Name: נופים נלמדים פוטו-ריאליסטיים למציאות רבודה (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-27T13:20:00.000+00:00
Duration: 6 min 54 s
Description: למד ליצור נופים נלמדים פוטו-ריאליסטיים למציאות רבודה באמצעות שחזור תלת-ממדי מתמונות 360 מעלות. השיטה משתמשת ב-COLMAP וב-Gaussian Splatting ליישומים טיפוליים, חינוכיים ותעשייתיים.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

1. לכידת תמונות
<ol>
	<li>הנח את מצלמת ה-360° על חצובה הכוללת גובה מתכוונן. בחר סדרה של מיקומים בתוך הסביבה לסריקה, בהתאם לתבנית רשת מרובעת שבה כל קצה מרוחק 1.5 מ' זה מזה.</li>
	<li>צלם תמונות בשלושה גבהים שונים בכל נקודה שנבחרה ברשת: כ-0.4 מ', 1.2 מ' ו-2 מ'.</li>
	<li>המירו את התמונות ב-360° לתמונות בפורמט שווה מלבן. השתמש באפליקציית Ista360, למשל. בחר את תמונה, לחץ על יצוא לחצן, בחר ייצוא מצב צילום 360 וייצא אותה כתמונה ביחס של 2:1.</li>
	<li>חלץ תמונות פרספקטיבה בתבנית 16:9 מכל תמונה מלבנית עם שדה ראייה אופקי של 90°. השתמש בזוויות האופקיות הבאות עבור כל התמונות: 0, 45, 90, 135, 180, 225, 270, 315. לתמונות שצולמו בגובה 0.4 מ ', השתמש בזוויות אנכיות 0, 50. לתמונות שצולמו בגובה 1.2 מ ', השתמש בזוויות אנכיות -50, 0, 50. לתמונות שצולמו בגובה 2 מ ', השתמש בזוויות אנכיות -50, 0. לתהליך החילוץ, השתמש בסקריפט Equi2Pers.py Python (קובץ קידוד משלים 1; איור 2).</li>
</ol>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68386/68386fig2.jpg"> 
איור 2: תמונות מלבניות להקרנות. דיאגרמה של אופן המרה של תמונה מלבנית להטלה של מפת קובייה. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68386/68386fig2large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.</a>
2. הערכת תנוחת מצלמה עם COLMAP
<ol>
	<li>צור פרויקט COLMAP חדש על-ידי לחיצה על קובץ &gt; פרויקט חדש, ולאחר מכן ציין את הנתיב לתמונות וצור מסד נתונים חדש.</li>
	<li>חלץ תכונות עבור כל תמונה על-ידי לחיצה על Processing &gt; Feature Extraction, בחירת PINHOLE כדגם מצלמה ושיתוף עבור כל התמונות. השאר את הפרמטרים הנותרים כברירת מחדל. באזורים עם מרקם רב, ניתן להפחית max_num_features כדי להגביר את יעילות השיטה.</li>
	<li>בצע התאמת תכונות על-ידי לחיצה על עיבוד &gt; התאמת תכונות, באמצעות פרמטרי ברירת המחדל.</li>
	<li>חשב SfM על-ידי לחיצה על Reconstruction &gt; Start Reconstruction כדי לקבל את המיקומים והכיוונים של המצלמה, תוך שימוש בפרמטרי ברירת המחדל של COLMAP.</li>
	<li>צמצם את שגיאות ההקרנה מחדש באמצעות התאמת חבילה על-ידי לחיצה על שחזור &gt; התאמת חבילה.</li>
	<li>צרו ייצוג תלת-ממדי צפוף של הסצנה על ידי לחיצה על Reconstruction &gt; Dense Reconstruction, עם פלטים הכוללים תנוחות מצלמה ונקודות משוחזרות.</li>
</ol>
3. שחזור סצנה תלת מימדית פוטו-ריאליסטית באמצעות שפיץ גאוס (GS)
<ol>
	<li>הפעל את קובץ ה-train.py עם הפרמטרים -s, -m ו-r, כאשר -s מציין את נתיב הפרויקט של COLMAP, -m מגדיר את נתיב הפלט עבור Gaussian Splatting (אם לא צוין, נוצר נתיב ברירת מחדל), ו-r משנה את קנה המידה של התמונות, בדרך כלל מוגדר בין 2 ל-4. הערה: train.py הקובץ נמצא במאגר הרשמי של Gaussian Splatting https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting.</li>
	<li>אתר את קובץ ה- .ply שנוצר על-ידי Gaussian Splatting בנתיב הפלט לשימוש מאוחר יותר ב- Unity.</li>
</ol>
4. עיבוד במציאות מדומה עם יוניטי ו-Gaussian splatting
<ol>
	<li>חברו את ערכת המציאות המדומה למחשב. שיטה זו תלויה בערכת המציאות המדומה שבה נעשה שימוש.</li>
	<li>השתמש ב-Unity Hub כדי ליצור פרויקט תלת-ממד בגרסה 2022.3.44f1. התקן את Unity גרסה 2022.3.44f1 במידת הצורך. עבור אל פרויקטים &gt; פרויקט חדש, בחר את גירסה 2022.3.44f1 ואת תבנית התלת-ממד (ליבה), הגדר שם ומיקום של פרויקט ולחץ על צור פרויקט כדי ליצור אותו עם הגדרות ברירת המחדל.</li>
	<li>התקן תוסף לניהול משקפי VR ולפשט את פיתוח היישומים, כולל משימות כגון גישה לג'ויסטיק ומעקב אחר תנועות העיניים. עשה זאת דרך מאגר הנכסים של Unity באמצעות מנהל החבילות על-ידי לחיצה על חלון &gt; מנהל החבילות.</li>
	<li>השתמש בתוסף UnityGaussianSplatting כדי ליצור נכס מהפלט של Gaussian Splatting. עשה זאת דרך מאגר הנכסים של Unity באמצעות מנהל החבילות. כדי ליצור נכס זה, עבור אל כלים &gt; GaussianSplats &gt; צור GaussianSplatAsset וספק את קובץ ה- .ply שנוצר על ידי Gaussian Splatting.</li>
	<li>השתמש בתוסף UltraLeap כדי לשפר את זיהוי הידיים ולשפר את האינטראקציה עם המשתמש. כדי להתקין זאת, עבור אל Unity Asset Store &gt; Package Manager ולחץ על Window &gt; Package Manager.</li>
	<li>השתמשו בתוסף whisper.unity כדי לתמלל אודיו שנקלט על ידי המיקרופון של ערכת המציאות המדומה. התקן זאת כמתואר בשלב 4.5.</li>
	<li>השתמש במודל LLM כדי ליצור תגובות. התקן את התוסף LLMUnity כדי לאפשר את השימוש ב-LLM זה. התקן זאת כמתואר בשלב 4.5.<ol>
		<li>צור GameObject ריק והוסף סקריפט LLM, ולאחר מכן לחץ על כפתור הורדת המודל כדי לבחור מודל ברירת מחדל. עבור התווים, הוסף אובייקט ריק וצרף אליו את קובץ ה- Script של LLMCharacter, שבו ניתן לציין את השם והתפקיד.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>השתמשו ב-Meta - Voice SDK כדי ליצור שמע מהתגובה שהופקה על ידי LLM. כדי להשיג זאת, התקן תוסף טקסט לדיבור דרך מאגר הנכסים של Unity באמצעות מנהל החבילות על ידי לחיצה על חלון &gt; מנהל החבילות.</li>
	<li>השתמשו באוזניות VR כדי לאפשר אינטראקציה סוחפת.</li>
</ol>

<ol><li>Zollmann, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Augmented+Reality+for+Construction+Site+Monitoring+and+Documentation%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+IEEE%22%5BJournal%5D)">Augmented Reality for Construction Site Monitoring and Documentation.</a> Proceedings IEEE. 102 (2), 137-154 (2012).</li>
<li>Zhou, L., Wu, G., Zuo, Y., Chen, X., Hu, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+review+of+vision-based+3d+reconstruction+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">A comprehensive review of vision-based 3d reconstruction methods.</a> Sensors. 24 (7), 2314(2024).</li>
<li>Structure-from-motion revisited. Schonberger, J. L., Frahm, J. M. IEEE Conf Comp Vis Pattern Recog, , 4104-4113 (2016).</li>
<li>Kerbl, B., Kopanas, G., Leimkühler, T., Drettakis, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3d+gaussian+splatting+for+real-time+radiance+field+rendering%5BTitle%5D)+AND+%22ACM+Trans.+Graph%22%5BJournal%5D)">3d gaussian splatting for real-time radiance field rendering.</a> ACM Trans. Graph. 42 (4), 139-141 (2023).</li>
<li>Embedding large language models into extended reality: Opportunities and challenges for inclusion, engagement, and privacy. Bozkir, E., et al. Proc 6th ACM Conf Conversat User Interf, , 1-7 (2024).</li>
<li>Remondino, F., El-Hakim, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image-based+3D+modelling%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Photogrammet+Record%22%5BJournal%5D)">Image-based 3D modelling: A review.</a> Photogrammet Record. 21 (115), 269-291 (2006).</li>
<li>Özyeşil, O., Voroninski, V., Basri, R., Singer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+survey+of+structure+from+motion%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Numerica%22%5BJournal%5D)">A survey of structure from motion.</a> Acta Numerica. 26, 305-364 (2017).</li>
<li>Structure from motion using full spherical panoramic cameras. Pagani, A., Stricker, D. IEEE Int Conf Comp Vision Workshops, , 375-382 (2011).</li>
<li>Dalal, A., Hagen, D., Robbersmyr, K. G., Knausgård, K. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gaussian+Splatting%3A+3D+Reconstruction+and+Novel+View+Synthesis%3A+A+Review%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Access%22%5BJournal%5D)">Gaussian Splatting: 3D Reconstruction and Novel View Synthesis: A Review.</a> IEEE Access. 12, 96797-96820 (2024).</li>
<li>Zhang, M., Ding, H., Naumceska, M., Zhang, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+Reality+Technology+as+an+Educational+and+Intervention+Tool+for+Children+with+Autism+Spectrum+Disorder%3A+Current+Perspectives+and+Future+Directions%5BTitle%5D)+AND+%22Behav+Sci%22%5BJournal%5D)">Virtual Reality Technology as an Educational and Intervention Tool for Children with Autism Spectrum Disorder: Current Perspectives and Future Directions.</a> Behav Sci. 12 (5), 138(2023).</li>
<li>Failla, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+reality+for+autism%3A+unlocking+learning+and+growth%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Virtual reality for autism: unlocking learning and growth.</a> Front Psychol. 15, 1417717(2024).</li>
<li>Huang, B., Yu, Z., Chen, A., Geiger, A., Gao, S. 2D Gaussian Splatting for Geometrically Accurate Radiance. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHuang%2C+B+%22arXiv%22">arXiv</a>. , (2024).</li>
<li>Zhang, Y., et al. Evaluating Human Perception of Novel View Synthesis: Subjective Quality Assessment of Gaussian Splatting and NeRF in Dynamic Scenes. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aZhang%2C+Y+%22arXiv%22">arXiv</a>. , (2025).</li>
</ol>

היכולת ליצור מחדש ולקיים אינטראקציה עם נופים תלת מימדיים הפכה לקריטית בתחומים רבים ושונים של יישומי טכנולוגיה מודרנית. טכניקות מסורתיות ליצירת ייצוגים וירטואליים של מיקומים אמיתיים מסתמכות לפעמים על מודלים קשיחים עתירי עבודה ומדידות ידניות1. טכניקות ראייה ממוחשבת מתקדמות התגלו כאפשרויות ברות קיימא לשחזור תלת מימד אוטומטי ואינטראקציה על מנת להתגבר על מגבלות אלה2.
פיתוח מודלים תלת מימדיים מורכבים מצילומי 360 מעלות הוא מאפיין בולט של התקדמות זו. ניתן לקבל מידע מרחבי מדויק על ידי איתור האזורים המדויקים שבהם צולמו התמונות באמצעות כלים חדישים כגון COLMAP3. התהליך משופר עוד יותר על ידי Gaussian Splatting4, המאפשר ליצור מחדש הגדרות מסובכות בתלת מימד באיכות טובה.
שילוב מודלים תלת-ממדיים אלה במערכות מציאות מדומה (VR) פותח אפיקים חדשים לחקירה ומעורבות מעבר לשחזור. כדי להגביר את המעורבות, משתמשים יכולים למדוד אובייקטים בעולם האמיתי כמו דלתות ושולחנות, להסתובב במרחב הווירטואלי ואפילו להוסיף אובייקטים דיגיטליים ואווטרים. אווטארים אלה יכולים לייצר תגובות דינמיות ואינטראקטיביות באמצעות מודלים של שפה גדולה (LLMs), וכתוצאה מכך חוויות סוחפות5.
עבודה זו מציגה מתודולוגיה ליצירת ייצוגים תלת מימדיים של סביבה בעולם האמיתי באמצעות תמונות צבעוניות רגילות והצגתן בתוך מערך מציאות מדומה. המערכת מסתמכת על צינורות מבנה מתנועה וצינורות גאוס. המערכת מתאימה ליצירת יישומים נוספים בבנייה או בבריאות.
הצינור המוצע מייצר ייצוגים תלת מימדיים מציאותיים ומושכים מבחינה ויזואלית של סביבות אמיתיות, וזה היתרון העיקרי שלו. בנוסף, הוא משתמש בתמונות צבעוניות, שהן נוחות מאוד בהשוואה לגישות אחרות הדורשות חיישנים יקרים כגון LiDARs או מצלמות אור מובנות6. הרציונל מאחורי ההצעה הוא שליכולת ליצור בקלות ייצוגים תלת מימדיים מושכים מבחינה ויזואלית יש יישומים רבים. זה יכול לשמש בבנייה לבקרת איכות, בבריאות לטיפול באנשים אוטיסטים בסביבה ידועה ומבוקרת, או בבידור כדי לכלול ייצוג מדויק של מיקום אמיתי במשחק וידאו.
פיתוח מערכות לשחזור תלת מימד ואינטראקציה עם סביבות וירטואליות התקדם משמעותית בשנים האחרונות, מונע על ידי שילוב טכנולוגיות ראייה ממוחשבת, למידת מכונה ומציאות מדומה2. המרכיבים והמתודולוגיות העיקריים הרלוונטיים לעבודה זו מתוארים להלן.
שחזור תלת מימד מדויק מסתמך על עיבוד תמונה כדי לחלץ מידע מרחבי וגיאומטרי. שיטות מסורתיות כגון Structure from Motion (SfM)7 ו-Multi-View Stereo (MVS)8 היו בשימוש נרחב כדי להעריך את תנוחות המצלמה וליצור ענני נקודות צפופים. כלים כגון COLMAP מוכרים בעמידותם בביצוע משימות אלה, המשלבים SfM ו-MVS כדי לייצר מודלים תלת מימדיים מדויקים ביותר ממערכי נתונים של תמונה. עם זאת, נותרו מגבלות בהתמודדות עם תאורה מורכבת, טקסטורות וסביבות דינמיות מאוד.
ההתקדמות האחרונה כוללת את Gaussian Splatting9, המשתמש בייצוג מבוסס נקודה כדי לייצר שחזורים פוטו-ריאליסטיים ביעילות רבה יותר מאשר שיטות מסורתיות מבוססות רשת. Gaussian Splatting מאפשר הדמיה חלקה יותר וייצוג מרחבי מדויק יותר, במיוחד בסצנות עם פרטים מורכבים.
לאחר ששוחזרו המודלים התלת-ממדיים, הפיכתם לפורמטים תואמי VR היא חיונית לאינטראקציה סוחפת. השימוש במערכות VR התרחב מעבר לבידור לתחומים כמו חינוך, בריאות10 ועיצוב תעשייתי. מסגרות VR מודרניות מאפשרות ניווט חלק, אינטראקציה עם אובייקטים דיגיטליים וריאליזם משופר, מה שהופך אותן למתאימות ליישומים הדורשים מעורבות גבוהה של המשתמש.
השילוב של תכונות אינטראקטיביות כגון אובייקטים וירטואליים ואווטרים משפר משמעותית את הפונקציונליות והעומק של מערכות מציאות מדומה (VR). אווטארים המופעלים על ידי מודלים גדולים של שפה (LLMs) מאפשרים אינטראקציות שיחה מציאותיות, ומאפשרות חוויות משתמש דינמיות ואדפטיביות. בפרט, טכנולוגיות אלו הראו פוטנציאל בהקשרים טיפוליים, ומאפשרות אינטראקציות מותאמות המבוססות על התנהגות המשתמש או מצבו הרגשי. לדוגמה, מחקר זה11 פיתח אפליקציית VR המשתמשת באווטארים כצ'אטבוטים המופעלים על ידי LLMs כדי להכשיר אנשים אוטיסטים במיומנויות תקשורת מקצועית, תוך הדגשת יכולת ההסתגלות של אווטארים המופעלים על ידי LLM בטיפול. בנוסף, LLMs הוטמעו בסביבות מציאות רבודה כדי לקדם הכללה ומעורבות, ולתמוך עוד יותר בפוטנציאל הטיפולי של אווטארים מונעי LLM.
סביבות וירטואליות משמשות יותר ויותר במסגרות טיפוליות, במיוחד עבור אנשים עם הפרעת הספקטרום האוטיסטי (ASD). מחקרים מראים שמרחבים וירטואליים מוכרים ומבוקרים יכולים להפחית חרדה ולהגביר את המעורבות במהלך מפגשי טיפול11. אווטארים בסביבות אלה יכולים לשמש כמסייעים, ולספק טיפול באופן שמרגיש בטוח ונגיש למטופל.
למרות ההתקדמות, נותרו אתגרים, כולל העלות החישובית של שחזור תלת מימד, שמירה על נאמנות גבוהה בסביבות וירטואליות והבטחת אינטגרציה חלקה בין מערכות. עם זאת, המשך הפיתוח של אלגוריתמים וחומרה יעילים יותר, כמו גם התקדמות בכלים מונעי בינה מלאכותית, מספקים הזדמנויות לחדשנות נוספת בתחום זה. מאמר זה מציג מערכת חדשה לשחזור תלת מימד ואינטראקציה עם סביבות וירטואליות באמצעות תמונות 360 מעלות. הגישה משלבת טכניקות כגון לוקליזציה של תמונה באמצעות COLMAP, שחזור באיכות גבוהה באמצעות שיפוע גאוס ותאימות VR לחקירה סוחפת. על ידי שילוב אובייקטים דיגיטליים ואווטרים אינטראקטיביים המופעלים על ידי LLMs, המערכת מאפשרת יישומים בטיפול מותאם אישית לאנשים עם ASD ואימות פרויקטי בנייה. כלים אלה מספקים מסגרת מקיפה ליצירת סביבות וירטואליות אדפטיביות המשפרות את הפרקטיקות הטיפוליות והתעשייתיות כאחד. איור 1 מציג את צינור ההצעות.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68386/68386fig1.jpg"> 
איור 1: צינור מערכת. תרשים של הצינור המוצע לשחזור פוטו-ריאליסטי של הסביבה המורכבת מהסביבה האמיתית, תמונות 360°, ההקרנות שהתקבלו, תהליך SfM, תהליך ה-Gaussian Splatting והאינטגרציה עם מציאות מדומה. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68386/68386fig1large.jpg" target="_blank">אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.</a>

<table><tbody><tr><td>מעבדים גרפיים NVIDIA GeForce RTX 2080</td><td>NVIDIA</td><td>TU104-400A</td><td>מכשיר לעיבוד ושחזור תמונה&nbsp;</td></tr><tr><td>אינסטה360 X4</td><td>אינסטה360</td><td>סינסבמה-ה</td><td>מכשיר לרכישת נתונים לשחזור</td></tr><tr><td>מטא קווסט 3</td><td>מטא</td><td>899-00582-01</td><td>מכשיר להמחשה ואינטראקציה עם השחזור</td></tr><tr><td>כרטיס זיכרון Evo Plus 128 ג'יגה-בייט</td><td>סמסונג</td><td>MB-MC128KA/האיחוד האירופי</td><td>כרטיס זיכרון עבור 360&deg; אחסון תמונות</td></tr></tbody></table>

נופים נלמדים פוטו-ריאליסטיים למציאות רבודה

Photorealistic Learned Landscapes for Augmented Reality

בחלק זה נדונות תוצאות מייצגות, נקודות חוזק ומגבלות של הצינור המוצע. תוצאות יישום השיטה המוצעת הן כדלקמן. איור 3 מציג את מיקום המצלמה (באדום) ואת ענן הנקודות הצפוף. קבוצות של מצלמות עם מקורות משותפים מייצגות הקרנות מאותה תמונה מלבנית.
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68386/68386fig3.jpg"> 
איור 3: תוצאת ענן נקודות COLMAP ותנוחות מצלמה. התוצאה של יי...

The ability to create photorealistic 3D reconstructions of real-world environments from standard color images has numerous applications in fields such as ...

photorealistic-learned-landscapes-for-augmented-reality

Research

JoVE Journal

Engineering

הנדסה

סרטון זה מדגים שימוש במציאות רבודה (AR) לכריתת גידול, שבה דגימת גידול שנסרקה בתלת-ממד מוצגת כהולוגרמה על צג המורכב על הראש. מנתחים יכולים לתפעל ולנעול את ההולוגרמה במקום כדי להבטיח הסרה מדויקת של הגידול.

הדמיה מבוססת מציאות רבודה של דגימת גידול שנותחה

מחקר זה מציג פרדיגמה ניסויית למבחן שימושיות המשלב הערכות סובייקטיביות ואובייקטיביות. ההערכה האובייקטיבית אימצה שיטות נוירו-אינפורמציה-מערכות (NeuroIS), וההערכה הסובייקטיבית אימצה שאלון שימושיות וסולם NASA-Task Load Index (NASA-TLX).

הערכת שימושיות של מציאות רבודה: מחקר נוירו-אינפורמציה-מערכות

מאמר זה מציג את התכנון והיישום של מודול ניתוח אוטומטי המבוסס על שחזור תלת ממדי מבוסס מציאות רבודה (AR). המערכת מאפשרת ניתוח מרחוק בכך שהיא מאפשרת למנתחים לבחון מאפיינים משוחזרים ולשכפל תנועות ידיים כירורגיות כאילו הם מבצעים את הניתוח בסמיכות.

ניתוח אוטומטי בהחלפת מסתם אבי העורקים באמצעות צנתר במציאות רבודה

פרוטוקול זה מציע מדריך ליישום מעקב אחר סמני אינפרא אדום עבור רוחות רפאים הנעות בחופשיות (למשל, איברים) והדמיה הולוגרפית באמצעות מציאות רבודה. בנוסף, הוא מתאר מערך לאימות פרה-קליני של מערכות ניווט הולוגרפיות באמצעות מעקב אלקטרומגנטי על רוחות רפאים הנעות בחופשיות.

גישה טכנית למעקב אינפרה-אדום עבור ניווט ברקמות רכות עם תצוגה הולוגרפית המותקנת על הראש ואימות פרה-קליני

פוטו חומרים אורגניים (OPV) הם מטבע הומוגניות בקנה המידה ננומטרי. אי הומגניות ננומטרי של חומרי OPV משפיעים על ביצועים של התקני פוטו. במאמר זה, אנו מתארים פרוטוקול למדידות כמותיות של תכונות חשמליות ומכאניות של חומרי OPV עם רזולוצית ננומטר תת-100.

מוליכות כמותית במקביל ומדידת תכונות מכאנית של חומרים אורגניים באמצעות Photovoltaic AFM

אנו מדווחים על תהליך של שינוי באתרו של HF טופל סי פני (001) למצב הידרופילי או הידרופובי על ידי הקרנת דגימות בתאי microfluidic המלא H 2 O 2 פתרונות מתנול 2 O פתרון (0.01% -0.5%) או / H באמצעות לייזר UV פעמו של שטף דופק נמוך יחסית.

פינת שינוי סלקטיבית של יכולת רטיבות משטח סיליקון על ידי פעמו UV לייזר הקרנה בסביבה נוזלית

בגלל השימוש נרחב של החשיבות ופלדיום, זהב וקובלט   מתכות בציוד טכנולוגי גבוהה, השחזור והמיחזור שלהם מהווים אתגר תעשייתי חשוב. מערכת התאוששות המתכת המתוארת במסמך זה בעלות נמוכה פשוטה, אומרת לאיתור, הסר, והתאוששות היעילה של מתכות אלה מהמכרה העירונית.

איתור והשחזור של פלדיום, מתכות זהב וקובלט ממכרה העירונית באמצעות חיישנים / Adsorbents רומן יעודיים עם נקבוביות-בצורת גלגל עגלה ננומטריים

אנו מתארים טכניקה לחריטת סורגי בראג סיבים זהים לכל ליבה של סיב מרובה ליבות. זה מושג על ידי הכנסת משטח נוסף לנתיב האופטי כדי להפחית את העדשה על ידי המשטח המעוקל של חיפוי הסיבים.

כתיבת Gratings בראג בסיבים מרובי-ליבות

מוצגות שיטות ניסיוניות לחקירת תהליכי קירור במצב מוצק ואפיון תכונות החומר האלסטוקלורי של סגסוגות זיכרון צורה (SMA). מתקן בדיקה שנבנה בהתאמה אישית תוכנן לבקרה וניטור מקיף של תהליכי קירור אלסטוקלוריים. יתר על כן, הוא מספק פלטפורמת אימות לגישות מידול בשילוב תרמו-מכני.

שיטות ניסיוניות לחקירות זיכרון צורה Elastocaloric בהתבסס תהליכי קירור ותיקוף דגם

אנו מדגימים את המניפולציה המדויקת של מולקולות אורגניות בודדות על משטח מתכת עם קצה מיקרוסקופ בדיקה סורק המונע בתלת מימד על ידי ידו של הנסיין באמצעות מערכת לכידת תנועה ומשקפי מציאות מדומה סוחפים לחלוטין.

יד מבוקרת מניפולציה של יחיד מולקולות באמצעות סריקת הבדיקה במיקרוסקופ עם ממשק מציאות 3D Virtual

למד ליצור נופים נלמדים פוטו-ריאליסטיים למציאות רבודה באמצעות שחזור תלת-ממדי מתמונות 360 מעלות. השיטה משתמשת ב-COLMAP וב-Gaussian Splatting ליישומים טיפוליים, חינוכיים ותעשייתיים.

נופים נלמדים פוטו-ריאליסטיים למציאות רבודה

גלה סרטונים נוספים