Dergiler / Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 32 Sayı: 1

Ampute hastalarin protez ellerinin geliştirilmesinde kullanılan 3B tarayıcı parametrelerinin optimizasyonu

Optimization of 3D scanner parameters used to develop prosthetic hands of amputee patients

Samet Çıklaçandır(IZMIR KATIP CELEBI UNIVERSITY, FACULTY OF ENGINEERING-ARCHITECTURE, DEPARTMENT OF BIOMEDICAL ENGINEERING)0000-0003-2076-2400
Sayfa
108–114
Yayın Tarihi
2026-01-02
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Sonuç olarak siyah renk doku, 10 derecelik tarama açısı, odak desen tipi, %75 ağ yoğunluğu ve yüksek temizleme ile en az kusurlu ve en iyi mesh dağılımları elde edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kişiye özel protez tasarlamak özellikle ampute kişiler için antropometrik verilerin alınmasını gerektirir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bunun yerine dijital teknolojinin ivme kazanmasıyla ile hayatımıza giren 3B tarama teknolojileri antropometrik verilerin hızlı ve hassas bir şekilde alınmasını sağmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Sonuç olarak siyah renk doku, 10 derecelik tarama açısı, odak desen tipi, %75 ağ yoğunluğu ve yüksek temizleme ile en az kusurlu ve en iyi mesh dağılımları elde edilmiştir.
🔬Tür:Deneysel Tarla Denemesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Ampute el · 3B tarama ve modelleme · 3B tarayıcı parametreleri

Özet

Kişiye özel protez tasarlamak özellikle ampute kişiler için antropometrik verilerin alınmasını gerektirir. Bu süreç mezura gibi konvansiyonel yöntemlerle gerçekleştirildiğinde oldukça zaman alıcı ve zahmetlidir. Bunun yerine dijital teknolojinin ivme kazanmasıyla ile hayatımıza giren 3B tarama teknolojileri antropometrik verilerin hızlı ve hassas bir şekilde alınmasını sağmaktadır. Yine de bu teknoloji ile kullanıcılara o kadar çok parameter ayarı sunulmuştur ki bunları kavramak zaman alıcıdır. Çevre koşullarına veya yazılıma bağlı olan bu parametreler arasında doku yakalama rengi, desen çeşidi, ağ yoğunluğu ve kusurları temizleme en sık karşılaşılan yazılım parametreleri olarak sayılabilir. Bu parametrelerin en uygun bilgisayar destekli tasarım (CAD) modeli oluşturmada etkileri ise henüz belirsizliğini korumaktadır. Bunun yanında kullanıcılar genellikle bu parametrelerdeki çeşitli varyasayonları zaman içerisinde deneyerek tecrübe kazanmaktadır. Bu sebeple, bu çalışma protez tasarımında hasta konforunu maksimize etmek için meydana getirilen en az kusurlu CAD modelinin parametrelerini araştırmıştır. Ampute bir kişinin elinden alınan alçı kalıbı, yapısal ışık tarama teknolojisini dayanan 3B’lu tarayıcı vasıtasıyla çeşitli kombinasyonlarda parametreler değiştirilerek 3B’lu modelleri oluşturulmuştur. Modeller üzerinde oluşan kusur türleri ve miktarları belirlenerek mesh analizi yöntemlerinden birisi olan skewness hesaplanmıştır. Sonuç olarak siyah renk doku, 10 derecelik tarama açısı, odak desen tipi, %75 ağ yoğunluğu ve yüksek temizleme ile en az kusurlu ve en iyi mesh dağılımları elde edilmiştir. Bu çalışma sayesinde 3B tarama kullanıcılarının daha pratik ve hassas modeller üretmesine katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Abstract

Especially for amputees, the design of a tailor-made prosthesis requires anthropometric data collection. This process is quite demanding and time-consuming when using conventional methods like a tape measure. Instead, 3D scanning technologies, which have come into our lives with the boosting of digital technology, enable anthropometric data to be acquired rapidly and precisely. Nevertheless, so many parameter settings are presented to users that grasping them takes a long time with this technology. Among these parameters, which depend on surrounding conditions or software, texture capture color, pattern type, mesh density, and clean-up can be considered the most commonly encountered software parameters. The effects of these parameters in generating the most appropriate computer-aided design (CAD) model remain uncertain. Besides, users typically gain experience by trying diverse variations in these parameters over time. Therefore, this study scrutinized the parameters of the least defective CAD model created for ultimate patient comfort in prosthesis design. 3D models of the plaster cast obtained from an amputated hand were made by changing the parameters in various combinations using a 3D scanner based on structural light scanning technology. The variety and quantities of defects occurring on the models were determined, and skewness, one of the mesh analysis methods, was calculated. As a result, the least defect and best mesh distributions were achieved with black texture capture, the scanning angle with a 10-degree increment, the focus pattern, 75% mesh density, and high clean-up. This study is anticipated to contribute to 3D scanner users producing models practically and precisely.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Çıklaçandır, S. (2026). Ampute hastalarin protez ellerinin geliştirilmesinde kullanılan 3B tarayıcı parametrelerinin optimizasyonu. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 32 Sayı: 1, 108–114. https://doi.org/10.5505/pajes.2025.50143

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (35)

  1. Verykokou S, Ioannidis C. “An overview on image-based and scanner-based 3D modeling technologies”. Sensors, 23(2), 596, 2023.
  2. Dawood Y, Buijtendijk MFJ, Shah H, Smit JA, Jacobs K, Hagoort J, Oostra RJ, Bourne T, van den Hoff MJB, de Bakker BS. “Imaging fetal anatomy”. Seminars in Cell & Developmental Biology, 131, 78-92, 2022.
  3. Bourouina T, Fujita H, Reyne G, Motamedi ME. Optical Scanning. Editor: Motamedi ME. Micro-Opto-Electro-Mechanical Systems, 323-367, Washington, USA, SPIE Press, 2005.
  4. Wojciechowski J, Suszynski M. “Optical scanner assisted robotic assembly”. Assembly Automation, 37(4), 434-441, 2017.
  5. Ebrahim MAB. “3D laser scanners’ techniques overview”. International Journal of Science and Research, 4(10), 323-331, 2015.
  6. Marshall GF, Stutz GE. Handbook of Optical and Laser Scanning. 2nd ed. Florida, USA, Taylor & Francis, 2012.
  7. Bailey-Brændgaard M, Enevoldsen PW. Accuracy and Reliability of 3D Scanning Spatial Data when Capturing Limb Morphology for Use within Prosthetics and Orthotics: A Scoping Review. Bachelor Thesis, Jönköping University, Sweden, 2022.
  8. Logozzo S, Valigi MC, Canella G. “Advances in optomechatronics: An automated tilt-rotational 3D scanner for high-quality reconstructions”. Photonics, 5(4), 42, 2018.
  9. Haleem A, Javaid M. “3D scanning applications in medical field: a literature-based review”. Clinical Epidemiology and Global Health, 7(2), 199-210, 2019.
  10. Grazioso S, Selvaggio M, Di Gironimo G. “Design and development of a novel body scanning system for healthcare applications”. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 12, 611-620, 2018.
  11. Taneva E, Kusnoto B, Evans CA. “3D scanning, imaging, and printing in orthodontics”. Issues in Contemporary Orthodontics, 148(5), 862-7, 2015.
  12. Barrios-Muriel J, Romero-Sánchez F, Alonso-Sánchez FJ, Salgado DR. “Advances in orthotic and prosthetic manufacturing: A technology review”. Materials, 13(2), 295, 2020.
  13. Herbst Y, Polinsky S, Fischer A, Medan Y, Schneor R, Kahn J, Wolf A. “Scan-Driven fully-automated pipeline for a personalized, 3D printed low-cost prosthetic hand”. IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Lyon, France, 23-27 August 2021.
  14. Seo M, Kim H, Choi Y. “Human mimetic forearm mechanism towards bionic arm”. International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), London, UK, 17-20 July 2017.
  15. Paxton NC, Nightingale RC, Woodruff MA. “Capturing patient anatomy for designing and manufacturing personalized prostheses”. Current Opinion in Biotechnology, 73, 282-289, 2022.
  16. Kaushik A, Punia U, Garg RK, Yadav M, Vashistha R, Rathee M, Sahdev RK, Chhabra D. “Optimization of process parameters for scanning human face using hand-held scanner”. Research Square, 2022. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2051093/v1
  17. Gerbino S, Del Giudice DM, Staiano G, Lanzotti A, Martorelli M. “On the influence of scanning factors on the laser scanner-based 3D inspection process”. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 84, 1787-1799, 2016.
  18. Paterson AMJ, Bibb RJ, Campbell RI. “A review of existing anatomical data capture methods to support the mass customisation of wrist splints”. Virtual and Physical Prototyping, 5(4), 201-207, 2010.
  19. Affatato S, Valigi MC, Logozzo S. “Wear distribution detection of knee joint prostheses by means of 3D optical scanners”. Materials, 10(4), 364, 2017.
  20. Çelebioğlu K, Kaplan A. “Development and implementation of a methodology for reverse engineering design of Francis turbine runners”. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 25(4), 430-439, 2019.
  21. Stančić I, Musić J, Zanchi V. “Improved structured light 3D scanner with application to anthropometric parameter estimation”. Measurement, 46(1), 716-726, 2013.
  22. Ma L, Xu T, Lin J. “Validation of a three-dimensional facial scanning system based on structured light techniques”. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 94(3), 290-298, 2009.
  23. Isa MA, Lazoglu I. “Design and analysis of a 3D laser scanner”. Measurement, 111, 122-133, 2017.
  24. Korosec M, Duhovnik J, Vukasinovic N. “Identification and optimization of key process parameters in noncontact laser scanning for reverse engineering”. Computer-Aided Design, 42(8), 744-748, 2010.
  25. Pathak VK, Singh AK. “Optimization of morphological process parameters in contactless laser scanning system using modified particle swarm algorithm”. Measurement, 109, 27-35, 2017.
  26. Song LM, Chen CM, Chen Z, Xi JT, Yu YG. “Essential parameter calibration for the 3D scanner with only single camera and projector”. Optoelectronics Letters, 9(2), 143-147, 2013.
  27. Braun J, Lima J, Pereira AI, Rocha C, Costa P. “Searching the optimal parameters of a 3D scanner through particle swarm optimization”. International Conference on Optimization, Learning Algorithms and Applications, Bragança, Portugal, 19-21 July 2021.
  28. Kaushik A, Garg RK. “Searching the optimal parameters of a 3D scanner in surface reconstruction of a dental model using central composite design coupled with metaheuristic algorithms”. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), 18(10), 7401-7411, 2024.
  29. Eiríksson ER, Wilm J, Pedersen DB, Aanæs H. “Precision and accuracy parameters in structured light 3-D scanning”. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 5, 7-15, 2016.
  30. Buffa R, Mereu E, Lussu P, Succa V, Pisanu T, Buffa F, Marini E. “A new, effective and low-cost three-dimensional approach for the estimation of upper-limb volüme”. Sensors, 15(6), 12342-12357, 2015.
  31. Helle RH, Lemu HG. “A case study on use of 3D scanning for reverse engineering and quality control”. Materials Today: Proceedings, 45, 5255-5262, 2021.
  32. Önçağ AÇ, Tekcan Ç, Özden H. “Assessment and application of modeling mechanic parts with reverse engineering”. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 24(1), 43-49, 2017.
  33. Sorgente T, Biasotti S, Manzini G, Spagnuolo M. “A survey of indicators for mesh quality assessment”. Computer Graphics Forum, 42(2), 461-483, 2023.
  34. Guo J, Ding F, Jia X, Yan DM. “Automatic and high-quality surface mesh generation for CAD models”. Computer-Aided Design, 109, 49-59, 2019.
  35. Okur S, Altan A. “Grasshopper optimization algorithm-based adaptive control of extruder pendulum system in 3D printer”. IEEE Innovations in Intelligent Systems and Applications Conference (ASYU), Elazig, Türkiye, 06-08 October 2021.