Bestimmung von Hominoidsegmenten aus 3D-Bodyscannerdaten

Abstract

In verschiedenen Bereichen der Sportwissenschaft, der Forschung aber auch in Computerspielen werden zur Analyse und Simulation der menschlichen Bewegung Modelle des menschlichen Körpers eingesetzt. Diese Körpermodelle variieren je nach Einsatzzweck an Detailliertheit und Genauigkeit. Soll ein Modell eines realen Menschen erstellt werden, muss eine - meist händische - Datenaufnahme erfolgen, welche aufwändig ist und eine Reihe von Fehlerquellen enthalten kann. Eines dieser Modelle, das Hominoid von Hatze, steht im Mittelpunkt dieser Arbeit.<br />Diese Diplomarbeit untersucht die Verwendung eines 3D-Bodyscanners zur automatischen Unterteilung von Scandaten in die 17 Segmente des anthropomorphen Körpermodells von Hatze. Eine Scanvorschrift und eine Reihe von Algorithmen werden entwickelt, die die Aufnahme von Körpermaßen und somit die Berechnung der Segmentparameterwerte für Simulationen von menschlichen Bewegungsabläufen beschleunigen. Diese Parameterwerte können dann in Bereichen wie Sport, Orthopädie und Medizin eingesetzt werden.<br />Ein weiterer Teil beschäftigt sich mit der Genauigkeit des zur Verfügung stehenden Scanners (Vitronic VITUS smart 3D-Bodyscanner). Dazu werden grundsätzliche Fehlerquellen, wie Scanlinienbreite, Scanlöcher und Ausreißer diskutiert und deren Einfluss berechnet. Tests mit verschiedenen Personen und der Vergleich der Resultate mit händischen Messungen werden schlussendlich die Performance und Wiederholbarkeit zeigen.<br />

Models of the human body are used to analyze and simulate body movements in a variety of fields, including sports science and computer games. These models vary in detail and accuracy, depending on their field of application. In this work, we focus on the hominoid of Hatze, which was originally developed in the context of biomechanical applications.<br />This thesis investigates the utility of a 3D body scanner for the automatic segmentation of scan data into the 17 segments of Hatze's anthropomorphic model. We propose a scan procedure and a set of data processing algorithms that ease the process of measuring a body and speed up the calculation of the related segment parameters. These parameter values can be employed afterwards for the simulation of human movements in areas such as sports, orthopedics or medicine.<br />As part of our investigations, we assess the accuracy of the used scanner (Vitronic VITUS smart 3D Bodyscanner). Basic sources of error such as the distance between scan lines, scan holes and geometric distortions are discussed, and their influence on the body measurements is further explored. We finally demonstrate the performance and repeatability of our automatic measurements in experiments with several test persons and compare the results with manual reference measurements.