(57)【要約】      （修正有）【課題】3次元スキャンデータを使用する逆設計処理に起因した精密度損失の量を測定する自動メカニズムを提供する。【解決手段】スキャンデータ編集又はキャドリモデリング作業がスキャンデータの精密度に与える影響をユーザーに通知するメカニズムを提供する。なお、ユーザーはカラーマッピング(color mapping)及びウィスカーマッピング(whisker mapping)などによってモデル上の誤差分布をグラフィックで描写する方法を選択することができる。精密度損失は編集/モデリング命令の終了後、又は命令のプレビュー中にユーザーに画面表示されることができ、これによりユーザーに適切な行動の措置が許容される。媒介変数はスキャンデータ編集又はキャドリモデリング作業に起因して決定される精密度損失の量に基づいてプログラム的に調整され得る。【選択図】図１
2007305131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
3次元スキャンデータ処理の際に3次元モデル精密度分析のためのコンピュータで実行可能な命令を備えた物理的手段であって、
3次元対象物の類型を表現するモデルを形成する3次元スキャンデータの集合を提供する命令と、
前記3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートボディーをリモデリングするのに使用するキャドシステムを提供する命令と、
前記3次元スキャンデータの少なくとも一部分の一つ又は少なくとも一つのキャドパートボディーの少なくとも一部分を操作するように設計された作業を選択する命令と、
前記選択された作業に起因した精密度の損失の測定を決定する命令と、
ユーザーに精密度の損失の測定を表す命令とを含む物理的手段。
【請求項２】
前記モデルはメッシュモデルであることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項３】
前記モデルは点群モデルであることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項４】
前記作業の開始に先立ってユーザーにプレビュー形態で前記精密度の損失の測定を表す命令を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項５】
前記作業の完了後にユーザーに前記精密度の損失の測定を表す命令を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項６】
前記精密度の損失の測定はユーザーにグラフィックで表されることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項７】
前記精密度の損失の測定はユーザーに誤差マップを通して表されることを特徴とする請求項6に記載の物理的手段。
【請求項８】
前記誤差マップはヒットマップ(heat map)であることを特徴とする請求項7に記載の物理的手段。
【請求項９】
前記精密度の損失の決定はユーザー選択公差(user-selected-tolerance)に対する前記選択された作業効果の比較を含むことを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項１０】
前記ユーザー選択公差は範囲で表現されることを特徴とする請求項9に記載の物理的手段。
【請求項１１】
前記作業はスキャンデータ編集作業であることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項１２】
前記作業はメッシング(meshing)作業であることを特徴とする請求項11に記載の物理的手段。
【請求項１３】
前記メッシング作業は、平滑化(smoothing)、部分除去(decimation)、分画区分(subdividing)、クリニング(cleaning)、リメッシング(re-meshing)、ディフィーチャーリング(de-featuring)、穴埋め(filling holes)、及び境界平滑化(smoothing boundary)のいずれか一つであることを特徴とする請求項12に記載の物理的手段。
【請求項１４】
前記精密度の損失の測定は、前記選択された作業の遂行の結果として前記スキャンデータで発生する曲率、偏差、及び頂点均衡のうち少なくとも一つの精密度の損失を測定することを特徴とする請求項11に記載の物理的手段。
【請求項１５】
前記精密度の損失測定の決定の結果として前記選択された作業の少なくとも一つの媒介変数を調整する命令を更に含むことを特徴とする請求項11に記載の物理的手段。
【請求項１６】
前記調整はユーザーの介入なくプログラム的に実行されることを特徴とする請求項15に記載の物理的手段。
【請求項１７】
前記作業はキャドリモデリング作業であることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項１８】
前記キャドリモデリング作業は、前記スキャンデータにサーフィス(surface)を一致させること、前記スキャンデータ上に曲線を配置又は描くこと、前記スキャンデータを用いてソリッドボディー形成、曲率測定、偏差測定、連続性測定及び環境マッピングのいずれか一つであることを特徴とする請求項17に記載の物理的手段。
【請求項１９】
前記精密度の損失測定の決定の結果としてキャドパートボディーの少なくとも一つの媒介変数を調整するように最適化ルーチンを行う命令を更に含むことを特徴とする請求項17に記載の物理的手段。
【請求項２０】
前記最適化ルーチンは誤差最小化ルーチンであることを特徴とする請求項19に記載の物理的手段。
【請求項２１】
少なくとも一つの選択領域にわたって誤差の量を最小化するようにキャドパートボディー媒介変数を調整する命令を更に含むことを特徴とする請求項20に記載の物理的手段。
【請求項２２】
前記調整はユーザーの介入なくプログラム的に実行されることを特徴とする請求項21に記載の物理的手段。
【請求項２３】
前記精密度の損失測定をプログラム的に更新する命令を更に含み、前記更新は、前記作業のユーザー選択に起因して前記3次元スキャンデータのうち一つ、及び少なくとも一つの前記キャドパートボディーで変化が発生する際に実行されることを特徴とする請求項1に記載の物理的手段。
【請求項２４】
3次元スキャンデータ処理の際に3次元モデリング精密度を分析する方法であって、
3次元対象物の類型を表現するモデルを形成する3次元スキャンデータの集合を提供する段階と、
前記3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートボディーをリモデリングするのに使用するキャドシステムを提供する段階と、
前記3次元スキャンデータの少なくとも一部分の一つ又は少なくとも一つの前記キャドパートボディーの少なくとも一部分を操作するように設計された作業を選択する段階と、
前記選択された作業に起因した精密度の損失の測定を決定する段階と、
ユーザーに前記精密度の損失の測定を表す段階とを含む3次元モデリング精密度の分析方法 。
【請求項２５】
前記作業の開始に先立ってユーザーにプレビュー形態で前記精密度の損失の測定を表す段階を更に含むことを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項２６】
前記作業の完了後にユーザーに前記精密度の損失の測定を表す段階を更に含むことを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項２７】
前記作業はスキャンデータ編集作業であることを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項２８】
前記作業は、平滑化(smoothing)、部分除去(decimation)、分画区分(subdividing)、クリニング(cleaning)、リメッシング(re-meshing)、ディフィーチャーリング(de-featuring)、穴埋め(filling holes)、及び境界平滑化(smoothing boundary)のいずれか一つであることを特徴とする請求項27に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項２９】
前記精密度の損失の測定はユーザーにグラフィックで表されることを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３０】
前記精密度の損失の測定はユーザーに誤差マップを通して表されることを特徴とする請求項29に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３１】
前記精密度の損失の決定は、ユーザー選択公差値に対する前記選択された作業効果の比較を含むことを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３２】
前記精密度の損失の測定は、前記選択された作業の遂行の結果により前記スキャンデータで発生する曲率、偏差、及び頂点均衡のうち少なくとも一つの精密度の損失を測定することを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３３】
前記精密度の損失測定の決定の結果として前記選択された作業の少なくとも一つの媒介変数を調整する段階を更に含むことを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３４】
前記作業はキャドリモデリング作業であることを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３５】
前記キャドリモデリング作業は、前記スキャンデータにサーフィス(surface)を一致させること、前記スキャンデータ上に曲線を配置又は描くこと、前記スキャンデータを用いてソリッドボディー形成、曲率測定、偏差測定、連続性測定及び環境マッピングのいずれか一つであることを特徴とする請求項34に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３６】
前記精密度の損失測定の決定の結果としてキャドパートボディーの少なくとも一つの媒介変数を調整するように最適化ルーチンを行う命令を更に含むことを特徴とする請求項35に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３７】
前記最適化ルーチンは誤差最小化ルーチンであることを特徴とする請求項36に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３８】
少なくとも一つの選択領域にわたって誤差の量を最小化するように前記誤差最小化ルーチンの媒介変数を調整する段階を更に含むことを特徴とする請求項37に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項３９】
前記精密度の損失の測定をプログラム的に更新する段階を更に含み、前記更新は、前記作業のユーザー選択に起因して前記3次元スキャンデータのうち一つ、及び少なくとも一つの前記キャドパートボディーで変化が発生する際に実行されることを特徴とする請求項24に記載の3次元モデリング精密度の分析方法。
【請求項４０】
3次元スキャンデータ処理の際に3次元モデリング精密度を分析するシステムであって、
3次元対象物の形態を表現するモデルを形成する3次元スキャンデータの集合と、
前記3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートボディーをリモデリングするのに使用するキャドアプリケーションと、
スキャンデータ編集作業及びキャドリモデリング作業の一つである作業の選択を可能にするユーザーインターフェースと、
前記選択された作業に起因した精密度の損失を測定する精密度分析器手段とを含む3次元モデリング精密度の分析システム 。
【請求項４１】
前記ユーザーインターフェースは、生成された誤差マップを通してユーザーに前記精密度損失の測定を表すことを特徴とする請求項40に記載の3次元モデリング精密度の分析システム。
【請求項４２】
前記生成された誤差マップを通してユーザーに画面表示された前記精密度の測定は、作業のユーザー選択が前記3次元スキャンデータ、又は少なくとも一つの前記キャドパートボディーへの変化で終わる際に、プログラム的に更新されることを特徴とする請求項40に記載の3次元モデリング精密度の分析システム。
【請求項４３】
前記ユーザーインターフェースは前記精密度の損失測定の表示を表し、前記精密度の損失の測定表示は、作業のユーザー選択が前記3次元スキャンデータ、又は少なくとも一つの前記キャドパートボディーへの変化で終わる際に、プログラム的に更新されることを特徴とする請求項40に記載の3次元モデリング精密度の分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、「3次元スキャンデータを用いた逆設計実行のモデリング精密度分析のためのシステム及び方法(System and Method for Analyzing Modeling Accuracy while Performing Reverse Engineering with 3D Scan Data)」と名称された米国仮出願(出願番号第60/767,517号,2006年5月9日出願)の利益を主張する。
【０００２】
本発明の実施例は、一般的にCAD(Computer Aided Design)に関するものであって、更に詳しくは、逆設計処理の間の精密度損失の測定に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
キャド(CAD)アプリケーションは、モデルとなる実際の物理的装置を生成する一過程であって、2次及び3次元対象物のコンピュータモデルを生成するのに使用される。モデルは時々、個別的に設計されなければならない多数のキャドパートボディー(CAD part body)を含む。モデルパートボディーは、ソリッド又はシート(厚みのないオープンボディー)形状を維持するためにキャドアプリケーションにより用いられるコンピュータモデルである。設計者が設計に満足すると、実際の物理的装置はキャドモデルを用いて生成される。
【０００４】
3次元スキャニングは、スキャンされた3次元対象物の形態を表現する高解像度点の集合(collection)を通じて3次元対象物のための物理的形状情報を獲得する。3次元スキャンデータは、スキャンされた対象物のモデルを累積的に形成する点のセット(set)又は稠密な三角(または他の形態)メッシュで表現される。モデルは、領域(regions)と呼ばれる多数のグループに分離され得る。メッシュモデルにおいて、領域は、ユーザーによって任意に定義されるか、コンピュータプログラムによって自動で認識される三角(又は他の形態)面(facet)のセット(set)である一つのメッシュ領域である。コンピュータプログラムはまた、曲率情報を計算及び追跡(tracing)することによって、平面、円筒、球、円錐、環形、又は自由形態のメッシュ領域を検出及び分類するように設計される。一旦獲得された未処理の3次元スキャンデータは、3次元対象物の設計を複製するか修正するための追加処理のためにキャドパートモデルに変換され得る。対象物が複製又は再設計されるよう、キャドアプリケーションに3次元スキャンデータを提供するためにこのような3次元対象物のための3次元スキャンデータを獲得するこの過程を逆設計(reverse engineering)という。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
逆設計の処理の間、最初スキャンデータの精密度を損失する2つの主な可能性がある。一つ目の可能性は、未処理3次元スキャンデータに対する編集処理中に発生する。3次元スキャンデータはノイズされやすいため、直接NCツール経路を計算しRP(Rapid Prototyping, 迅速造形)モデルを作るか、キャドパートをリモデリングしやすいよう、ユーザーはデータに平滑化作業(smoothing operation)を行う必要がある。しかし、平滑化作業は、最初データに対する精密度損失を誘発する結果とともにスキャンデータの点を移動させる。精密度損失をもたらす作業の他の形態は、部分除去(又は単純化)である。部分除去(decimation)は、更に多い平面(平坦)の領域を表現する時、更に大きいメッシュを用いてメッシュ面の数を減少させる処理である。部分除去はまた、最初スキャンデータから点座標を修正する。
【０００６】
最初スキャンデータの精密度損失の危険が実質的に存在する逆設計処理の二つ目の部分は、キャドモデルの設計中に未処理3次元スキャンデータの形状を複製することである。キャドパートボディーは媒介サーフィス(parametric surfaces)のセット(set)により表現される反面、3次元スキャンデータは点又は三角(四角又は他の形態)メッシュのセット(set)により表現される。この結果、未処理3次元スキャンモデルと逆設計キャドモデルとの間にはいつも不一致点が存在する。精密度の損失は、二つのモデル間の偏差として解釈され得る。理論上、ユーザーは未処理スキャンデータの編集からキャドリモデリングまでの全逆設計処理の間に精密度損失を追跡して管理することができる。不幸にも、ユーザーが未処理スキャンデータを編集するか、及び/又はキャドフィーチャー(features)を追加する度に、ユーザーは精密度損失を確認しなければならないため、精密度損失の追跡及び管理は容易ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施例において、3次元スキャンデータ処理時の3次元モデリング精密度の分析方法は、3次元対象物の形態を表現するモデルを形成する3次元スキャンデータの集合(collection)を提供する段階を含む。また、3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートモデルをリモデリングするのに使用されるキャドシステムが提供される。本方法は、3次元スキャンデータの少なくとも一部分又はキャドパートボディーの少なくとも一部分を調整するようにされた作業を選択する。本発明は、選択された作業に起因した精密度の損失の測定をまた決定する。選択された作業に起因した精密度の測定された損失はユーザーに表示される。
【０００８】
他の実施例において、3次元スキャンデータ処理時の3次元モデリング精密度の分析システムは、3次元対象物の形態を表現するモデルを形成する3次元スキャンデータの集合(collection)を含む。本システムはまた、3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートボディーをリモデリングするのに使用されるキャドアプリケーションを含む。なお、ユーザーインターフェースは、作業の選択を可能にする。選択可能な作業は、スキャンデータ編集作業又はキャドリモデリング作業のいずれかである。本システムはまた、選択された作業に起因する精密度の損失を測定する精密度分析手段を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明は、添付した請求項の詳細な説明で説明される。本発明の他の長所だけでなく、本発明の前述した長所は、添付した図面とともに下記の説明により更に理解しやすいはずである。
【００１０】
本発明の実施例は、精密度損失情報を、3次元スキャンデータを用いて逆設計を行うユーザーに提供する。精密度損失情報は、3次元スキャンデータ上にスキャンデータ編集作業、又はキャドリモデリング作業の影響を表す。精密度損失は、選択された参照3次元スキャンデータ(例えば、最初スキャンデータ又は修正に先立つ3次元スキャンデータの以前状態)と修正された未処理3次元スキャンデータ、あるいはサーフィス又はソリッドボディーのような3次元スキャンデータの派生物(derivative)間の距離偏差を表す。スキャンデータ編集又はキャドリモデリング作業がもたらしたか、あるいはもたらすはずの参照スキャンされたデータの変化はユーザーに知らされる。一実施例において、提案された作業の効果は、作業が完了される前にプレビュー平面を通してユーザに示される。
【００１１】
図1は、本発明の一実施例を実行するのに適合な環境を示している。コンピューティング装置2は、スキャンされた3次元対象物に対する未処理3次元スキャンデータ4の集合(collection)を含む。未処理3次元スキャンデータ4はコンピューティング装置2と連結された3次元スキャナー3から収集されるか、スキャンデータの貯蔵された集合(collection)などである。コンピューティング装置2はまた、精密度分析器手段5及びキャドアプリケーション6をホスト(host)する。コンピューティング装置2は、ワークステーション、サーバー、ラップトップ、メインフレーム(mainframe)、PDA、共同作動装置のクラスタ(cluster)、仮想装置又は精密度分析器手段5及び、ここで論議されるキャドアプリケーション6を支援できる他のコンピューティング装置などである。精密度分析器手段5はソフトウェアで実施され、3次元スキャンデータを用いて行われた選択された作業に起因した精密度損失の量を認識するものである。 精密度分析器手段5は、一つ又はそれ以上の処理、スレッド(threads)、テスク(task)、アプリケーションプラグーイン、自立形(stand-alone)アプリケーション又は他の実行可能な処理で行われる。本発明の一実施例において、精密度分析器手段5は一つの道具としてキャドアプリケーション6に合体される。他の実施例において、精密度分析器手段5はキャドアプリケーションの一部ではないが、キャドアプリケーション6と交信するものである。キャドアプリケーション6は少なくとも一つのキャドモデリング作業8及び少なくとも一つのスキャンデータ編集アプリケーション10を含むか、接近することができる。キャドリモデリング作業8及びスキャンデータ編集アプリケーション10は、下記で更に詳しく論議される。
【００１２】
未処理スキャンデータ4は、スキャンされた3次元対象物の形態を3次元上で表現する高解像度点の集合(collection)である。一実施例において、未処理スキャンデータ4は、三角メッシュのセット(set)であるが、本発明の範囲内でスキャンデータの他の形態の使用も考慮される。例えば、未処理スキャンデータ4は、点、三角メッシュ、四角メッシュ、四面メッシュ又は六面メッシュでも良い。集合的にメッシュのセット(set)は、スキャンされた3次元対象物のサーフィスを表すメッシュモデルを形成する。選択的に、未処理スキャンデータは、スキャンされた3次元対象物のサーフィスを表す点群モデル(point cloud model)の形態でも良い。モデル12は、一つ又はそれ以上の領域14,16,18を有することができる。 精密度分析器手段5は、キャドリモデリング作業8又はスキャンデータ編集作業10の遂行に起因した精密度マトリックスの他の形態をユーザーに追跡可能にする画面表示30上のGUI32を生成する。精密度分析器手段5は、最初未処理スキャンデータ4と下記に説明する作業から発生した値を比較し、作業の遂行に起因した変化の量を認識する。計算された精密度の損失対最初スキャンデータの値は、ユーザーに画面表示される。ユーザーは、GUI32を通して追加的な命令や、表示された情報に基づいて他のメカニズムを入力してもよい。
【００１３】
図2は、キャドリモデリング又はスキャンデータ編集作業と連関した3次元スキャンデータにおける精密度損失を測定するための本発明の一実施例に係る段階の手順のフロー図である。段階の手順(sequence)は、3次元対象物を表現するモデル12を形成する未処理3次元スキャンデータ4の集合(collection)の準備から始まる(段階110)。未処理3次元スキャンデータ4は、キャドリモデリング作業8又はスキャンデータ編集作業10の遂行に先立って即時収集される。選択的に、未処理3次元スキャンデータは予め貯蔵されたスキャンデータであり得る。 精密度分析器手段5は、最初3次元スキャンデータをコンピュータメモリ空間に貯蔵する(又は臨時ファイルにデータで貯蔵する)。また、3次元スキャンデータから形成された少なくとも一つのキャドパートボディーをリモデリングするのに使用されるキャドアプリケーション6が提供される(段階112)。ユーザーは3次元スキャンデータの一部分又はキャドパートボディーの一部分を操作する作業を選択する（段階114）。作業はキャドリモデリング作業8又はスキャンデータ編集作業10などである。ユーザー20にとって、総許容誤差値(許容された誤差の量)、誤差の形態、及びユーザーが誤差の通知を受ける方法を制御する誤差画面表示方法を指定することをできるようにするGUI32が提供される。精密度分析器手段5は、選択された作業に起因した精密度の損失を測定する(段階116)。その後、精密度分析器手段5は、グラフィックにより精密度の損失の測定をユーザーに示す(段階118)。結果は、実行される作業に先立ってグラフィックユーザーインターフェースのプレビュー平面でユーザーに提供され得る。選択的に、精密度損失結果は、作業の完了後にグラフィックユーザーインターフェースを通してユーザーに提供され得る。 精密度分析器手段5はその後に作業の継続、作業の調整、又は作業の放棄といった、所望の行動過程のユーザーから確認を受信することができる。精密度損失の測定の表示手段と精密度損失測定の画面表示に応じるためにユーザーが使用できる選択機能(options)を表示する手段とは次に論議する。
【００１４】
一実施例において、精密度分析器手段5によって、ユーザーはスキャンデータ上でスキャンデータ編集作業を行うことにより発生した精密度損失を追跡することができるようになる。ユーザーが最初点座標を移動させる命令を実行する時、精密度分析器手段5は作業を分析する。GUI32は、グラフィックプレビュー命令によってユーザーが命令実行に先立って予想される命令の結果を先に見られるようにする命令対話窓を含むことができる。結果を先に見ると、ユーザーはまた命令の遂行に起因した精密度損失を先に見ることができる。精密度損失は誤差マップにより描写され、ユーザーは精密度損失を縮小するために媒介変数を調整することができる。一実施例において、精密度分析器手段5は自動で媒介変数を調整する。誤差マップは多様な形態で表され、‘ヒットマップ(heat maps)’、または色スペクトルが結局相違した値を表すのに用いられる他のカラーマップ(color maps)’を含めてもよい。
【００１５】
図3a乃至図3cは、精密度分析器手段5の使用を示している。図3aは、3次元対象物（コンピュータマウス）を表す点群モデル300の形態でなる最初スキャンデータを示している。点群モデル300は、多数の小さい多角形310（図示された例においては三角形）を含む。図3bは多数の小さい多角形(図示された例においては三角形)を、少ない数のより大きい多角形320(図示された例においては三角形）に合体する部分除去(decimation)/単純化(simplification)作業遂行により点群モデル300が修正された後のスキャンデータを示した図である。図3cは、精密度分析器手段5により提供された偏差(deviation)分析を示している。偏差分析は、図3aに示した最初/スタートスキャンデータと、図3bに示した修正以後のポイントクラウドとの間の変化を表す誤差マップとしてユーザーに提供される。誤差マップは、偏差の量又はモデルの互いに異なる領域に対して決定された他の精密度の損失に索引を提供するガイド335を含むことができる。例えば、図3cにおいて、画面表示された偏差の量は0.00から0.03022mmまでである。図3cにおいて、誤差マップは、精密度損失がないことを表す濃い黒330から最大偏差(少なくとも0.03022の偏差)を表す斜線ハッチング340まで、モデルの互いに異なる領域に対し、画面表示された柄を変えることによって精密度損失値を表す。誤差マップが互いに異なる柄を用いる代わりに、色及び色スペクトルを用いて情報を伝達できるということが認められる。
【００１６】
偏差は多様な方法を用いて計算することができる。一番簡単な方法は、参照メッシュ/モデルから始めて、多角形毎に、他のメッシュ/モデルの一番近い多角形中心(Polygon Center)、縁(Edge)、または頂点(Vertex)を探す。この距離結果は偏差を表す。更に複雑な接近は、多角形の法線方向が決められた多角形毎に行われ、他のメッシュ/モデルで一番近い多角形に対するこのような方向への検索は、偏差を表す距離結果をもたらす。
【００１７】
図4a及び4bは、公差範囲を備えた本発明の精密度分析器手段5の使用を示している。図4aは、3次元スキャンデータを用いて行われる選択された作業に対する精密度損失の測定を決定するのに使用される一つの代表的なユーザーインターフェース400を示している。ユーザーインターフェース400は、ユーザーが、精密度分析器手段5により決定された精密度損失の類型を選択できるようにする。例えば、ユーザーインターフェース400は、ユーザーが、精密度分析器手段5が選択された作業に起因する曲率402、偏差404、分離された端406(disjoint ends)、環境マッピング408(environment mapping)、頂点均衡410(vertex balance)、及びねじれ412(torsion)の量を追跡するように要請することができるようにする。言い換えると、精密度分析器手段5は、スタートスキャンデータ及び修正されたスキャンデータの間で発生したか、発生するはずの精密度メトリックの各類型に対する精密度の損失を決定する。図4a では偏差404が選択された。
【００１８】
グラフィックユーザーインターフェース400はまた、問題となる前にベースライン判読からどれだけ大きく測定が変わるのかを表し、ユーザーにより選択及び/又は調整され得る公差媒介変数420を含む。公差媒介変数は、低さ422及び高さ424の媒介変数の範囲で表現され得る。表示された範囲外の測定は、表示色又は柄426を通じてそれぞれのモデル領域において表現され得る。
【００１９】
図4aにおいて、部分除去(decimation)作業(ユーザー-選択作業)が行われる前には頂点が変わらなかったため、最初からの偏差がどこでも0である。公差(tolerance)は[-0.005, 0.005]に設定され、これらの公差は図示された索引バー440(index bar)に白背景442上の点で表示される。索引バー440はまた、柄の代わりにユーザー指定色(user color)または他の形態を使用できることも認められる。グラフィックユーザーインターフェース400は、偏差が普遍的に0(従って、公差内にある)であるため、白背景に完全に点が打たれたモデル430を画面表示する。
【００２０】
スキャンデータ編集命令(メッシュ編集命令)‘decimate’のアプリケーションはメッシュに影響を与えるため、精密度分析器手段が最初/スタートスキャンデータへの変化を追跡する。図4bに示すように、部分除去メッシュは互いに異なる柄で示された一部領域450でもう公差を外れた。たとえモデルの大部分が白背景上に本来の点で残っているが、互いに異なる柄の斑点は公差を外れた一部領域があることを示す。公差外の領域は索引バー440に表した適切な柄でマッピング(mapping)される。これらのグラフィック変化は、スキャンデータ編集処理が[-0.005, 0.005]の既定儀された公差を外れた一部領域で偏差を発生させたことを表す警告のように作動する。
【００２１】
一実施例において、ユーザーは公差範囲が示されるようにオプションを選択することができる。公差の表示は、偏差又は他の選択された類型(傾斜、曲率、ねじれ、など)のカラーマッピング(又は使用される識別子の他の類型)を変える。これは公差には影響を与えず、画面表示の方法にのみ影響を与える。ユーザーはまた、他の公差設定を変えることができる力量を持ち、曲率、偏差、頂点均衡といった、特定されたスキャンデータ編集段階に適したスキャンデータから計算された他の測定をモニターするように選択することができる。例えば、図5はユーザーが選択された平滑化機能(smoothing function)が過大作用され、深刻な変更をもたらしたモデル500を示している。平滑化作業(smoothing operation)の影響は、モデルの全ての点が公差を大きく外れるようにする。従って、モデルは索引バー502上のそれぞれの柄、黒い斜線柄504でマッピングされる。他の実施例において、色または他の識別子はまた、柄の代わりに公差を外れた領域を表すために使用され得る。
【００２２】
精密度分析器手段5は、3次元スキャンデータを用いて行われたユーザー選択（プログラム的に選択された）作業に起因した精密度損失の画面表示が可能である。精密度分析器手段5は、スキャンデータ編集作業の多数類型に対する偏差(又は曲率のようなスキャンデータにより内在された他の測定値)を示す。代表的なスキャンデータ編集作業は、部分除去(decimation)、分画区分(subdividing)、平滑化(smoothing)、クリニング(cleaning)、リメッシング(remeshing)、ディフィーチャーリング(defeaturing)、穴埋め(filling holes)、境界平滑化(smoothing boundary)などを含む。カラーマップのような索引マップ(index map)は、決定された偏差(又は他の測定値)の量を示すためにモデルに適用される。もし公差範囲を示す設定が選択されると、既設定公差範囲内の偏差(又は他の測定値)には公差色、柄又は他の識別子が与えられる。画面表示されたモデルが公差色、柄、又は他の識別子と一致して画面表示されない場合、画面表示はモデルのパートが公差外にあることを知らす視覚的警告のように作動する。
【００２３】
分画区分(subdividing)は、一つの多角形を多数の多角形に分解し、部分除去とは反対である。平滑化(smoothing)は、モデルの一番簡単な形態でモデルの小さな領域(例えば、メッシュモデルにおいて、4個の三角形のうち3個の三角形で囲まれた一つの三角形)に焦点を合わせ、周辺の三角形に基づいて中心三角形の位置と大きさを平均する。平滑化はメッシュで高周波ノイズと高周波波形を除去する。クリニング(cleaning)は、メッシュにおける誤差と関連される。誤差は一致されない縁、交差する多角形面、又は一対一に対応しない縁を含む。クリニングは自動処理作業である。穴埋め(hole filling)は、境界面多角形の縁(boundary polygon edges)を認識し、穴全体にわたって、又は曲率に基づいて、又は曲率と平らな穴埋めとの組み合わせに基づいて穴を平らに埋める。リメッシング(remeshing)は、三角形が形態(二等辺)と大きさにおいて均衡がとれるように多角形の頂点を再び組み合わせる。ディフィーチャーリング(defeaturing)は、多角形データから自動でスキャンされたプレート(scanned plate)に記入されたロゴ(logos)又は他のフィーチャーを除去する。精密度分析器手段はまた、メッシュが公差を外れたことをユーザーに知らすために、公差を外れたと決定された情報を用いても良い。通知は、対話箱、ポップアップメニュー(pop-up menu)、目録、または他の手段を通して作られる。
【００２４】
ユーザー及び/又は精密度分析器手段5は、所望のスキャンデータ編集機能の遂行に起因した精密度損失を最小化するために、スキャンデータ編集制御及び媒介変数を調整できるよう精密度分析器手段により決定された偏差情報を使用することができる。これら媒介変数の調整は、自動で、又は手動で選択され得る。例えば、ソフトウェアは偏差が公差を超えないようにモデル全体(全体モデル偏差又は局部的に)にわたって公差を維持しながら部分除去効果(データサイズの縮小)を極大化するために、部分除去媒介変数を自動で調整することができる。
【００２５】
スキャンデータ編集媒介変数の調整の一例において、ユーザーは相当に小さな標的多角形のカウント(target polygon count)を望む。Xレベル平滑化は高周波数ノイズを除去するために適用され得る。部分除去のYレベルは多角形カウント(count)を低めるために適用され得る。ユーザーはレベルZZ(公差内分数(fraction)(即ち、100%)の精密度を維持することを望む。ユーザはX及びYの関数となる可変データ値(DATA VALUE)を限定することができる。ユーザーは平滑化量を増加させる一方、最小量の多角形を望む。従って、ユーザーは、公差制限ZZ(tolerance constraint ZZ)でX及びYを調整してDATA VALUEの極大化を試みることとなる。本例の簡単なバージョンはたった一つの作業(即ち、平滑化)の使用を通じて見られる。DATA VALUEはXとなり、ユーザーは公差制限ZZ内にとどまる間、なるべく多い平滑化作業の遂行を試みることとなる。
【００２６】
前述のように、精密度分析器手段5により決定される偏差以外にも精密度測定の他の類型がある。 精密度分析器手段5により決定される精密度測定の代表的な付加的類型は、曲率、環境マッピング、頂点均衡及びねじれを含む。
【００２７】
曲率(curvature)は、メッシュ/サーフィス及び曲線に対して計算できるものである。メッシュ/サーフィスに対しては、メッシュの第2不連続空間微分又はサーフィスの第2連続空間微分が必須的である。曲線に対しては曲線の第2連続曲線微分が必須的である。不連続と連続との差異は、曲線(補間された/スプライン)及びサーフィスが数学的に表現されるということである。メッシュは、各多角形が三角及び平面(flat)であるという点を除いては数学的な表現を有しない。サーフィスの数学的な表現は、精密度分析器手段5がメッシュの連続的な第1、第2、その外の微分を求められるということを意味する。これらは不連続とは逆に、連続である。メッシュの曲率を決定するために、精密度分析器手段5は少数の多角形をサンプリングする。その後、サンプルは地域メッシュ領域を代表する曲率測定に変わる。
【００２８】
一実施例において、曲率に対するユーザーインターフェースは、選択された作業がもたらした偏差の量を決定する際に、先に述べたユーザーインターフェースとほぼ同一である。ユーザーは許容された曲率に公差を設定することができ、カラーマップ(又は識別子/誤差マップの他の形態)は曲率公差設定に依存して適用される。曲率はモデルに表示され得る。偏差について述べたものと類似した公差媒介変数は選択されることができ、かつモデルに表示された色又は識別子の他の形態に影響を与える。
【００２９】
図6は、公差範囲602を選択することによってユーザーが曲率精密度を追跡できるようにする、精密度分析器手段5により生成された代表的なユーザーインターフェース600を図示している。図7a及び7bは、曲線に適用された曲率を示している。図7aはメッシュ700上に描かれた曲線702を示している。図7bはユーザーインターフェース710で若干の公差設定714とともにユーザーによって選択された曲率712を示している。モデルビュー720は、曲率が[-10, 10.0000](丸で囲まれた領域725)の公差内にあることを示している。指定された公差範囲内で設定された領域は、色を使用して表示され得ることも認められる。
【００３０】
ユーザーまた、曲線上にねじれ(torsion)に対する公差を設定するために精密度分析器手段5を使用することができる。ねじれは曲線の数学的特性であり、曲線付近の位置でどれだけ多い曲線の回転方向(curve’s direction of rotation)が変化するのかを定量する。
【００３１】
ねじれは、空間曲線の接触平面(osculating plane)の変化の比率で定義される。ねじれ(τ)は右旋曲線(right-handed curve)に対しては陽であり、左旋曲線(left-handed curve)に対しては陰である。κ≠0曲率を有する曲線は、平面の“iff τ=0”である(Mathworld, http://mathworld.wolfram.co./Torsion.html抜粋)。らせんは単一平面が存在しないため、多いねじれを有する。図8は、ねじれカラーマップ(torsion color map, 800)で空間曲線(space curve)を示している。ねじれに対する公差媒介変数は、曲率が曲線に適用されたことと同様に、曲線に適用される。スプライン又は補間された曲線の偏差計算と同様に、スプライン又は補間された曲線上の曲率及びねじれ計算は、曲線を多数の部分に分け、より狭い部分で曲率又はねじれを計算することによって、計算される。曲線を分けるほど、更に多い曲率及びねじれ計算が必要である。
【００３２】
他の実施例において、精密度分析器手段5はまた、曲線の分離された端を認識するのに用いられる。もし曲線が会わないと、分離されたことである。図9は分離された曲線端を認識するための精密度分析器手段の使用を示している。グラフィックユーザーインターフェース990で、ユーザーは“disjoint ends”命令902を選択し、許容可能な公差904が提供されている。精密度分析器手段5は公差906内にある曲線の端点を決定し認識する。この機能は、もし多数の曲線及び端点が非常に近接（しかし、依然として分離されている)すると、特別に有益である。
【００３３】
精密度分析器手段5はまた、キャドモデルで連続性を測定するために使用される。連続性は、隣接した面の隣り合う境界縁間の位置又は接線ヴェクター偏差(tangent vector deviation)を測定する。ユーザーは、提供されたユーザーインターフェースからの位置(G0連続性)及び/又は接触(G1連続性)方法を選択することができる。
【００３４】
図10は環境マッピング(environment mapping)を行うための精密度分析器手段5の使用を示している。環境マッピングは、サーフィスを仮想環境(例えば、しまのある空間)内に置き、サーフィス1000から空間の投影(reflection)を眺める。サーフィスは連続的に、かつ数学的に表現されたものであるため、線の投影はいつも非常に滑らかではないが、連続的である。公差設定は環境マッピングに適合しない。線が滑らかでない領域は、精密度に欠けていることを表す。環境マッピングはサーフィスが形成された以後に適合するため、精密度分析のキャド/サーフィス再設計段階において一番適合する。
【００３５】
前述したように、精密度分析器手段5は、メッシュ又は点群モデルのようなモデルの別の形態に偏差を決定することができる。この作業は、偏差を認識するために全体モデルに対して一つのモデルから(選択された作業の結果で形成された)他のモデルまでの距離を比較する。なお、本発明は、伴う作業がもたらした偏差又はモデルの現在状態と、‘最初’又は‘参照’で指定されたモデル間の偏差を計算することができる。
【表１】
2007305131.tif 000003
【００３６】
部分除去命令及び現在状態(モデル状態4)の生成/プレビューを行った後、ユーザーはモデルの現状態と最近/以前状態のモデル(モデル状態3)又は‘参照’状態との間の偏差を分析するために精密度分析器手段5を使用することができる。
【００３７】
精密度分析器手段5はまた、ユーザーが参照状態の指定を変えることができるようにするグラフィックユーザーインターフェースを提供することができる。ユーザーはモデル状態2を参照状態に指定することができる。このような指定は、偏差が計算されるようモデル状態2データをメモリに配置する。
【表２】
2007305131.tif 000004
【００３８】
現状態において、今、ユーザーは最近/以前状態(モデル状態3)又は参照状態(モデル状態2)との間の偏差を分析することができる。
【００３９】
本発明の一実施例はまた、キャドリモデリング作業の遂行がもたらした精密度の損失を追跡するために使用される。ユーザーがどんなキャドリモデリング命令を実行しても、精密度分析器手段5は使用可能である。一実施例において、命令対話窓は、ユーザーに命令の結果を先に見せるグラフィックプレビュー命令を提供する。結果を先に見れば、ユーザーはまた誤差マップにより描写される精密度損失を先に見ることができ、精密度損失を最小化するために媒介変数を調整することができる。媒介変数はまた、ユーザーの介入なくプログラム的に調整され得る。キャドリモデリング作業において精密度損失は、最初3次元スキャンデータと逆設計キャドパート間の距離偏差である。
【００４０】
図11a〜11cは、キャドリモデリング作業をもって精密度分析器手段5の使用を説明する。自動サーフィス生成(autosurfacing)命令を行う際に、サーフィスは全体モデルと一致される。図11aはスタートモデル1100を示しており、図11bは自動サーフィス生成命令の実行以後のモデル1110を示している。自動サーフィス生成命令は、サーフィス/モデル誤差を最小化することによってモデルと一致されるサーフィスを自動で形成する。サーフィスは位置符号(position match)と接触符号(tangency match)を有する。図11cはサーフィスとスタートモデル間の図示された公差を超える偏差1120の領域を認識する精密度分析器手段5により生成された画面表示を示している。図示された例における公差柄は、黒の背景に白の点である。他の柄は、これらの柄領域に対してサーフィス公差がユーザー選択公差(即ち、[-0.005, 0.005])を超えたことを表す。キャドリモデリング作業に起因した偏差は多様な方法を用いて精密度分析器手段5により計算され得る。スキャンデータ編集技術に対し、先に説明した技術と類似するように、一方法で、参照モデルから、それぞれの多角形ごとに、精密度分析器手段5は最近接多角形中心、縁または他のモデルの頂点を見つけ出すことができる。これは、決定された偏差値である。他の方法において、偏差は多角形の法線方向を決定することによってそれぞれの多角形ごとに計算され得る。従って、精密度分析器手段は、他のモデルで一番近接した多角形に対してこのような方向で検索する。これは決定された偏差値である。
【００４１】
キャドリモデリングにおける他の命令作業は、スキャンデータ上に曲線を配置する/描くことである。本発明は類似した方法で最初スキャンデータから曲線の偏差を管理することができる。補間された(interpolated)曲線1200が図12aに示されている。これはまたスプライン(spline)として知られている。スプラインは本来から滑らかで、生成するためには調節点(及び端条件)のみ要求する。図示された曲線を生成するためには8個の入力点が必要である。描かれた曲線はスキャンデータから外れ、この偏差は図12bに示した柄バーによりマッピングされて認識される。もし公差範囲が記載され(即ち、[-0.01,0.01])、「公差範囲を表示してください」というトグル(toggle)がつけられると、ユーザーはこの曲線の一部が公差1210内にあるため適切に柄(黒の背景に白の点)が形成されたことを予想することができる。
【００４２】
曲線偏差は曲線による局部的な測定である。曲線は多数の小さい部分に分けられ、偏差は計算される。作業結果は曲線の最初8個の補間点(interpolation points)より相当多い部分に分けられる。従って、ここには多数の偏差分析点が存在する。曲線偏差は曲線(偏差が計算された曲線の部分)とメッシュ/点群モデル間の最近接距離で計算される。
【００４３】
図13a〜13cはキャドパートを有する精密度分析器手段の使用を示しており、 図14a〜14cは精密度損失を最小化するためのキャド媒介変数の調整処理を示している。最初/スタートスキャンデータ1300からのキャドソリッドモデルの偏差はしばしば非常に大きい。図13aは最初/スタートスキャンデータ1300を示しており、図13bはスキャンデータに基づいて生成されたソリッドモデル1310を示している。図13cは最初スキャンデータ1300とソリッドモデル1310との間の偏差を見せるために本発明の精密度分析器手段5により生成される画面表示された誤差マップ1320を示している。
【００４４】
精密度分析器手段5はキャドソリッド1310の媒介変数(例えば、図14aに示したように、突出に対するスケッチプロファイル1400の高さ、幅、及び位置)を調整するために、誤差最小化ルーチンのような最適化ルーチンを実行することができる。寸法は、総誤差を最小化し、キャドモデルのための最適の媒介変数を採択するように調整される。最適化ルーチンは図14cに示したように、総偏差が減少された1420新しいソリッドモデル1410(図14b)を結果的に生成する。
【００４５】
演算集中誤差最小化ルーチン(computation intensive error-minimization routine)の実行は、精密度分析器手段5により提供される視覚的表示、又は現在データが公差外にあることを表す他の識別子に基づく。 精密度分析器手段5は誤差最小化ルーチンの効果を図示してもよい。誤差最小化ルーチンは、精密度損失を最小化する媒介変数を調整するために、ソフトウェア内で、又は手動的に行われる。総偏差を最小化するための寸法の調整は、オプションの番号のいずれか一つである。例えば、ユーザーは全体モデルの代わりに選択領域又は領域にわたって誤差が最小化されるよう、キャド媒介変数を調整するために選択することができる。
【００４６】
ZZの制限内にととまる間、X及びYの修正を通してユーザーが可変のキャド値(CAD VALUE)を最小化する前述したスキャンデータ編集技術と類似するよう、ユーザーはモデルの媒介変数の調整を通じてキャドモデリング作業に対し精密度の近似最大化(又は誤差の最小化)を行うことができる。体表的な一実施例において：
1)ユーザーは基本スケッチを用いて突出(extrusion)を作る。ユーザーは長方形X及びYの寸法、及び突出距離Zを指定する。X、Y、及びZは長方形箱の幅、奥行き及び高さである。これらはモデルの媒介変数である。
【００４７】
2)ユーザーは互いに垂直となるようにスケッチ線を強制する。他の制限も付加することができる。
【００４８】
3)ユーザーは全モデルにわたって誤差(偏差)が最小化するように要求することができる。選択的に、ユーザーはモデルの領域にわたって誤差が最小化することを選択することができる。誤差最小化はキャド値(CAD VALUE)と類似している。
【００４９】
4)ユーザーは偏差を最小化するために(またはキャド値を最大化するために)多変数(multivariable)最適化処理を用いて媒介変数X,Y,Zを調整することができる。
【００５０】
5)多変数最適化は多数の数値設定から見られる。
【００５１】
a.直線をデータに設定
i.直線方程式：y=m*x+b、bとmは変数であり、yとxはユーザーの2個のデータ設定である。
【００５２】
ii.ユーザーはmとbのスタート値を選択することができる。誤差はデータ設定のyと、スタート値mとb及びxを用いて計算されたyとの間の差異(又は自乗距離である；自乗された距離の合計)
iii.ユーザーは誤差が最小化するまでmとbを調整する。
【００５３】
iv.これは誤差の最小自乗法、又は多変数最適化である。
【００５４】
キャドリモデリング作業(サーフィス及び曲線の偏差)を行うために精密度分析器手段5により使用された技術は、前述したスキャンデータ編集例(スキャンデータ編集機能の前後偏差)と概念的に類似している。
【００５５】
本発明は、一つ以上の媒介物において具現された一つ以上のコンピューターが読めるプログラム(computer-readable program)として提供され得る。この媒介物は、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、コンパクトディスク、DVD(digital versatile disc)、フラッシュメモリカード、ピーロム(PROM)、ラム(RAM)、ロム(ROM)、あるいは磁気テープなどである。一般的に、コンピューターが読めるプログラムは、どんなプログラミング言語でも実行され得る。使用可能な言語の例としては、フォートラン、C、C++、C＃、またはジャヴァ(JAVA)（登録商標）を含む。ソフトウェアプログラムは対象物コードとして一つ以上の媒介物に貯蔵され得る。FPGA(field-programmable gate array) またはASIC(application-specific integrated circuit)においてハードウェア加速(hardware acceleration)が用いられ、コードの全部または一部が作動され得る。このコードは、仮想コンピューターのような仮想の環境で作動され得る。このコードを作動する多数の仮想コンピューターは、１つのプロセスに常住(resident)することができる。
【００５６】
本発明の範囲から逸脱することなくある程度の変更は可能であるため、上記した説明または添付された図面に示した全ての内容は、文言そのままではなく、例示的なものとして解釈されなければならない。この分野の当業者なら、図面に示した段階の順序及び構造が、本発明の範囲から逸脱することなく変更されることができ、ここに含まれた説明が本発明の多数の可能な描写のうち一つの例であることが分かる。
発明の効果
【００５７】
本発明の実施例は、ユーザーに3次元スキャンデータを用いた逆設計処理に起因した精密度損失の量を測定する自動的で効率的な方法を提供する。本実施例は、進行中である逆設計過程がスキャンデータの精密度に与える影響をユーザーに連続的に更新してあげるメカニズムを提供する。本発明は、ユーザーがスキャンデータ編集又はキャドリモデリングを始めるように未処理3次元スキャンデータをオープン(open)する。ユーザーは総許容誤差(allowance)、許容された誤差の量を調節する媒介変数を設定することができる。許容誤差は最初未処理スキャンデータと最終逆設計キャドモデル、又は編集されたスキャンデータ間の最大距離偏差を表す。なお、ユーザーは、グラフィック画面表示がモデル上の誤差分布を色マッピング(color mapping)及びウィスカーマッピング(whisker mapping)などで表す方法を選択することができる。本発明は、モデル上のユーザー指定誤差画面表示に損失を表すことによって、ユーザーが用いられる精密度損失情報を自動で更新する。誤差は編集/モデリング命令の終了後、又は命令のプレビュー中にユーザーに表示され得る。精密度分析器手段は精密度損失が総許容誤差を超える領域をユーザー指定色で自動で表示する。誤差画面表示は好ましくない編集、又は好ましくないモデリング媒介変数をユーザーにグラフィックで通知する。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の一実施例を実行するのに適合な環境を示した図である。
【図２】3次元スキャンデータにおける精密度損失を測定するための本発明の一実施例による段階の手順のフロー図である。
【図３】aは最初スキャンデータを示した図であり、bは部分除去(decimation)の後、図3aのスキャンデータを示した図であって、cは精密度分析器手段により決定された偏差(deviation)計算の画面表示を示した図である。
【図４】aは偏差公差値(deviation tolerance value)の設定を示した図であり、bはユーザーに画面表示された公差設定を外れた領域に対する部分除去作業のアプリケーションを示した図である。
【図５】公差設定を大きく超えたモデルに作業を適用した後に発生した画面表示されたエラー結果を示した図である。
【図６】曲率の精密度を追跡するのに使用する本発明のためのユーザーインターフェースを示した図である。
【図７】a及びbはメッシュ(mesh)に描かれた曲線に対する公差設定と曲率に対する精密度情報の画面表示を示した図である。
【図８】ねじれカラーマップ(torsion color map)で空間曲線(space curve)を示した図である。
【図９】分離された端の精密度を追跡するのに使用するユーザーインターフェースを示した図である。
【図１０】精密度分析器手段により行われた環境マッピング(environment mapping)を示した図である。
【図１１】a乃至cはキャドリモデリング命令(自動サーフィス生成(autosurfacing))に対する精密度の追跡を示した図である。
【図１２】a及びbはスキャンデータに描かれた曲線のための偏差値の画面表示を示した図である。
【図１３】a乃至cはスキャンデータから形成されたキャドソリッドに対する精密度情報の画面表示を示した図である。
【図１４】a乃至cは最適化ルーチンの使用を通して調整された図13a乃至13cの手順を示した図である。
【図１】
2007305131.tif 000005
【図２】
2007305131.tif 000006
【図３ａ】
2007305131.tif 000007
【図３ｂ】
2007305131.tif 000008
【図３ｃ】
2007305131.tif 000009
【図４ａ】
2007305131.tif 000010
【図４ｂ】
2007305131.tif 000011
【図５】
2007305131.tif 000012
【図６】
2007305131.tif 000013
【図７ａ】
2007305131.tif 000014
【図７ｂ】
2007305131.tif 000015
【図８】
2007305131.tif 000016
【図９】
2007305131.tif 000017
【図１０】
2007305131.tif 000018
【図１１ａ】
2007305131.tif 000019
【図１１ｂ】
2007305131.tif 000020
【図１１ｃ】
2007305131.tif 000021
【図１２ａ】
2007305131.tif 000022
【図１２ｂ】
2007305131.tif 000023
【図１３ａ】
2007305131.tif 000024
【図１３ｂ】
2007305131.tif 000025
【図１３ｃ】
2007305131.tif 000026
【図１４ａ】
2007305131.tif 000027
【図１４ｂ】
2007305131.tif 000028
【図１４ｃ】
2007305131.tif 000029