DISTRO：研究人员从不完整的3D扫描数据创建数字3D对象
德国萨尔大学和马克斯·普朗克信息学研究所的研究人员已经加入英特尔，以使用不完整的3D扫描数据来改进数字3D对象创建。 “VConv-DAE”是一种卷积体积自动编码器。3D扫描具有广泛的应用范围，从汽车和航空航天部门的逆向工程，到采集定制足部矫形器的解剖数据，简单地制作3D打印。但是让自己不完整或扭曲的3D扫描，并且生成的数据可能无效。这不是偶然的事情：不正确的照明，3D扫描期间的移动以及各种其他因素可能导致生成并不完整的3D模型。解决这些问题的最好办法当然是通过投资适当的照明设备，稳定的旋转盘和各种其他工具来消除这些问题。但是当这些选项不可用时，必须探索其他出路。
一个潜在的路线刚刚由一个多技术和广泛采购的研究人员开发，由来自计算巨头英特尔和两个德国研究机构的代表组成：马克斯·普朗克信息学研究所在慕尼黑和萨尔州大学在萨尔布吕肯。这个多学科团队一起开发了VConv-DAE，一种深体积形状学习编码器，通过估计体素占用网格来让嘈杂数据变成正确的体积。研究人员说，该工具非常适用于在3D扫描应用中可能出现的“挑战性任务，如去噪和形状完成，尽管3D扫描技术近年来取得了重大进展，但数字和自动捕获真实物体的几何形状仍然是一个挑战。“可扩展学习和感知”马克斯·普朗克信息学研究所领导者Mario Fritz说道。Fritz所说的那种3D扫描设备并不一定是高端设备，而是像微软Kinect这样的运动感应输入设备，它通常用于微软Xbox游戏机上的视频游戏。
Kinect式硬件的一个缺点是无法准确识别各种纹理。这意味着反射，斑驳或其他难以辨别的曲面可能会导致3D数据不准确， 这可能会影响3D打印。由此产生的有缺陷或甚至不完整的三维几何形状对于一系列应用程序构成了一个真正的问题，例如在虚拟或增强现实中，与机器人或3D打印一起工作。Fritz说。为了解决这些问题，新开发的VConv-DAE工具使用特殊的深度学习神经网络从不完整的数据集中生成3D模型。
萨尔大学计算机图形学教授Philipp Slusallek说，“将来必须能够快速捕捉现实世界中的物体，并以现实的方式将其投射到数字世界中。
中国3D打印网译自：3ders.org 转载需注明出处！
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