분석
관심 영역 및 평가 지표를 자유롭게 정의
측정 데이터를 최대한 활용하기 위해 Cydolia의 프레임워크는 프로토콜에 맞춰 관심 영역(Regions of Interest)과 평가 지표(Evaluation Descriptors)를 자유롭게 정의할 수 있도록 지원합니다.
이 프레임워크를 통해 습득된 2D 재질 특성과 3D 계량 정보에 대하여 평균, 분산, 상관관계 등의 통계 분석을 수행할 수 있습니다.
평가 지표는 캡처된 대상의 기준 이미지에 폴리선(Polyline) 또는 자유 곡선 경계를 간단히 정의하는 방식으로 원하는 영역에 적용할 수 있습니다.
2D 재질 특성
기존 사진에서는 재질 특성이 서로 섞여 픽셀 색상만으로는 정량적 평가가 어렵습니다. Cydolia의 고속 재질 카메라(Material Cameras)는 정밀하게 조정된 다양한 조명 아래에서 피사체를 촬영하여 광학적, 체적 기여도를 분리해 분석합니다. 이 데이터를 통해 신호의 다양한 기여 요소를 분리하여 다음과 같은 특성을 도출할 수 있습니다:
- 확산 성분 (피부 색상)
- 거울 성분 강도 (밝기)
- 거칠기/광택도
- 흡수 계수
- 투명도 (피부 투과율)
- 상대 굴절률
3D 기하학적 특성
동시에, Cydolia의 습득 데이터 분석을 통해 최대 20마이크로미터(μm) 수준의 초정밀 3D 기하학적 스캔을 생성합니다. 주름과 모공 같은 세밀한 디테일까지도 반영하며, 기존의 포토그래메트리, 레이저 스캔, 구조광, 프린지 투영에서 발생하는 반사 및 굴절 효과가 완전히 제거됩니다.
다음과 같은 기하학적 정보를 도출할 수 있습니다:
- 2.5D 높이 필드
- 측지 거리
- 평균 및 가우시안 곡률
