근본적인 차이는 시간 차원에 있습니다. 기존 3D 스캐닝이 정적인 스냅샷을 캡처하는 반면, 산업용 4D 시스템은 시간 차원을 통합하여 초당 40프레임과 같은 높은 샘플링 속도로 지속적인 발 변형을 기록합니다. 이를 통해 실제 움직임 중 360도 기하학적 변화를 분석할 수 있으며, 개별적이고 고정된 자세의 한계를 넘어설 수 있습니다.
움직이는 발을 캡처함으로써 4D 스캐닝은 정적 모델링에 내재된 데이터 격차를 제거합니다. 이는 부하 하에서 관절과 연조직이 실제로 어떻게 작동하는지를 보여주는 완전하고 끊김 없는 데이터 체인을 제공하며, 이는 고정밀 신발 엔지니어링에 매우 중요합니다.
정적 기하학을 넘어서
시간 차원의 힘
기존 3D 장비는 공간 좌표에만 의존합니다. 산업용 4D 시스템은 이 공간 데이터에 시간 차원을 추가합니다.
이 기능은 분석을 고정된 조각상에서 역동적인 영화로 변환합니다. 발이 놓여 있는 상태뿐만 아니라 기능하는 상태를 캡처합니다.
고주파 샘플링
진정한 움직임을 캡처하려면 속도가 필수적입니다. 이러한 시스템은 특히 초당 40프레임(fps)을 인용하는 높은 샘플링 속도를 활용합니다.
이를 통해 걷는 동안의 빠른 전환이 기록됩니다. 연결되지 않은 개별 데이터 포인트가 아닌 연속적인 데이터 스트림을 받게 됩니다.
포괄적인 데이터 무결성
360도 전체 발 캡처
기존 스캐닝의 주요 한계는 종종 불완전한 범위입니다. 4D 시스템은 360도 기하학적 정보를 제공합니다.
이는 정적 스캔에서 종종 놓치거나 근사화되는 중요한 영역을 포함합니다. 발등과 발바닥 모두 동시에 매핑됩니다.
조직 변형 시각화
발은 단단한 덩어리가 아니며 압력 하에서 모양이 변합니다. 4D 스캐닝은 조직 변형과 관절 활동을 기록합니다.
이는 발이 걷는 과정에서 어떻게 확장, 수축 및 비틀리는지를 보여줍니다. 이러한 수준의 세부 정보는 정적 이미지에서 파생될 수 없습니다.
정확도 및 워크플로우 개선
수동 스티칭 오류 제거
기존 방법은 종종 여러 개의 부분 스캔을 찍어 합치는 과정이 필요합니다. 이 수동 스티칭은 인간 오류 및 잘못된 정렬의 가능성을 도입합니다.
4D 시스템은 연속적인 흐름으로 전체 기하학을 캡처합니다. 이를 통해 모델의 수동 재구성이 필요하지 않습니다.
완전한 데이터 체인 구축
고정밀 신발 개발에는 신뢰할 수 있는 기본 데이터가 필요합니다. 4D 스캐닝은 완전한 데이터 체인을 제공합니다.
이를 통해 엔지니어링에 사용되는 발의 디지털 트윈이 움직이는 발의 물리적 현실과 일치하도록 보장합니다.
절충점 이해
데이터 볼륨 및 처리
초당 40프레임을 캡처하면 단일 정적 스캔보다 훨씬 많은 데이터가 생성됩니다.
사용자는 더 큰 파일 크기와 더 높은 처리 요구 사항에 대비해야 합니다. 이것이 스냅샷에서 연속 스트림으로 이동하는 비용입니다.
시스템 복잡성
"산업용 등급"이라는 용어는 정교한 설정을 의미합니다.
휴대용 또는 소비자 수준의 3D 스캐너와 달리 이러한 시스템은 엄격한 엔지니어링 환경을 위해 설계되었습니다. 캐주얼한 휴대성보다 정밀도와 완전성을 우선시합니다.
목표에 맞는 올바른 선택
3D와 4D 사이의 선택은 특정 애플리케이션에 필요한 데이터의 충실도에 전적으로 달려 있습니다.
- 기본 사이즈 또는 정적 피팅에 중점을 둔 경우: 기존 3D 스캐너는 모션 데이터의 복잡성 없이 고정된 치수를 캡처하는 더 간단한 솔루션을 제공합니다.
- 성능 신발 또는 생체 역학에 중점을 둔 경우: 정확한 기능적 설계를 위해 필요한 동적 변형 및 관절 활동을 캡처하려면 4D 스캐닝을 사용해야 합니다.
신발의 진정한 정밀도는 발을 조각상이 아닌 역동적인 움직이는 메커니즘으로 이해하는 것에서 나옵니다.
요약 표:
| 특징 | 전통적인 3D 스캐닝 | 산업용 4D 스캐닝 |
|---|---|---|
| 데이터 차원 | 정적 공간 좌표 | 공간 + 시간 |
| 샘플링 속도 | 단일 스냅샷 | 고주파 (40fps) |
| 발 상태 | 정지 / 고정 자세 | 동적 / 움직임 중 |
| 범위 | 종종 부분적 / 다중 스캔 | 전체 360도 기하학 |
| 조직 분석 | 정적 기하학만 | 실시간 변형 |
| 정확도 | 수동 스티칭 오류 위험 | 연속 자동 데이터 체인 |
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