Beef Carcass Yield Estimation Using 3D Reconstruction From Structured Light and Multi-view Geometry = Beef Carcass Yield Estimation Using 3D Reconstruction From Structured Light and Multi-view Geometry
저자
( Collins Wakholi ) ; ( Kyungdo Kwon ) ; ( Changyeun Mo ) ; ( Wang-hee Lee ) ; ( Byoung-kwan Cho )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
173-174(2쪽)
제공처
Reconstruction of 3D models from real objects is gaining popularity in computer vision and graphics nowadays. This is because it has numerous applications in areas such as industrial inspection, autonomous driving, reverse engineering, multimedia. However, 3D reconstruction is complex and often limited by factors such as sensor specifications, computer resources and expertise. While much efforts have been done to refine the reconstruction algorithms, not much has been done to optimize the scanning technologies. Advances in 3D scanning technology have introduced new techniques to obtain depth information from a scene such as multi-view geometry, structured light and laser scanning. Obtaining 3D information using structured light scanning is become popular because of its precision while using multi-view geometry is relatively low cost but still lacks in accuracy. Since all 3D scanning methods have advantages, the pursuit for accurate resultant 3D models at low cost calls for integration of the scanning technologies. This study therefore aims to develop a 3D system using 1) multi-view structured light scanning, MVSLS and 2) multiple view geometry for accurate beef carcass yield estimation. For the MVSLS-based system, a trinocular system (involving two cameras matched to a single projector) was used and a 360-degree scan of the samples was done in intervals of 45 degrees. The multiple view photogrammetry-based 3D scanning system employed two cameras and independent light sources to capture a 360-degree scan of the samples in intervals of 10 degrees. Using multi-view reconstruction algorithms and data from both setups, point clouds were obtained from matched features that were reconstructed into visual 3D models. Evaluation and comparison of the developed models was done based on the accuracy of volume estimation and reproduction of planar surface texture. The 3D model from best method was selected to estimate the volume and subsequently weight and price of the beef carcass. This study serves as a precursor to the development of a real-time beef carcass yield estimation method for industrial use.
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