Fabscan: Unterschied zwischen den Versionen

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FabScan ist ein 3D-Laserscanner des [http://hci.rwth-aachen.de/fabscan FabScan Projektes] der RWTH Aachen. Unser Exemplar wurde von [[Benutzer:Lulu|Lulu]] bereitgestellt und von [[Benutzer:Kasalehlia|Kasalehlia]] leicht modifiziert.
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Fabscan ist ein 3D-Laserscanner, der vom Fablab Aachen entwickelt wurde.
 
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FabScan setzt auf eine vom Projekt selbst entwickelte gleichnamige Software auf, die die Ansteuerung des Arduino sowie der Webcam übernimmt. Die Software liegt als Live-DVD fertig vor (32bit), an einer 64bit Version wird gearbeitet.
  
 
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Vorschlag: gelegentlich Mittwochs ab 11.12.2013, jeweils ab 17:30h
 
Vorschlag: gelegentlich Mittwochs ab 11.12.2013, jeweils ab 17:30h
  
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# Scan eines Gegenstands, um einen Rahmen/ eine Halterung dafür erstellen zu können
 
# Scan eines Gegenstands, um einen Rahmen/ eine Halterung dafür erstellen zu können
  
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Zu scannende Objekte sollten folgende Eigenschaften haben:
 
Zu scannende Objekte sollten folgende Eigenschaften haben:
  
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* Figuren, z.B. Schlümpfe, Wum und Wendelin, Weihnachstsmänner, Osterhasen, ...
 
* Figuren, z.B. Schlümpfe, Wum und Wendelin, Weihnachstsmänner, Osterhasen, ...
 
* Dinge, die empfindlich, vergänglich oder kostbar sind
 
* Dinge, die empfindlich, vergänglich oder kostbar sind
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==Benutzung==
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[[Datei:Yoda_Punktwolke.png|thumb|Die Punktwolke]]
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# Arduino und Webcam per USB anschließen
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# 12V Spannungsversorgung an den Arduino anschließen
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# Fabscan starten, Serial Port und Webcam auswählen
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# aus dem Menü das Control Panel öffnen:
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## 'Detect Laser', die angezeigte Linie sollte möglichst mit dem Laser übereinstimmen, der angezeigte Winkel sollte je nach Objekt zwischen 30° und 35° liegen
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## 'Fetch Frame', die blaue Linie sollte den oberen Rand des Drehtellers berühren, ansonsten etwas an der Kamera wackeln
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# Scanqualität auswählen (Achtung: 'Best' dauert etwa 3-4 Stunden)
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# Start scan
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# warten
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# sobald der Scan beendet ist, kann die erstellte Punktwolke als .ply gespeichert werden, im Dateinamen muss '.ply' mitgetippt werden sowie der passende Dateityp ausgewählt werden, ansonsten wird die Datei nicht geschrieben
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=== Postprocessing ===
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Die .ply Datei kann anschließend mit [http://meshlab.sourceforge.net/ MeshLab] geöffnet werden. Zuerst müssen die Normalen berechnet werden. Dies kann über 'Filters' -> 'Normals, Curvatures and Orientation' -> 'Compute normals for point sets' vorgenommen werden. Die 'Number of neigbors' kann auf 100 erhöht werden. Anschließend kann über 'Filters' -> 'Point Set' -> 'Surface Recostruction: Poisson' die Oberflächenrekunstruktion durchgeführt werden. Die besten Ergebnisse erhält man mit 'Octree Depth'=8 'Solver Divide'=20 'Samples per Node'=5 'Surface offsetting'=1
  
 
== Bilder ==
 
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* Letztes Bild auf der Seite: [http://www.geeksbase.com/blog/?p=660 http://www.geeksbase.com/blog/?p=660]
 
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== Vergleiche mit anderen Methoden ==
 
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... könnte man bei der Gelegenheit auch mal angehen.
 
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Version vom 6. Dezember 2013, 14:05 Uhr

Fabscan
Fabscan mit LEDs.jpg
Beschreibung: Inbetriebnahme des Fabscan Geräts
Kontakt: Kasalehlia
Status: aktiv (Was heißt das?)

FabScan ist ein 3D-Laserscanner des FabScan Projektes der RWTH Aachen. Unser Exemplar wurde von Lulu bereitgestellt und von Kasalehlia leicht modifiziert.

Hardware

Ein fertig zusammengebauter Fabscan ist vorhanden, steht im Space.

  • Kiste
  • Netzteil
  • USB-Kabel für den Arduino

sowie ein

Software

FabScan setzt auf eine vom Projekt selbst entwickelte gleichnamige Software auf, die die Ansteuerung des Arduino sowie der Webcam übernimmt. Die Software liegt als Live-DVD fertig vor (32bit), an einer 64bit Version wird gearbeitet.

Ein Exemplar der fertig konfigurierten Ubuntu Virtual Box Installations-DVD wurde gebrannt, liegt im Fabscan.


Treffen

Vorschlag: gelegentlich Mittwochs ab 11.12.2013, jeweils ab 17:30h

1. Treffen: Mi, 11.12.13

Themenspeicher:

  • Vollstänsigkeitskontrolle,
  • Wir finden einen schönen Platz im neuen Space für den Fabscan,
  • Inbetriebnahmeversuch,
  • Installation von benötigter Software auf Rechnern
  • Kriterien-Erfassung für geeignete Scan-Objekte (bitte mitbringen!)
  • Doku hier im Wiki,
  • Nächsten Termin vereinbaren.


Anwendungszwecke

  1. Replikation mit 3D-Drucker
  2. Gewinnung eines Meshs zur Weiterverarbeitung in Software (z.B. modellierte Figur für Game scannen)
  3. Scan eines Gegenstands, um einen Rahmen/ eine Halterung dafür erstellen zu können

Items

Zu scannende Objekte sollten folgende Eigenschaften haben:

  1. Nicht zu hoch
  2. Nicht zu breit/tief
  3. Nicht zu klein
  4. Nicht zu hohl
  5. Stabiler Stand
  6. Nicht tranzparenz !?

Wenn sie repliziert werden sollen, gilt zusätzlich:

  1. Nicht zu viel Überhang (damit 3D-druckbar)

Ideen:

  • Einheitswürfel 10x10x10cm (zum Testen, wie maßgenau die Erfassung ist)
  • Putten (So Engel zum Hinstellen, so)
  • Lulus teil-kaputte Herdknöpfe
  • Lego Duplos, Legos, Fischertechnik, Playmobil usw.
  • Zeug aus dem Setzkasten
  • Figuren, z.B. Schlümpfe, Wum und Wendelin, Weihnachstsmänner, Osterhasen, ...
  • Dinge, die empfindlich, vergänglich oder kostbar sind

Benutzung

Die Punktwolke
  1. Arduino und Webcam per USB anschließen
  2. 12V Spannungsversorgung an den Arduino anschließen
  3. Fabscan starten, Serial Port und Webcam auswählen
  4. aus dem Menü das Control Panel öffnen:
    1. 'Detect Laser', die angezeigte Linie sollte möglichst mit dem Laser übereinstimmen, der angezeigte Winkel sollte je nach Objekt zwischen 30° und 35° liegen
    2. 'Fetch Frame', die blaue Linie sollte den oberen Rand des Drehtellers berühren, ansonsten etwas an der Kamera wackeln
  5. Scanqualität auswählen (Achtung: 'Best' dauert etwa 3-4 Stunden)
  6. Start scan
  7. warten
  8. sobald der Scan beendet ist, kann die erstellte Punktwolke als .ply gespeichert werden, im Dateinamen muss '.ply' mitgetippt werden sowie der passende Dateityp ausgewählt werden, ansonsten wird die Datei nicht geschrieben

Postprocessing

Rekostruierter Scan

Die .ply Datei kann anschließend mit MeshLab geöffnet werden. Zuerst müssen die Normalen berechnet werden. Dies kann über 'Filters' -> 'Normals, Curvatures and Orientation' -> 'Compute normals for point sets' vorgenommen werden. Die 'Number of neigbors' kann auf 100 erhöht werden. Anschließend kann über 'Filters' -> 'Point Set' -> 'Surface Recostruction: Poisson' die Oberflächenrekunstruktion durchgeführt werden. Die besten Ergebnisse erhält man mit 'Octree Depth'=8 'Solver Divide'=20 'Samples per Node'=5 'Surface offsetting'=1

Bilder

Siehe auch

Vergleiche mit anderen Methoden

... könnte man bei der Gelegenheit auch mal angehen.

  • Vergleich mit Kinect Scan
  • Vergleich mit Nintendo 3DS Scan
  • Vergleich mit Handy Scan App
  • Vergleich mit David-Laserscanner
  • Vergleich mit http://www.my3dscanner.com/
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