3Dスキャニング

3Dスキャニング技術の概要



3Dスキャニングとは、レーザー学スキャナなどの3D測定機器を用いて、物体の表面形状を三次元のデジタルデータ(XYZ値)として取得する技術です。この技術は、製品開発、品質管理、文化財のデジタル保存、エンターテイメントなど幅広い分野で活用されています。開発は海外で先行し、当初は測量の延長として地形や大型構造物の計測に用いられていました。

歴史と発展



以前は、物体の形状を図面化するために、測量技術を用いて多くのポイントを測定し、それらを線で結ぶ必要がありました。しかし、測定対象が大きい場合や、近寄ることが難しい場合には、実測に多くの時間と人員が必要でした。2012年には、溶接への遠隔技術への応用が発表され、2016年には、取得した画像を重ね合わせて精度を高める技術が登場しました。

測定機器のレーザー技術やコンピュータの演算能力の向上、デジタル通信や無線技術の発展、タブレットなどの携帯機器の性能向上と低価格化によって、3Dスキャニングはより身近な技術となり、その適用範囲を拡大しました。

基本的な計測項目



主な計測項目として、測定範囲は測定器を中心に約50m程度までであり、測定精度は測定器からの距離に比例して低下するものの、一般的に1mm程度の精度が実現できます。代表的なメーカーとしては、ヘキサゴン、ライカ、ファロー、キーエンスなどが挙げられます。

3Dスキャニングの用途



3Dスキャニングで収集された3Dデータは、様々な分野で活用されています。

製造業: 鋳造技術、品質管理リバースエンジニアリング、プロトタイピングなど
文化財: 考古学の研究、文化的人工物のデジタル化、記録の汎用化
医療: 矯正器具や義肢の開発と製作
エンターテイメント: 映画、仮想現実、コンピューターゲームの制作
その他: AR(拡張現実)、モーションキャプチャ、ジェスチャ認識、ロボットマッピング、身体計測など

3Dスキャニングの機能



3Dスキャナの主な目的は、3Dモデルを作成することです。3Dモデルは、物体の表面を幾何学的にサンプリングしたポリゴンメッシュまたは点群で構成されます。これらの要素を使用して、物体の形状を推定します。さらに、各点の色の情報を収集することで、物体の表面の色や質感も決定できます。

3Dスキャナはカメラに似ており、視野内の物体の表面に関する情報を収集します。カメラが色情報を収集するのに対し、3Dスキャナは物体表面までの距離情報を収集します。これにより、画像内の各点の三次元位置を特定することができます。

多くの場合、1回のスキャンでは完全なモデルを作成できないため、異なる方向からのスキャンを統合する必要があります。このプロセスは、アライメントまたはレジストレーションと呼ばれ、共通の参照システムを使用してスキャンデータを結合することで、完全な3Dモデルを生成します。この一連のプロセスは、3Dスキャンパイプラインとして知られています。

3Dスキャニングのテクノロジー



物体の三次元形状をデジタル的に取得する方法は様々です。3D技術は、学、音響、レーザースキャン、レーダー、熱、地震探査など、多くのセンサーで活用できます。3Dスキャンは、接触式と非接触式の2つに分類でき、非接触式はさらに能動型と受動型に分類されます。

接触式3Dスキャナ



接触式3Dスキャナは、物理的に接触するプローブが部品の周りを移動するときのセンサーの位置を記録することで機能します。主な種類は以下の通りです。

座標測定機 (CMM): 3軸の直交移動軸を備え、Z軸にタッチプローブを搭載。ミクロン単位の高精度な測定が可能です。
多関節アーム型: アームの各関節に回転センサーを備え、アームの先端の位置を計算します。座標測定機よりも精度は劣りますが、安価で使いやすいです。

最新の座標測定機と多関節アーム型には、タッチプローブの代わりに非接触レーザースキャナを取り付けることも可能です。

非接触能動型3Dスキャナ



能動型スキャナは、物体や環境を調査するために、超音波などの放射線を照射し、その反射を検出します。主な種類は以下の通りです。

TOF (Time-of-Flight) 3Dレーザースキャナ: レーザーの往復時間を測定して、物体表面までの距離を計算します。長距離測定に適しています。
三角[[測量]]式3Dレーザースキャナ: レーザーを照射し、カメラでレーザードットの位置を検知して、距離を計算します。高精度な測定が可能ですが、測定範囲は比較的短いです。

非接触受動型3Dスキャナ



受動型スキャナは、それ自体は放射を行わず、周囲からの反射を検出します。主な種類は以下の通りです。

ステレオスコープシステム: 2台のカメラを使用して同じシーンを撮影し、画像間の差異から距離を計算します。
システム: 1台のカメラで異なる照明条件下で撮影した複数の画像を分析し、物体表面の向きを再現します。
シルエット技法: 物体の輪郭を利用して形状を把握します。
写真測量: 写真画像の分析に基づいて、物体の3D形状を推定します。航空写真測量や近距離写真測量などがあります。

3Dスキャンデータの再構成



3Dスキャナで取得した点群データは、用途に応じて様々な形式で再構成されます。

ポリゴンメッシュモデル: 物体表面を小さな多角形(ポリゴン)で表現します。視覚化には便利ですが、データ容量が大きいため編集には不向きです。
サーフェスモデル: 曲面パッチの組み合わせで形状を表現します。NURBSなどの曲線で表現され、CADへの出力に適しています。ある程度編集が可能で、有機的な形状のモデリングに適しています。
ソリッドCADモデル: 形状特性パラメータで記述され、編集可能なCADモデルです。形状だけでなく、設計意図も表現できます。エンジニアリングや製造の分野で活用されます。

多層2Dスライスからの再構成



CT、工業用CT、MRI、マイクロCTスキャナは、多層の2D断面画像を生成し、これらを積み重ねて3D表現を行います。これらのデータから3Dモデルを構築する方法には、ボリュームレンダリング、画像セグメンテーション、イメージベースメッシュなどがあります。

写真からの3Dデータ取得



ステレオ画像や、オーバーラップさせて撮影した画像での写真測量法は、2D画像を使用した3Dマッピングと再構成の主要な方法です。近距離写真測量も同様の理論で3Dデータを取得できます。

今後の展望



3Dスキャニング技術は、高速化、高精度化、小型化が進んでおり、より幅広い分野での応用が期待されています。特に、リアルタイムでの3Dスキャンや、動いている物体のスキャン技術の開発が進んでおり、今後の発展が注目されます。

参考文献



本記事は、以下の参考文献に基づいて執筆されました。

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久保 祐貴(著)、画像ラボ編集委員会(編)「3Dスキャン・検査・コントロール機能の全てを搭載 : オールインワン3次元スマートセンサー「Gocator」(特集 高速・小型化・3D・AI etc…高機能化が進むスマートカメラ(2))」『画像ラボ』、東京 : 日本工業出版、2023年8月、71-76頁。
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鈴木 謙一、高橋 成五「水中ライダ : 水中における可視3Dスキャンライダの開発(小特集 ラストフロンティアに挑む水中無線技術)」『B-plus : 電子情報通信学会通信ソサイエティマガジン』第60号、東京 : 電子情報通信学会通信ソサイエティ、2022.春、307-313頁。
竹下 俊治(著)、広島大学大学院教育学研究科附属教育実践総合センター(編)「生物の形態観察における3Dスキャンアプリの活用」『学校教育実践学研究』第27巻、東広島 : 広島大学大学院教育学研究科、2021年、9-16頁。
福田 香子、田中, 浩也(著)、日本バーチャルリアリティ学会(編)「個人の身体に関する3Dスキャンデータと、その実物大3Dプリント品に対する鑑賞者の行動と考察 : 「i am」の制作を通して(「アート&エンタテインメント4」特集)」『日本バーチャルリアリティ学会論文誌』第21巻第3号(通号81)、東京 : 日本バーチャルリアリティ学会、2016年、437-445頁、ISSN 1344-011X。
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三船 温尚、廣川 守(著)、Fusus編集委員会(編)「3Dスキャン調査による東京国立博物館蔵羽状文扁壷の文様鋳造技術研究」『Fusus : アジア鋳造技術史学会誌 : journal of the Society for the History of Asian Casting Technology』第9号、高岡 : アジア鋳造技術史学会、2017年6月、45-64頁。
山口 穂高、藤巻 吾朗(著)、岐阜県生活技術研究所(編)「木材の質感を伝達する製品提案手法の開発と家具製品への応用(第2報)3Dスキャンとリバースエンジニアリングによる実製品の3DCG作成の事例研究」『岐阜県生活技術研究所研究報告』、高山 : 岐阜県生活技術研究所、2022年。
山本 努「リモート溶接を可能にするインテリジェント3Dスキャンシステム(特集 高輝度レーザによる加工応用と周辺学機器の最新動向))」『Optronics : 技術コーディネートジャーナル』第31巻4(通号364)、東京 : オプトロニクス社、2012年4月、174-177頁、2023年9月14日閲覧。
Bernardini, Fausto; Rushmeier, Holly E. (2002). “The 3D Model Acquisition Pipeline”. Computer Graphics Forum 21 (2): 149–172. doi:10.1111/1467-8659.00574.

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