Mit 3D-Scans kann man die Geometrie von dreidimensionalen Objekten erfassen. Bisherige Lösungen waren aber aufwändig, schwer zu bedienen und nicht nur teuer, sondern auch kaum portabel. Das Team um Marc Pollefeys am Institute for Visual Computing der ETH Zürich hat eine reine Software-Lösung entwickelt, die ein normales Smartphone in einen 3D-Scanner verwandelt. Ein 3D-Scan ist damit fast so einfach wie ein Schnappschuss.

 

Statt dem Klick auf den Auslöse-Button bewegt der Anwender beim 3D-Scannen schlicht sein Smartphone in der Nähe des zu scannenden Objekts. Nach ein paar Bewegungen erscheint ein 3D-Modell auf dem Bildschirm. Wird das Smartphone noch weiter bewegt, dann werden noch weitere Bilder registriert und damit das 3D-Modell erweitert. Alle Berechnungen werden direkt im Smartphone erledigt. Man sieht also das Ergebnis fast sofort. Man kann so gut noch fehlende Perspektiven „nachscannen“, wenn das 3D-Modell noch Lücken aufweisen sollte.
Mit der App ist es dann sogar möglich, das 3D-Objekt auf dem Bildschirm in verschiedenen Perspektiven zu inspizieren. Die App funktioniert in vielen Settings und kann sogar noch bei geringer Helligkeit brauchbare Scans liefern. Nach einem Scan kann man das Ergebnis direkt auf eine Cloud hochladen und schon steht es für die Weiterverarbeitung am PC zur Verfügung.

 

Die Scan-Technik nutzt die diversen Sensoren eines Smartphones zur Bewegungserkennung, was den Prozess einfach und robust macht. Vor kurzem noch wäre für solch eine Lösung noch massiver Computer-Einsatz nötig gewesen. Die Smartphone-Lösung kann sogar absolute Maße der gescannten Gegenstände und die vertikale Ausrichtung ermitteln. Aufgrund der komplexen Berechnungen wird hierfür der Grafikprozessor des Smartphones eingesetzt. Die Technik eignet sich z.B. gut zur Erfassung von Gesichtern. Man kann damit sogar relativ einfach 360°-Ansichten von Gegenständen erstellen – und sie anschließend mit entsprechenden Maschinen wie etwa 3D-Druckern kopieren. Für diese Lösung ist Patentschutz beantragt. Sie läuft auf einer großen Zahl aktueller Smartphones.

 

Bild: Institute for Visual Computing / ETH Zürich