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Wahrnehmungsgesteuerte Gestaltung für Herstellungsprozesse

Perception-Aware Appearance Fabrication

Michal Piovarci (ORCID: 0000-0002-5062-4474)
  • Grant-DOI 10.55776/M3319
  • Förderprogramm Lise Meitner
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.01.2022
  • Projektende 31.12.2023
  • Bewilligungssumme 164.080 €
  • Projekt-Website

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (100%)

Keywords

    Perception, Color, Gloss, Appearance, Fabrication, Computational

Abstract Endbericht

Wäre es nicht erstaunlich, das tatsächliche Aussehen eines Objekts spiegeln zu können? Wir könnten ansprechende Produkte erschaffen, kulturelles Erbe bewahren oder Prothesen erzeugen, die von echten Körperteilen nicht zu unterscheiden sind. Eine der Möglichkeiten, solche Objekte herzustellen, ist der 3D-Druck. 3D-Drucker sind gut darin, komplexe Formen zu reproduzieren, einige können sogar mit schon mehreren Farben drucken. Doch leider funktioniert die genaue Wiedergabe von Farbton, Sättigung und Glanz noch nicht besonders gut. Die größte Hürde beim Drucken von Objekten mit einem gewünschten Aussehen besteht darin, wie wir schließlich das Aussehen des Objekts bewerten. Wir können einzelne Attribute eines Objekts messen entweder die Form, die Farbe oder den Glanz. Wenn wir jedoch ein Objekt ansehen, betrachten wir diese Attribute nicht separat sondern wir nehmen das gesamte Objekt auf einmal wahr und Form, Farbe und Glanz verbinden sich zu einem einzigen Gefühl dafür. Derzeit ist nicht bekannt, wie diese Verbindung erfolgt und wie einzelne Attribute zusammenspielen. Daher ist das Hauptziel dieses Projekts zu untersuchen, wie Menschen einen Unterschied im Aussehen wahrnehmen. Um zu verstehen, wie wir das Aussehen von Objekten sehen, schlagen wir einen Workflow vor, der von der menschlichen Wahrnehmung gesteuert wird. Zu Beginn werden wir untersuchen, wie Menschen das Aussehen eines Objekts interpretieren. Dafür, müssen wir repräsentative Objekte mit unterschiedlichen Formen, Farben und Glanzgraden erstellen. Danach werden wir Personen einladen, die die Objekte untersuchen und uns mitteilen, wie groß der Unterschied im Aussehen der Objekte ist. Wir sammeln diese Informationen und verwenden sie um ein numerisches Modell zu erstellen, das das Aussehen eines Objekts quantifiziert. Ein solches Modell wird zwei Objekte begutachten und uns den sichtbaren Unterschied zwischen den beiden als Zahl mitteilen. Je größer die Zahl ist, desto unterschiedlicher die zwei Objekte. Wir können unser Modell dann direkt verwenden, um das Aussehen von Objekten zu verbessern. Je nach gewünschtem Aussehen eines Objekts können wir die Druckparameter anpassen, bis unser Modell keinen Unterschied mehr erkennt. Durch die Minimierung des wahrgenommenen Unterschieds können wir dann Objekte drucken, die ihren realen Gegenstücken wesentlich näher sind.

Wäre es nicht erstaunlich, wenn man in der Lage wäre, das Aussehen eines Objekts zu spiegeln? Wir könnten ansprechende Produkte herstellen, kulturelles Erbe bewahren oder Prothesen herstellen, die von echten Körperteilen nicht zu unterscheiden sind. Eine der Möglichkeiten, solche Objekte herzustellen, ist der 3D-Druck. 3D-Drucker sind gut darin, komplexe Formen zu reproduzieren und einige drucken sogar mit mehreren Farben. Leider funktioniert die genaue Reproduktion von Farbton, Sättigung und Glanz noch nicht gut. Die größte Hürde beim Drucken von Objekten mit gewünschtem Aussehen ist, die Bewertung wie ein Objekt aussieht. Wir haben Geräte, die einzelne Attribute eines Objekts messen können. Wir können entweder die Form, die Farbe oder den Glanz des Objekts messen. Wenn wir jedoch ein Objekt sehen, betrachten wir diese Attribute nicht separat. Stattdessen sehen wir das gesamte Objekt auf einmal und Form, Farbe und Glanz verbinden sich zu einem einzigen Gefühl. Derzeit ist nicht bekannt, wie diese Kombination erfolgt und wie einzelne Attribute zusammenspielen. Daher ist das Hauptziel dieser Arbeit zu untersuchen, wie Menschen den Unterschied im Aussehen wahrnehmen und wie wir diese Erkenntnisse in der Fertigung nutzen können. Um die menschliche Wahrnehmung von Glanz zu untersuchen haben wir ein Display entwickelt, das Bilder so realistisch darstellen kann, dass sie von echten Objekten nicht zu unterscheiden sind. Mit dem Display konnten wir einzelne Komponenten des Glanzes ein- und ausschalten. Wir haben herausgefunden, dass das Schlüsselmerkmal für die Übereinstimmung von virtuellen und realen Objekten die genaue Wiedergabe des Dynamikumfangs ist, d. h. die Anpassung an die starken Highlights und der tiefen Schwarztöne der realen Welt. Mit diesen Erkenntnissen entwarfen wir eine Studie, die die kombinierte Wahrnehmung von Farbe und Glanz untersuchte. Die Studie ergab einen einfachen, aber intuitiven Effekt. Je höher der Glanz, desto gesättigter die Farbe. Wir haben diese Erkenntnisse in einem einzigen Farb-Glanz-Management-Tool kombiniert. Unser Tool führt automatisch den Wechsel zwischen der Sättigung von glänzenden Oberflächen und erzeugt dadurch ein einheitliches Erscheinungsbild. Für den Einsatz unseres Algorithmus benötigen wir auch eine Fertigungstechnologie. Wir haben ein neuartiges Tattoo-basiertes System ausgearbeitet, das Tinte mittels Nadelinjektionen auf Siliziummedien aufträgt. Das System ist in der Lage, menschliche Hautfarben genau zu reproduzieren und Silikonprothesen herzustellen, die echte Körperteile nachahmen. Um eine so hohe Genauigkeit bei der Ausgabe zu erreichen, benötigen wir eine Feinsteuerung des Herstellungsprozesses. Zu diesem Zweck haben wir eine sich selbst anpassende Drucktechnologie entwickelt. Wir erstellen zunächst einen digitalen Zwilling des Druckers auf einem Computer. Durch die Interaktion mit dem Digitaldrucker erlernt ein Computeralgorithmus effektive Steuerungsstrategien, die dann auf das reale physische Gerät angewendet werden können. Wir konnten unsere gesamte Arbeit vom Designwerkzeug bis hin zur Produktion darstellen, indem wir mehrere Prototypen von farbigen Ausdrucken bis hin zu tätowierten, hautähnlichen Silikonfolien herstellten.

Forschungsstätte(n)
  • Institute of Science and Technology Austria - ISTA - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Piotr Didyk, Università della Svizzera italiana - Schweiz
  • Wojciech Matusik, Massachusetts Institute of Technology - Vereinigte Staaten von Amerika
  • Szymon Rusinkiewicz, Princeton University - Vereinigte Staaten von Amerika

Research Output

  • 50 Zitationen
  • 7 Publikationen
  • 1 Patente
  • 2 Datasets & Models
  • 3 Disseminationen
  • 1 Wissenschaftliche Auszeichnungen
Publikationen
  • 2023
    Titel Directionality-Aware Design of Embroidery Patterns
    DOI 10.1111/cgf.14770
    Typ Journal Article
    Autor Zhenyuan L
    Journal Computer Graphics Forum
    Seiten 397-409
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Gloss management for consistent reproduction of real and virtual objects
    DOI 10.1145/3550469.3555406
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Chen B
    Seiten 1-9
    Link Publikation
  • 2022
    Titel Closed-loop control of direct ink writing via reinforcement learning
    DOI 10.1145/3528223.3530144
    Typ Journal Article
    Autor Piovarci M
    Journal ACM Transactions on Graphics (TOG)
    Seiten 1-10
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Learning Deposition Policies for Fused Multi-Material 3D Printing
    DOI 10.1109/icra48891.2023.10160465
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Liao K
    Seiten 12345-12352
  • 2023
    Titel Gloss-Aware Color Correction for 3D Printing
    DOI 10.1145/3588432.3591546
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Condor J
    Seiten 1-11
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Skin-Screen: A Computational Fabrication Framework for Color Tattoos
    DOI 10.1145/3592432
    Typ Journal Article
    Autor Piovarci M
    Journal ACM Transactions on Graphics (TOG)
    Seiten 1-13
    Link Publikation
  • 2023
    Titel The effect of display capabilities on the gloss consistency between real and virtual objects
    DOI 10.1145/3610548.3618226
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Chen B
    Seiten 1-11
    Link Publikation
Patente
  • 2023 Patent Id: WO2023059627
    Titel LEARNING CLOSED-LOOP CONTROL POLICIES FOR MANUFACTURING
    Typ Patent / Patent application
    patentId WO2023059627
    Website Link
Datasets & Models
  • 2023 Link
    Titel Computational Embroidery Pattern Generator
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
  • 2022 Link
    Titel Framework for Reinforcement Learning for Additive Manufacturing
    Typ Computer model/algorithm
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Disseminationen
  • 2023
    Titel Interview for national news Die Presse
    Typ A press release, press conference or response to a media enquiry/interview
  • 2023 Link
    Titel Interview for national news Der Standard
    Typ A press release, press conference or response to a media enquiry/interview
    Link Link
  • 2023
    Titel Interview for national news ORF
    Typ A broadcast e.g. TV/radio/film/podcast (other than news/press)
Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 2023
    Titel Program committee member of ACM SIGGRAPH ASIA 2023
    Typ Appointed as the editor/advisor to a journal or book series
    Bekanntheitsgrad Continental/International

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