ICP (iterativna najbližja točka) je najbolj klasičen algoritem na področju 3D-točkovne-registracije v oblaku in tvori enega od tehničnih temeljev za-sestavljanje v realnem času v intraoralnih skenerjih.
Problem rešuje ICP
Vsak okvir, ki ga zajame intraoralni skener, pokriva le majhen del površine zoba. Na stotine ali tisoče okvirjev je treba poravnati v enoten enoten koordinatni sistem. Ko imata dva oblaka točk, ki se prekrivata, neznan relativni položaj, ICP samodejno poišče optimalno transformacijo togega-telesa (rotacija RRR + translacija ttt), ki najbolje poravna oba oblaka.
Potek dela osnovnega algoritma
Za vsako točko v oblaku izvornih točk poiščite najbližjo točko v oblaku ciljnih točk kot njeno korespondenco.
Na podlagi ustreznih parov točk izračunajte transformacijo togega-telesa (R,tR, tR,t), ki minimizira povprečno kvadratno razdaljo med dvema nizoma točk.
Uporabi transformacijo za izvorni oblak točk.
Postopek ponavljajte, dokler sprememba povprečne razdalje ne pade pod prag ali dokler ni doseženo največje število ponovitev.
Izboljšave in izzivi pri intraoralnem skeniranju
Zahteve-v realnem času
Standardni ICP je računalniško zahteven, vendar morajo intraoralni skenerji zaključiti registracijo v desetih milisekundah. V praksi se uporabljajo različne pospešene različice:
KD-Drevesni pospešek za-iskanje najbližjega soseda.
Pred-točkovno ujemanje-: deskriptorji, kot sta FPFH ali SHOT, najprej vzpostavijo začetna ujemanja, čemur sledi natančna registracija ICP.
Paralelizacija GPE: izračuni ICP se izvajajo v realnem času na GPE.
Registracija-v-model: trenutni okvir je registriran v že-spojen globalni model, ki povzroči manj premikanja kot registracija-v-okviru.
Težava z zanašanjem
Zaporedna registracija-za-okvirom kopiči napake; po skeniranju celotnega loka se lahko na koncu pojavi opazna neusklajenost. Rešitve vključujejo:
Zaznavanje-zaprtja zanke: ko se skeniranje vrne na predhodno skenirano območje, je zaznana zanka in optimizacija grafikona globalne poze-prerazporedi napako.
Optimizacija-globalne doslednosti na podlagi funkcij.
Groba lokalizacija- s pomočjo umetne inteligence, ki zagotavlja zanesljivo začetno oceno in zmanjša možnost, da bi ICP padel v lokalne minimume.
Interferenca dinamičnega objekta
Gibanje pacientovih ustnic ali jezika ustvarja "dinamične predmete". Če se ti med registracijo obravnavajo kot statični podatki, pride do napak. Sodobni algoritmi združujejo semantično segmentacijo (AI prepoznavanje jezika in ustnic), da izločijo dinamične podatke.
Klinični pomen
Razumevanje ICP pomaga razložiti, zakaj bi moralo biti skeniranje neprekinjeno brez velikih skokov (za ICP je potrebnih dovolj prekrivajočih se območij), zakaj se sledenje zlahka izgubi na območjih s-slabimi značilnostmi (pomanjkanje jasnih ustreznih točk) in zakaj lahko skeniranje celotnega-loka pokaže odstopanje terminala (nakopičena napaka).
Pri Aident Technology serija intraoralnih skenerjev AI-30 združuje visoko{2}}hitro strukturirano-zajem svetlobe z inteligentno obdelavo-v realnem času za stabilno registracijo in natančne modele polnega-loka. Z večjo ali enako 30 sličicami na sekundo, manj kot ali enako 10 μm popolno-ločno natančnostjo, -pra{10}}prav-barvnim skeniranjem in izjemno lahko zasnovo 156–198 g, AI-30 podpira učinkovite digitalne poteke dela na stolu in v laboratoriju.
Raziščite naše rešitve:
Obrnite se na pomočnika za sodelovanje OEM/ODM, veleprodajne cene ali predstavitev v živo in izkusite, kako napredni-algoritmi registracije v realnem času zagotavljajo zanesljive digitalne prikaze.
