氷見のかまぼこを3Dスキャンしてみた

氷見といえば、寒ブリ。でも実は「かまぼこ」も名産品なんです。

ふと思いました。「このかまぼこ、3Dスキャンできないかな？」

結論から言うと、できました。でも、そこにたどり着くまでに何度も失敗しました。今回は、その試行錯誤の記録です。

まず、3Dスキャンって何？

スマホで物体をぐるっと撮影すると、3Dモデルが作れるアプリがあります。最近はAIの進化で、かなり精度が上がってきました。

いくつかアプリを試してみました：

まず、氷見のまんがロードにある怪物くん像をスキャンしてみました。

これはあっさり成功。Scaniverseでサクッとスキャンできました。

なぜ簡単だったかというと、特徴点が多いから。

3Dスキャンは、カメラの位置を計算するために「この部分は同じ場所だ」と認識できるポイント（特徴点）が必要です。怪物くんの像は、色も形も複雑なので、アプリが位置を把握しやすかったんですね。

調子に乗って、氷見のかまぼこをスキャンしようとしました。

結果：失敗。

何度やってもうまくいかない。

理由は、かまぼこの形と色にあります：

つまり、特徴点がほとんどない。

消しゴムや豆腐なども同じ理由で難しいです。単純な色で、平凡な形のものは、3Dスキャンの苦手分野なんです。

アプリからすると「これ、同じ場所？違う場所？」が判別できないんです。

いくつかのアプリを試した結果、KIRI Engineだけが成功しました。

KIRI Engineは、AIを使って特徴点が少ない物体でも3Dモデルを生成できます。公式サイトでは「Featureless Object Scan（無特徴物体スキャン）」と呼んでいます。

従来の3Dスキャンは、特徴点をマッチングさせる「フォトグラメトリ」という技術がベースでした。KIRI EngineはそこにAIを組み合わせることで、特徴点が少ない物体でも位置を推定できるようになっています。

複数のアプリを試した中で、かまぼこをスキャンできたのはKIRI Engineだけでした。

「これ、3Dスキャンできるかな？」と思ったら、まずは試してみてください。意外と身近なものが3Dデータになると、ちょっと楽しいですよ。

この記事は、AIを活用した開発・検証の記録です。3Dスキャンやデータ活用についてのご相談はAI実装サポートからどうぞ。