3Dスキャンの分析と精度向上に向けた検討

近年、3Dスキャナの小型化、低価格化が進み、3Dスキャン技術は個人でも手の届く技術になってきています。しかし、そのようなスキャナで精度の良いデータを得るためには、3Dデータを編集するソフトを使いこなす必要があります。一般家庭に3Dスキャナが普及していくことを見据えると、この現状は芳しくありません。
そこで、単純に何度もスキャンすることで、自動で高精度なデータを生成できるシステムが開発できれば3Dスキャナの普及に貢献できると考え、研究をスタートさせました。基礎技術の研究であるため課題も多いですが、研究が続くことでより良い成果が期待できます。

3Dスキャナの精度によっては、1度のスキャンで十分なデータを手に入れるのは困難である。そこで、同じ物体を連続でスキャンして得られたデータを重ね合わせていけば、データの精度を向上できるのではないかと考えた。しかし、1回のスキャンごとに、スキャンデータに微細な回転ズレが生じるため、単に点群を合成しただけではズレを含んだデータになってしまう。データ間の位置合わせを行うため、Iterative Closest Point（以下、ICP）を用いた位置合わせ処理を施した後、データを合成する。

本システムの評価のために、本システムを利用したデータと利用していないデータを用意して比較した。ウサギの像を5回スキャンし、本システムを利用して作成したデータと、ウサギの像を3Dスキャンして得たデータを3Dプリントした後、その印刷物を3Dスキャンする操作を5回繰り返したデータを用意した。2個のデータを比較し、輪郭やデータの欠けにおいて精度がどのように変化したか、主観的に評価を行った。実験の結果、本システムを利用したデータは、重ね合わせがうまくいかず、理想的な重ね合わせ結果は得られなかった。原因を調査したところ、初回位置合わせ時に位置合わせのズレが生じ、そのズレが後の位置合わせに影響し、次第にズレが大きくなってしまっていることが確認できた。また、入力データ数が増加すると、データ量が単純増加してしまう問題も確認できた。

本研究では、精度に問題のある3Dスキャンデータを、複数のデータを位置合わせした後に重ね合わせることでデータの精度を高めるシステムの検討を行った。
3Dスキャンを連続で行ったデータに対してICPを使用してデータ間の位置合わせを行い、データを重ね合わせる。この操作を繰り返し、3Dスキャンデータの情報量を増やし、精度の向上を試みた。その結果、実験に使用したデータはうまく重ね合わせることができず、理想的なデータは作成できなかった。今回使用したICPでは、アルゴリズムの性質上、形状による結果の差異が大きい。そのため、入力データの形状に左右されにくい派生ICPの実装が必要である。今後の課題として、更なる精度の向上及び位置合わせに用いるICPの改良、重ね合わせたデータの軽量化、ノイズの除去処理の追加などが求められる。