DAVID Laserscanner ist eine Software für kostengünstiges 3D-Laserscanning. Sie ermöglicht das Scannen und Digitalisieren dreidimensionaler Objekte mithilfe einer Kamera (z. B. einer Webcam), eines handgeführten Linienlasers (der eine Linie und nicht nur einen Punkt projiziert) und zweier einfacher Untergründe. Die Software generiert 3D-Daten in Echtzeit und zeigt sie auf dem Bildschirm an, während die Laserlinie manuell über das Objekt geführt wird (wie ein virtueller Pinsel). Die Linie kann mehrmals über das Objekt geführt werden, bis das Ergebnis zufriedenstellend ist.

Das resultierende 3D-Netz kann in gängige Dateiformate exportiert und somit in den meisten 3D-Anwendungen importiert und weiterverarbeitet werden. Die Software ist außerdem in der Lage, die Textur zu erfassen und Scans aus verschiedenen Blickwinkeln zusammenzufügen.

Scanvorgang

Zunächst wird eine Kalibrierung durchgeführt, um die Linsenparameter und die Position der Kamera relativ zu den Hintergrundplatten zu bestimmen. Diese bestehen aus zwei vertikalen Ebenen, die im 90°-Winkel zueinander hinter dem zu scannenden Objekt angeordnet sind. Beim Scannen muss die Kamera einen Teil der Laserlinie auf jeder Platte erfassen können. Dadurch kann die Software die Ebene des projizierten Laserlichts rekonstruieren. Sobald die zweidimensionale Ebene, die der Linienlaser projiziert, ermittelt ist, analysiert die Software das Bild der auf das gescannte Objekt fallenden Laserlinie und zerlegt es in Punkte im Raum.

Geschichte

Die Entwicklung des DAVID-Laserscanners begann im September 2006 durch die deutschen Informatiker Dr. Simon Winkelbach und Sven Molkenstruck, wissenschaftliche Mitarbeiter des Instituts für Robotik und Prozesssteuerung der TU Braunschweig . Das Konzept wurde als Forschungsarbeit [ 1 ] veröffentlicht und erhielt am 14. September 2006 in Berlin den Best Paper Award der Deutschen Gesellschaft für Mustererkennung (DAGM).

Referenzen

  1. ^ Simon Winkelbach, Sven Molkenstruck und Friedrich M. Wahl, Low-Cost Laser Range Scanner and Fast Surface Registration Approach , Pattern Recognition (DAGM 2006), Lecture Notes in Computer Science 4174, ISBN 3-540-44412-2, Springer 2006, S. 718-728. 2006.