RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi

Celakil, Tamer

doi:10.5505/yeditepe.2020.96658

RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi

Tamer ÇELAKIL (İstanbul Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi, Protetik Diş Tedavisi A.D., İstanbul, Türkiye)

7tepe Klinik

1 0

Yıl: 2020 Cilt: 16 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 31 - 36 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.5505/yeditepe.2020.96658 İndeks Tarihi: 07-10-2020

RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi

Öz:

Amaç: Bu çalışmanın amacı, piyasaya yeni çıkan ve derinlikile renk bilgisinin elde edilebildiği Intel RealSenseD415 kamerasının farklı obje uzaklıklarındaki veri doğruluğunuincelemektir.Gereç ve Yöntem: Derinlik sensörlü kamera hazırüretilmiş bir kulak modelinden 22 cm, 44 cm ve 70 cmuzaklıklara yerleştirilerek kulak modelinin üç boyutlugörüntüleri elde edildi. Kulak modeli üzerinde işaretlenen3 anatomik nokta arasındaki (A, B ve C) mesafelerbilgisayar ortamında ölçüldü. Bu verilerin doğruluğunukarşılaştırabilmek amacıyla noktalar arası mesafeler kulakmodeli üzerinde dijital bir kumpas ile ayrıca ölçüldü.Elde edilen 4 grubun sonuçları arasındaki anlamlılıklarınbelirlenebilmesi için Friedman testi ve Bonferroni Dunntesti uygulandı.Bulgular: 22 cm, 44 cm, 70 cm ve kontrol olarak ölçülengruplardaki A, B ve C mesafeleri arasında istatistikselolarak anlamlı farklılıklar saptandı (p<0.01). 70 cm uzaklıktanelde edilen 3B görüntülerde noktalar arası mesafeler,22 cm, 44 cm ve kontrol gruplarına göre anlamlışekilde yüksek bulundu ve veri güvenilirliğinin anlamlıderecede düşük olduğu gözlemlendi (p<0.05).Sonuç: 22 cm ve 44 cm grupları arasındaki veriler değerlendirildiğindeanlamlı bir farklılık olmadığı ve bu verileringerçek değerler (kontrol) ile de anlamlı derecede uyumluolduğu gözlemlenmiştir. Bu sonuçlar yorumlandığında,mevcut kameranın 22 cm ve 44 cm çalışmamesafelerinde yüksek veri güvenilirliği sağladığı sonucuortaya çıkmaktadır.

Anahtar Kelime:

Examination of the data accuracy of a RGB-D depth camera at different viewing distances

Öz:

Aim: The aim of this study is to examine the accuracy of data of the newly announced Intel RealSense D415 camera, where depth and color information can be obtained, on different object distances. Materials and Method: The depth sensor camera was placed at a distance of 22 cm, 44 cm and 70 cm from a prefabricated ear model to obtain three-dimensional images of the ear model. The distances between the 3 anatomical points marked on the ear model (A, B and C) were measured on computer. To compare the accuracy of these data, the distances between the points were measured with a digital caliper on the ear model. Friedman test and Bonferroni Dunn test were used to determine the significance between the results of the 4 groups. Results: There were statistically significant differences between A, B and C distances in the groups measured as 22 cm, 44 cm, 70 cm and control (p <0.01). The distance between the points in 70 cm group was significantly higher than the control group, and the reliability of this data was significantly lower than the control group (p<0.05). Conclusion: When the data between 22 cm and 44 cm groups were evaluated, it was observed that there was no significant difference and these data were significantly compatible with the actual values (control). When these results are interpreted, it is concluded that the current camera provides high data reliability at working distances of 22 cm and 44 cm.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Tanaka Y. New facial impression technique in maxillofacial. Maxillofacial Prosthetics 1979;2:11-14.
2. Bai SZ, Feng ZH, Gao R, Dong Y, Bi YP, et al. Development and application of a rapid rehabilitation system for reconstruction of maxillofacial soft-tissue defects related to war and traumatic injuries. Mil Med Res 2014;1:11.
3. Verdonck HW, Poukens J, Overveld HV, Riediger D. Computer-assisted maxillofacial prosthodontics: a new treatment protocol. Int J Prosthodont 2003;16:326–328.
4. Yoshioka F, Ozawa S, Okazaki S, Tanaka Y. Fabrication of an orbital prosthesis using a noncontact three-dimensional digitizer and rapid-prototyping system. J Prosthodont 2010;19:598-600.
5. Watson J, Hatamleh MM. Complete integration of technology for improved reproduction of auricular prostheses. J Prosthet Dent 2014;111:430-436.
6. Choi JW, Lee JY, Oh TS, Kwon SM, Yang SJ, et al. Frontal soft tissue analysis using a 3-dimensional camera following two-jaw rotational orthognathic surgery in skeletal class III patients. J Craniomaxillofac Surg 2014;42:220- 226.
7. Lin CY, Hsung TC, Khambay B. Reducing cone beam CT scan height as a method of radiation reduction for photorealistic three-dimensional orthognathic planning. J Craniomaxillofac Surg 2015;43:907-912.
8. Shimizu F, Uehara M, Oatari M, Kusatsu M. Three-dimensional visualization of the human face using DICOM data and its application to facial contouring surgery using free anterolateral thigh flap transfer. J Plast Reconstr Aesthet Surg 2016;69:e1-4.
9. Yang J, Ye X, Li K, Hou C, Wang Y. Color-guided depth recovery from RGB-D data using an adaptive autoregres sive model. IEEE Trans Image Process 2014;23:3443- 3458.
10. Siena FL, Byrom B, Watts P, Breedon P. Utilising the Intel RealSense Camera for Measuring Health Outcomes in Clinical Research. J Med Syst 2018;42:53.
11. Yang K, Wang K, Hu W, Bai J. Expanding the Detection of Traversable Area with RealSense for the Visually Impaired. Sensors (Basel) 2016;16.
12. Intel Şirketi. Erişim bağlantısı: https://realsense.intel. com/compare/. (Erişim tarihi: 24 Mayıs 2018).
13. Norton K, Whittingham N, Carter L, Kerr D, Gore C, et al. Measurement techniques in anthropometry. Eds: Kevin Norton & Tim Olds, Anthropometrica, Australia, Unsw Press, 1996,25-75.
14. Kordi M, Haralabidis N, Huby M, Barratt PR, Howatson G, et al. Reliability and validity of depth camera 3D scanning to determine thigh volume. J Sports Sci 2019;37:36- 41.
15. Bullas AM, Choppin S, Heller B, Wheat J. Validity and repeatability of a depth camera based surface imaging system for thigh volume measurement. J Sports Sci 2016;34:1998-2004.
16. Carfagni M, Furferi R, Governi L, Santarelli C, Servi M, et al. Metrological and Critical Characterization of the Intel D415 Stereo Depth Camera. Sensors (Basel) 2019;19.
17. Ten Harkel TC, Speksnijder CM, van der Heijden F, Beurskens CHG, Ingels KJAO, et al. Depth accuracy of the RealSense F200: Low-cost 4D facial imaging. Sci Rep 2017;7:16263.
18. Dings JPJ, Merkx MAW, de Clonie Maclennan- Naphausen MTP, van de Pol P, Maal TJJ, et al. Maxillofacial prosthetic rehabilitation: A survey on the quality of life. J Prosthet Dent 2018;120:780-786.
19. Yadav S, Narayan AI, Choudhry A, Balakrishnan D. CAD/CAM-Assisted Auricular Prosthesis Fabrication for a Quick, Precise, and More Retentive Outcome: A Clinical Report. J Prosthodont 2017;26:616-621.
20. Ciocca L, Fantini M, De Crescenzio F, Persiani F, Scotti R. New protocol for construction of eyeglasses-supported provisional nasal prosthesis using CAD/CAM techniques. J Rehabil Res Dev 2010;47:595-604.
21. Lopez CD, Witek L, Torroni A, Flores RL, Demissie DB, et al. The role of 3D printing in treating craniomaxillofacial congenital anomalies. Birth Defects Res 2018;110:1055- 1064.

APA	Celakil T (2020). RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. , 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
Chicago	Celakil Tamer RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. (2020): 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
MLA	Celakil Tamer RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. , 2020, ss.31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
AMA	Celakil T RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. . 2020; 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
Vancouver	Celakil T RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. . 2020; 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
IEEE	Celakil T "RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi." , ss.31 - 36, 2020. 10.5505/yeditepe.2020.96658
ISNAD	Celakil, Tamer. "RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi". (2020), 31-36. https://doi.org/10.5505/yeditepe.2020.96658

APA	Celakil T (2020). RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik, 16(1), 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
Chicago	Celakil Tamer RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik 16, no.1 (2020): 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
MLA	Celakil Tamer RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik, vol.16, no.1, 2020, ss.31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
AMA	Celakil T RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik. 2020; 16(1): 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
Vancouver	Celakil T RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi. 7tepe Klinik. 2020; 16(1): 31 - 36. 10.5505/yeditepe.2020.96658
IEEE	Celakil T "RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi." 7tepe Klinik, 16, ss.31 - 36, 2020. 10.5505/yeditepe.2020.96658
ISNAD	Celakil, Tamer. "RGB-D derinlik kamerasının farklı görüntüleme mesafelerinde veri doğruluğunun incelenmesi". 7tepe Klinik 16/1 (2020), 31-36. https://doi.org/10.5505/yeditepe.2020.96658