Skip to content
Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by De Gruyter Oldenbourg September 25, 2009

Effiziente Methoden zum Lösen von 3D-Puzzle-Problemen* (Efficient Methods for Solving 3D-Puzzle-Problems)

  • Simon Winkelbach

Zusammenfassung

Das Zusammenfügen von 3D-Objekten aus Einzelteilen (3D-Puzzle-Problem) ist in vielen Bereichen von hoher Relevanz. Anwendungen finden sich beispielsweise in der Archäologie (Rekonstruktion von Artefakten), der Chirurgie (Richten von Knochenfrakturen), sowie der Bioinformatik (Protein-Docking) und Robotik (Fügen von Bauteilen). Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Verfahren und erzielten Ergebnisse der Dissertation “Das 3D-Puzzle-Problem”, in der die gesamte Prozesskette von der Datenakquisition, über die allgemeine Registrierung von Oberflächen, bis hin zu speziellen Anwendungsfällen des 3D-Puzzle-Problems behandelt wird. Insbesondere werden neue Ansätze vorgestellt, mit denen Fragmente auf äußerst effiziente Weise und ohne Wissen über eine Initiallösung automatisch zusammengefügt werden können. Hierbei wird eine hohe Robustheit gegenüber Messungenauigkeiten, Fragmentschädigungen und Materialverschleiß erreicht. Darüber hinaus gelingt es, durch Ausnutzung von Symmetrieebenen und Achsen gebrochene Oberschenkel- und Beckenknochen virtuell zusammenzufügen und somit einen wichtigen Baustein für die computerassistierte Frakturbehandlung in der Chirurgie zu schaffen.

Summary

The reconstruction of 3D fragmented objects (3D-puzzle-problem) is a highly relevant task with many applications. The field of applications comprises archaeology (reconstruction of broken artefacts), surgery (fracture reduction), bioinformatics (proteindocking) and robotics (assemblage of components). This work provides an overview of the approaches and results of the thesis “Das 3D-Puzzle-Problem”, which considers the whole processing chain, starting from data acquisition, the general registration of surfaces, up to special applications. In this context, novel and efficient approaches will be introduced. They automatically assemble fragments without any knowledge of an initial pose and are highly robust against measurement inaccuracies, material deterioration and noise. Furthermore, it is shown how a priori knowledge of the broken objects, like mirror symmetries and axes, can be used to reconstruct broken femora (thigh bones) and pelvis fractures, which is an important building block for computer-assisted fracture reduction in surgery.

Published Online: 2009-9-25
Published in Print: 2008-5-1

© Oldenbourg Wissenschaftsverlag

Downloaded on 28.3.2024 from https://www.degruyter.com/document/doi/10.1524/itit.2008.0484/html
Scroll to top button