3Dスキャンソルーション
Artec 3D社のウクライナへの支援内容
ご覧のとおり、この置物は上から下まで非常に豊かで細かいジオメトリを持っているので、HDモードの機能をテストするのに最適です。
Artec Leoのオンボード自動処理と内蔵されたHDディスプレイのおかげで、スキャンは瞬く間に行われ、細部を見逃す心配は要りませんでした。
これらの精巧に作られた木製のドアは、ほんの数分の間にEvaでスキャンされました。そのスキャンの結果として得られた3Dモデルは映画での使用が予定されていたため、ドアの多くの複雑な彫刻は綿密な目視検査に合格しなければなりませんでした。
その椅子のクロスレールや脚、そして枠組みに沿うはっきりとしたエッジに加え、部品の正確な接続部分には高精度が求められました。
このエンジンの3Dスキャンで示されているように、細かいディテールや穴、細い線、そしてシャープなエッジがたくさんあって光沢のあるパーツは、もはや恐れる対象ではありません。
この3Dモデルを様々な角度から見て、細部やテクスチャ、装飾デザイン、そしてそのとても絶妙な外観まで、全てがどれほどうまくキャプチャされているかに是非ご注目ください。
この見るも見事な場面をつくった職人は、間違いなく多大な努力を注いでこれを作り上げました。このジオメトリがことさらに多いオブジェクトを何から何まですべて最高の品質でスキャンするために使われたのは、2つのハンディ型3Dスキャナ、Artec Space SpiderとEvaです。
人間のモデルをスキャンするには、非常に高速で完全に正確なスキャナか、もしくはスキャンの間ずっと完全に静止できるモデルのどちらかが必要になります。Artec Evaは、これら3つの見事なフルカラー3Dモデルをほんの4分間のスキャンでキャプチャすることができました。
当社の会議室にある60年代風椅子。トラッキングのために手を加えることなく、そのままスキャンしました。
この高品質な3Dモデルを作るために、明るいオレンジ色のカボチャの内部と外部をEvaとSpace Spiderでスキャンしました。
例えば、天気の良いカリフォルニアのハイテク会社のオフィスでよく見かける、ガラスと鋼鉄でできた椅子などは、Artec Leoを使用してモダン家具をキャプチャする際の良い例になります。
エレガントな布張りのイス。黒い木材はポリッシュされており、背面が薄いというこのオブジェクトには特別なアプローチが必要で、これはなかなか手ごわいスキャンオブジェクトでした。
Artec Evaを用いて3回に分けて素早くスキャンされた小型のサイドテーブル。背景（壁と床）を取り込んでスキャンしていなければ、この細い脚をスキャンするのは難しかったかも知れません。その部分を除けば、スキャンがとても簡単な家具でした。
果たしてこの愛らしいクマの非常に現実的な3Dモデル以上に、クリスマスの明るい気分を呼び起こすものなどあるでしょうか？
テクスチャは何の変哲もないように見えますが、そのパターンは特徴的で、これがスムーズで信頼性の高いテクスチャトラッキングを可能にしています。
これらのコインは、端部のキャプチャを簡単にするため、文字が印刷されたリーフレットの上に置いてスキャンしました。
このオブジェクトの貴重な詳細は高解像度でキャプチャされましたが、このオブジェクトの結晶形状をレンダリングするのには、5分のスキャンを2回ずつ行うだけでOKでした。
それは表面が小さな凸凹だらけで、スキャンを難しくするくり抜かれた穴が沢山ある上、寸法もとても小さいオブジェクトです。このジャガーの指輪は、どんな3Dスキャナにとっても難易度の高い障害物コースのようなものですが、Artec Microの機能を実証するための優れたテストとしては最適でした。
キャップは半透明のプラスチックでできていて、エアブラシで少しほこりを払う必要がありました。次に、クランプでスキャナの回転プラットフォームに取り付けました。マウスを数回クリックすると、スキャンが開始されます。
革の表面はスキャナのフラッシュに照らされて白浮きしてしまうことがあります。ややスキャナを傾けて90度の角度とならないようにしました。
この高精度なスニーカーの3Dキャプチャは、 Space Spiderと300枚以上/15分間の撮影による写真測量の3D データを使用して作られました。
スニーカーファンを熱狂させる３Dモデルを作成するために、高精度を誇るArtec Space Spiderと高解像度カメラ、そしてArtec Studio 16の強力なフォトテクスチャ機能が組み合わされました。
この古い青銅製ヘルメットの内側は非常に狭くなっています。
Artec Studioのフォトテクスチャ機能を実演するために、私達はArtec Leoの正確なジオメトリを含むスキャンデータをiPhoneカメラで撮影した写真と組み合わせました。
