積層3Dプリントコミュニケーションにおける情報を正確なコピーの絵画
Source:専門家からタイで開発した方法を正確に再現された世界の名品の塗装を使用した3Dコミュニケーションにおける情報です。 この組み合わせが再現●カラーパレットの画像、オリジナルに近いです。 この方法は複数の印刷層の異なる色インキにおける取得が可能であり、オリジナルカラーの画像になります。 技術は現在でSIGGRAPH Asia2018年ます。
世界の練習に多く用いられ、再生産の傑作の世界。 このために一部不正を確保するための作品がいろんな人と交流します。 また、そのため、オーナーの芸術作品を守ることができ、原本から破壊ます。
通常の再現を用いた高精度スキャナー/デリがあります。 しかし、その可能性この技術は非常に限られませんを伝える美のオリジナル分。 このュニケーションおよび問題点がありました。 例えば、そのひとつは、たとえ用プリンタによる色の組み合わせの色、色度精度を低減します。 また、原則として、プリンターを色ないスペクトルの色再現性のある、印刷のオリジナルに近いだけある参照光します。
をより正確にコピー可能な開発の研究者からMassachusetts Institute of technologyマサチューセッツ工科システムを塗り替える人工知能の3Dプリンタで転送元の色に関わらず点灯します。
作成を再現したこの方法がいくつもの段階です。 第一に、高品質のスキャンのオリジナルです。 その後、システムは、計算のパラメータの3Dプリントします。 最後のステップでは実際にコピーを印刷3Dプリンターです。 の取得について、正確な色再現を再現し、エンジニアは、特殊な撮影方法です。 基板のオリジナル画像はマルチスペクトルカメラです。 スキャン時には液晶フィルターカメラの前を変えDesyatinnaya帯域から420ナノメートルの終720nmです。 同時にカメラモノクロ写真、そして組まれた一つのイメージの各ピクセル31日に対応したスペクトル値です。
を再現するコピー使用の3Dプリンタでの印刷は様々な透光性インキに課せられた各層の層です。 のための円滑な移行との間の色のクラシックの作成方法は、グレースケールイメージです。 全ての工程制御による神経ネットワークの予測ではのスペクトルの配列の層の異なる材料です。 ネットワーク技術者教育を受けており、印刷プレートの広場mm、異なる組み合わせます。
最初の神経ネットワークの訓練です。 での使用のための逆問題について—予測の最適配置層の異なる材料を提供します。
残念ながら、現在の技術には限界があります。 このシステムでは、再生の大きさです。 ただし、技術スケール、美術館の持つ機会の保全に貴重な原画、ほとんどの訪問者を精密にコピーします。
を議論するニュースします。
以上
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