sorgente –sensore

– la sorgente emette una qualche forma di pattern illuminante

– il sensore acquisisce il segnale di ritorno riflesso dalla superficie dell’oggetto

– La sorgente luminosa scandisce lo spazio in modo regolare ed il sistema ritorna una matrice che codifica i punti rilevati, detta usualmente range map, che riporta l’informazione spaziale della parte di superficie dell’oggetto visibile dallo strumento di scansione dato il suo orientamento corrente.

Le coordinate si calcolano a partire dal piano della lente

Lo strumento che impiega una tecnica 3D attiva viene normalmente chiamato Range Camera

24 Sistemi ottici attiviActive vision

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Scanner ottici

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Sensori basati sulla triangolazione

1. Un raggio laser colpisce il bersaglio e viene riflesso (in modo diffuso)

2. Il punto colpito viene messo a fuoco da lenti su un sensore CCD

3. In base alla posizione del punto sul sensore si può determinare la distanza del bersaglio

D1 = distanza di riferimento (lo zero)

D2 = campo di validità delle misure

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Principio di funzionamento

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Sistemi a tempo di volo

FARO

Riegl LMS Leica

Viene emesso un segnale ad impulsi (o modulato) ed il sensore misura il tempo necessario per raggiungere la superficie e tornare in modo riflesso al dispositivo

sistemi in genere poco precisi (l’accuratezza si colloca nei valori 1 - 5 cm)

possibilità di acquisire ampie superfici in una singola immagine (nell’ordine delle decine di metri quadrati)

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Problematiche

Verifica delle prestazioni dei sistemi ottici – Abbondanza di sensori ottici presenti sul mercato

– Le normative per la verifica di prestazioni sono ancora in fase di sviluppo (es. ISO 10360-7, VDI/VDE 2617-6, ANSI/ASME B89.4.14)

– I costruttori di sistemi adottano procedure di verifica diverse

Gli utilizzatori:– hanno difficoltà nell’effettuare confronti tra sistemi

– non sanno come eseguire le verifiche di accettazione e le verifiche periodiche delle prestazioni metrologiche

– non conoscono l’accuratezza degli specifici processi di misura

N.B. Il risultato di una misurazione effettuata ha senso solo se è noto il grado di incertezza e più in generale tutti i parametri che convergono nella caratterizzazione di una misura

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Fattori di criticitàCaratteristiche Formali

Caratteristiche Materiche

Condizioni Ambientali

Geometria, dimensione e sviluppo spaziale fino ad arrivare alla analisi sulla variazione di curvatura e alla presenza di dettagli in rapporto alla dimensione principale del modello

Materiale, finitura superficiale e colore condizionano in manieradeterminante la risposta ottica della luce come elemento esplorante

Condizioni al contorno come laluminosità dell’ambiente, lo spazio dimovimentazione, il tempo per il rilievo determinati per la qualità delrilievo e la diminuzione o amplificazionedelle problematiche di acquisizione 3D

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Pipeline

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Calibrazione

Alcune procedure sono fatte “a priori” per verificare i dati di targa forniti dal costruttore dello strumento:

– Verifico l’incertezza di misura dello strumento

Altre procedure devono essere ripetute durante il funzionamento dello scanner, per verificarne la stabilità nel tempo

– Es. circa ogni mese si deve ri-calibrare la lente in uso

– Ogni volta che cambia l’ottica è necessaria una calibrazione specifica

Altre procedure di calibrazione sono da farsi in funzione del caso specifico:

– Es. nel caso di utilizzo della tavola rotante, è necessario definire, per la specifica distanza di utilizzo, il centro del sistema di rotazione della tavola

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Prestazioni scanner36

Prestazion di misura dello strumento su bersagli di test di cui sia nota a priori la forma (supporti certificati):

– pezzo campione avente delle features tecnologiche: piani, cilindro, cono.

– pezzo avente cilindri concentrici di diverse altezze che determinano una scala di gradini variabile da 30 a 7680 μm

– piano rettificato la cui deviazione dal piano teorico sia almeno 10 volte inferiore alla incertezza di misura che si vuole determinare

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Scansione

Parametri della scansione:– Obiettivo - distanza focale f (mm)

– Profondità di campo / area di ripresa

– Risoluzione acquisizione in X,Y e in Z

– Tempo di scansione

– Definizione dei punti di riferimento sull’oggetto

X

Z

Measured

Laser Plane

Standoff

Depth-of-view

DOV

Near

FOV

Far

Field of view

FOV

Range Camera

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PIANIFICAZIONE quante range maps acquisire quali punti di vista con quale risoluzione

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Partendo da una nube che si assume come riferimento, si carica una nube adiacente e si individuano manualmente punti corrispondenti

Si avvia una procedura iterativa che minimizza lo scarto quadratico medio tra le nubi.

Quando lo scarto scende sotto una soglia prefissata la procedura si interrompe

La matrice di rototraslazione della seconda nube,associata alla nuova posizione, viene salvata

Il blocco delle due nubi costituisce adesso il riferimento per la successiva integrazione etc.

Immagini sovrapposte del 30%

Registro le immagini usando almeno 3 punti omologhi

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Allineamento

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Pulizia scansioni Eliminazione delle scansioni inutili e che presentano dei parametri

troppo alti

Eliminazione dei bordi delle scansioni (profondità da valutare) e quindi degli eventuali problemi di bordo

Eliminazione delle aree di sovrapposizione, in funzione della profondità di ridondanza dei dati e la distanza tra le scansioni

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Merge

Attenzione ai parametri

– Noise reduction

– Point spacing

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Merged Model

Aligned Model

vs

Merged Model

Perdita di dettagli

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Rumore

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Editing Prima fase: si e eliminano le anomalie derivanti da:

– Triangoli degeneri presenti, per esempio, sui bordi

– Facce intersecanti la superficie complessiva

– Ricostruzione dei bordi

– Chiusura dei buchi/gap eventualmente rimasti

– Una prima decimazione e successivo remesh per ridurre il numero dei triangoli, alleggerendo il modello

Facce non-manifold

Unstable Faces Crossing Faces

Facce ridondanti

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Editing del modello

Eliminazione del rumore Definizione dei contorni

Editing locale e mirato per preservare la geometria del modello

3 punti di controllo

9 punti di controllo

24 punti di controllo

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Operazioni editing

Reduce noise

– Attenzione al tipo di forma sulla quale si interviene (libera o prismatica)

Relax

– Per lisciatura complessiva

Sandpaper

– Per lisciatura locale

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Modello originale

Modello finale

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Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni

semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale

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Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni

semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale

estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari

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Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni

semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale

estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari

costruire le patches all’interno delle regioni trovate intervenendo manualmente per regolarizzare la struttura creata automaticamente dal programma

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Ricostruzione superficie parametrica suddividere il modello in regioni

semplici aventi una bassa curvatura. Il processo è in parte automatico ed in parte manuale

estrarre e perfezionare i contorni delle regioni per ottenere un modello suddiviso in regioni elementari

costruire le patches all’interno delle regioni trovate intervenendo manualmente per regolarizzare la struttura creata automaticamente dal programma

definire la griglia da utilizzare per calcolare le Nurbs (automatico)

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51 Verifica tra modello digitalizzato e modello finale CAD

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Re-engineering per Alessi

3D Modelling and Prototyping 3D Scanning

3D Reconstruction

Requirements

• global dimensional tolerance < 0.2 mm

• fixed dimensions related to pre-defined sections

Konica Minolta Vi-9i laser scanner

Tele lens f = 25 mm

Depth of view 600 mm

Accuracy (X,Y,Z) ± 0.050 mm

Precision (Z, σ ) ± 0.008 mm

Global alignment

σ = 0,028 mm (±

0,01 mm)

Nowadays, designers have more powerful tools which allow them to directly participate in the design, production,

evaluation and quality control phases of product development. The re-engineering activity described in this paper concerns the use of RE and RP technologies applied

in field of high-range home products and accessories, qualified for their “design excellence” , in detail a cutlery

set.

In order to decide the final shape, the focus was put on aspects like stylistic coherence, and on the identification of

those characterizing style features which had to be maintained in the all shapes of the cutlery pieces, as

opposed to considering precision aspects alone.

The cutlery set, first designed in 1938 by architect Luigi Caccia Dominioni, perhaps one of the most historical and

famous Alessi cutlery set, was redesigned in 1990 together with brother Castiglioni.

“L. Caccia Dominioni,L.and P.L. Castiglioni”

Cutlery set. 1990 (1938)

(c)(b)

Comparison stl-Nurbs model- table fork.

The physical prototypes of the

re-engineered models were

manufactured by means of a rapid

prototyping system, to permit designers

having a visual check of the final

shape.

3D digital models.

(a)

(d)

Isophotes of the reflection

lines .

The main problems were:

• restoring the symmetry plane of the object (a)

• obtaining the curve network referred to the symmetry plane

of the object (b)

• manipulating curves to improve their quality (c) while at the same time maintaining

the global shape (d)

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Analisi FEM telaio pianoforteTelaio ricostruito con lacune

Modello CAD in costruzione

Schema di applicazione carichi

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54

Schuberth Engineering AG

Progetto per casco di Formula 1

Progettazione custom-fit

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Settore AbbigliamentoModellatore 3D

Digitalizzazione

Ottimizzazione

Modulo Modifiche

Modulo Export

ACQUISIZIONE

DATI

SVILUPPO

SOFTWARE

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Modello digitale 3D del manichino

Digitalizzazione

Nuvola di punti

x1, y1, z1

x2, y2, z2

x3, y3, z3

x4, y4, z4

……..

xn, yn, zn

Modello digitale 3D rilevato

Sistema ATOS

Oggetto fisicoManichino

Giacca

Linee caratteristiche

rilevate

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Ottimizzazione

RAPPRESENTAZIONE MEDIANTE PUNTI

RILEVATA

373.683 Triangoli

RAPPRESENTAZIONE OTTIMIZZATA

SUPERFICI NURBS

TRIANGOLI (.STL)

14.468 Triangoli

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Ottimizzazione

25.000 Triangoli 2.000 Triangoli

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MAYA

Ottimizzazione (3/4)

PARAFORM

Riempimento gap

Creazione manica mancante

MAYA

Creazione Linee di cucitura

Rilevata Ottimizzata

PARAFORM

Riduzione n. punti

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TEST-CASE

Ottimizzazione (4/4)

Rilevata (con 1 manica): 114.149 punti, 223.707 triangoli Ottimizzata (due maniche): 24.352 punti, 38.026 triangoli

Rilevata (con 1 manica): 139.393 punti, 272.535 triangoli Ottimizzata (due maniche): 94.000 punti, 167.000 triangoli

MOD8

MOD0

Rilevata (con 1 manica): 411.880 punti, 819.725 triangoli Ottimizzata (due maniche): 16.982 punti, 26.572 triangoli

MOD9

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Modulo modifiche

Elemento strutturale

Modifica Range[cm]

Fondo Allungare-Accorciare +/- 6

Maniche Allungare-Accorciare +/- 6

Spalle Allargare-Stringere +/- 2

Spalle Alzare-Abbassare +/- 1,5

Bacino Allargare-Stringere +/- 3

Vita Allargare-Stringere +/- 3

Torace Allargare-Stringere +/- 2

Def. tipologie modifiche

1. Definizione Giacca base2. Generazione deformazioni base (LATTICE e

WIRE)3. Generazione Modifica (BLEND SHAPE)

Interfaccia utente

Applicazione Deformer

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Protesi artificialiProgettazione

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Protesi artificialiAcquisizione morfologia moncone

CT

EXTERNAL INTERNAL (+ EXTERNAL)

LASER SCANNER

Minolta VI-9i

Point cloud

MRI

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Protesi artificialiRicostruzione modello 3D

EXTERNAL INTERNAL