Yeni bir görüntüleme tekniği, şeffaf nesneleri ve çevrelerini hassas olarak dijital hale getirmeyi mümkün kılıyor. Bu artık şeffaf nesnelerinde mevcut diğer nesneler gibi en son teknoloji görüntüleme yöntemleri ile dijitalleştirilebileceği anlamı taşımaktadır.
Gerçek dünya nesnelerinin ve sahnelerinin detaylı, 3D dijital sürümlerini oluşturma kabiliyeti, film üretimi, sanal gerçeklik (VR) deneyimleri oluşturma, net ürünlerin tasarımında veya kalite güvencesinin geliştirilmesi ve hatta nadir veya kültürel açıdan önemli nesnelerin korunması için yararlı olabilir.
Danimarka Teknik Üniversitesi’nden Jonathan Stets “Şeffaf nesneleri daha doğru bir şekilde sayısallaştırdığımızda, yöntemimiz bizi dijital ve fiziksel dünya arasındaki engeli ortadan kaldırmak için daha da yakınlaştırmamıza yardımcı oluyor. Örneğin, bir tasarımcının fiziksel bir nesneyi dijital bir gerçeğe yerleştirmesine ve nesnedeki değişikliklerin nasıl göründüğünü test etmesine izin verebilir.” dedi.
Şeffaf cisimleri sayısallaştırmak oldukça zor. Çünkü görünümü neredeyse tamamen çevrelerinden geliyor. Bir BT tarayıcısı net bir cisim şeklini elde etse de, bu cismi çevreden çıkarmak ve cismin görünümünü doğru bir şekilde yeniden oluşturmak için ışıklandırmanın yakalanması gerekir.
Araştırmacılar, Optik Toplum günlüğü Applied Optics’te şeffaf nesneleri sayısallaştırmaya yönelik yaklaşımlarını ayrıntılarıyla anlattılar. Yeni yöntemin geliştirilmesinde anahtar bir yenilik, net bir cisim içeren görüntü sahnelerine ait kullanılan iki kameranın kesin yerlerini kaydetmek için bir robotik kol kullanılmasıydı.
Bu ayrıntılı detay bilgiye sahip olmak, araştırmacılara gerçek hayat sahnesini doğru bir şekilde karşılaştırmak için sahnenin fotoğraflarını çekmek, nesneyi çıkarmak ve CT tarayıcıda taramak ve daha sonra sahneye hem dijital hem de gerçek hayatta yerleştirmelerine izin vermek ve onun sanal yeniden yapılandırılması imkanını tanıdı.
Pixel-by-pixel comparison’dan Araştırma eş lideri Alessandro Dal Corso “Robotik kol, görüntülerin eşleşmesini ölçmek için piksel piksel ile karşılaştırılabilir bir fotoğraf ve 2D hesaplanmış veya işlenmiş görüntü elde etmemize olanak tanır. Bu niceliksel karşılaştırma önceki tekniklerle mümkün değildi. Çünkü dijital görüntüleme ve fotoğraf arasında uyum son derece gereklidir.” dedi.
Nesnelerin dijital sürümleri tamamlandıktan sonra yöntem, nesnenin şeklinden farklı malzeme özellikleri hakkında bilgi verir.
Araştırma ekibinin bir üyesi olan Jeppe Frisvad, “Bu, taranmış cam nesnelerin tamamen farklı dijital ortama yerleştirildiğinde hala gerçekçi görünmesini sağlıyor. Örneğin, dijital bir oturma odasındaki bir masaya veya sanal mutfaktaki tezgahın üzerine yerleştirilebilir.” diye açıklıyor.
Araştırmacılar, kolaylıkla temin edilebilen bileşenleri içeren bir optik kurulum kullanarak, beyaz ve gri tahta zeminli bir masada farklı bir cam nesne içeren üç sahneyi sayısallaştırarak yeni iş akışlarını test ettiler.
Yeni Yöntem
Çalışmaya, sahnedeki yapılandırılmış ışık taramaları, sahnedeki nesnelerin derinliklerini ve yüzeylerini hesaplamak için yansıtılan bir modelin deformasyonunu kullanan bir görüntüleme yöntemi edinerek başladılar. Ayrıca çevrenin 360 derece görüntüsünü elde etmek için bir krom küre kullandılar.
Sahne, farklı açılardan gelen ışığın sahnedeki opak kısımlarla nasıl etkileşime girdiğini yakalamak için bir yay içinde düzenlenmiş LED‘lerle aydınlatıldı.
Araştırmacılar ayrıca cama ait nesneleri bir CT tarayıcıda taradılar. Nesnenin yüzeyini yeniden yapılandırmak için bilgi sağladılar. Son olarak, sahnenin dijital versiyonu ve işlenmiş cam nesne, tüm sahnenin 3D gösterimini oluşturmak üzere birleştirildi.
Kantitatif analiz, dijital sahnenin ve gerçek dünya sahnesinin görüntülerinin iyi uyduğunu ve yeni görüntüleme iş akışının her adımının, oluşturulan resimlerle fotoğrafların arasındaki benzerliğe katkıda bulunduğunu gösterdi.
Frisvad, “Fotoğraflar kontrollü koşullar altında alındığından, yeniden yapılandırmayı iyileştirmek için kullanılabilecek niceliksel karşılaştırmalar yapabiliriz.
Örneğin CT taramasından yeniden nesne yüzeyi doğruysa gözle yargılamak zordur. Ancak karşılaştırma hataları gösteriyorsa, BT taramasından yüzeyi yeniden yapılandıran algoritmaları iyileştirmek için bu bilgiyi kullanabiliriz.” dedi.
Optik özelliklerin ölçülmesinde yeni bir yöntem olan yaklaşım, bir malzemenin optik özelliklerini ölçmek için temassız bir yöntem de sunmaktadır. Bu, tekniğin filmler ve sanal gerçekliğin (VR) ötesinde geniş bir uygulama yelpazesinde potansiyel olarak yararlı olmasını sağlayacaktır.
Örneğin, bu yaklaşım, araştırmacıların bir nesnenin dijital bir biçimde oluşturulmasını ve daha sonra, gerçek hayattaki malzemenin özelliklerini daha iyi anlamak için kırılma indeksi gibi bir parametrenin ayarlanmasına izin verebilir.
Önceki teknolojiler bazen optik özelliklerini ölçmek için nesnenin bir parçasını kesmeyi gerektirirken, yeni teknik nesnelere zarar vermeden nadir veya değerli şeffaf nesneleri analiz etmek için kullanışlı olabilir. Teknik, mühendislerin net ürün tasarımını veya üretimini rafine etmesine yardımcı olmak için de uygulanabilir.
Araştırmacılar, metalik bir parlaklık sergileyen veya yarı şeffaf olan nesnelerin oluşturulması gibi, 3D oluşturma sürecindeki diğer zorluklara yaklaşımlarını genişletmek istiyorlar.
Ayrıca, çeşitli görüntülerin ve taramaların hızlandırılması yolları üzerinde çalışıyorlar. Böylece yaklaşımın net ürünlerin üretiminde kalite güvencesi için kullanılabileceğini öngörüyorlar.
