Автоматизована система для вимірювання параметрів стопи з побудовою її 3D моделі
Автор: Бегей Софія Сергіївна
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Бегей С.С., Юрчак І.Ю. (керівник). Автоматизована система для вимірювання параметрів стопи з побудовою її 3D моделі. Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025. Розширена анотація. Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка автоматизованої системи, яка дозволяє визначати ключові параметри стопи за фотографіями, а також будувати її тривимірну модель для подальшого використання у медичній сфері та у сфері виробництві взуття. Теоретичною основою дослідження є наукові статті та дослідження у сфері антропометрії стопи, біомеханіки та ортопедії; описи сучасних методів комп’ютерного зору, алгоритмів сегментації та 3D реконструкції, а також роботи, присвячені застосуванню глибинних нейронних мереж для аналізу зображень та побудови тривимірних моделей [1, 2, 3,]. Об’єкт дослідження: процес визначення параметрів стопи та побудови її 3D моделі. Предмет дослідження: алгоритми визначення довжини, ширини стопи та створення 3D моделі на основі її фото. Актуальність цієї роботи зумовлена потребою у точних та доступних системах вимірювання параметрів стопи [4]. Подібні технології особливо важливі для виробництва взуття та ортопедичних устілок, де точні індивідуальні мірки дозволяють створювати комфортні персоналізовані вироби. Використання автоматизованих методів надає змогу значно зменшити кількість зайвих примірок та повернень, а також забезпечити найкращу відповідність взуття до індивідуальних особливостей стопи [5]. Розробка та впровадження такої технології робить процес вимірювань простішим, швидшим і доступним для широкого кола користувачів. Наукова новизна роботи полягає у поєднанні класичних алгоритмів комп’ютерного зору з сучасними моделями глибинного навчання для побудови комплексної системи вимірювання параметрів стопи та реконструкції її 3D-моделі за фотографіями. В результаті виконання роботи реалізовано автоматичне вимірювання довжини та ширини стопи на основі фотографій, а також визначення відповідного розміру взуття. Модифіковано алгоритм багаторакурсної реконструкції, щоб забезпечити отримання чистої 3D-моделі стопи без фону та зайвих поверхонь, шляхом накладання маски на глибинні карти зображень і виключення невалідних точок ще до етапу формування 3D простору. Загальний об’єм: 85 сторінок, з них 1 додаток обсягом 2 сторінки, 30 рисунків, 3 таблиці, 3 формули, 6 рамок. Ключові слова – комп’ютерний зір, вимірювання стопи, 3D модель, сегментація, U2-Net, TSDF, COLMAP. Перелік використаних літературних джерел. 1. A. Bougrine, R. Harba, R. Canals, R. Ledee and M. Jabloun, "On the segmentation of plantar foot thermal images with Deep Learning," 2019 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), A Coruna, Spain, 2019, pp. 1-5, doi: 10.23919/EUSIPCO.2019.8902691. 2. Qin, X., Zhang, Z., Huang, C., Dehghan, M., Zaiane, O. R., & Jagersand, M. (2020). U2-Net: Going deeper with nested U-structure for salient object detection. Pattern Recognition, 106, 107404. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107404 3. Schonberger, J. L., & Frahm, J. (2016). Structure-from-Motion Revisited. https://doi.org/10.1109/cvpr.2016.445 4 Kabir, M. A., Rahman, S. S., Islam, M. M., Ahmed, S., & Laird, C. (2021). Mobile apps for foot Measurement in Pedorthic Practice: Scoping review. JMIR Mhealth and Uhealth, 9(3), e24202. https://doi.org/10.2196/24202 5 Niu, L., Xiong, G., Shang, X., Guo, C., Chen, X., & Wu, H. (2021). 3D foot reconstruction based on mobile phone photographing. Applied Sciences, 11(9), 4040. https://doi.org/10.3390/app11094040