三维(3d)扫描可以有助于分析真实世界的对象以及构造该对象的数字模型。例如，3d扫描可以被用于娱乐行业的数字产品，例如电影和视频游戏。更多的示例可以包括在工业设计、原型设计和质量控制应用中使用3d扫描。
附图说明
图1示出了与本公开一致的对目标尺寸排序的系统的示例的示意图。
图2示出了与本公开一致的计算设备的示例的示意图。
图3示出了与本公开一致的对目标尺寸排序的方法的示例的流程图。
具体实施方式
三维(3d)扫描仪的扫描质量在不同3d扫描仪之间可以改变。例如，一些扫描仪可能无法以所需精度来扫描对象。例如，这种扫描仪可能无法精确地扫描被扫描对象的某些区域和/或特性，例如被扫描对象的凹入区域。
本文示例涉及对目标尺寸排序的系统、指令和方法。例如，对目标尺寸排序可以包括用于根据对象的扫描生成对象的三维(3d)模型的模型引擎，用于分析对象的3d模型并确定对象的目标尺寸的分析引擎，用于基于目标尺寸特征、与目标尺寸特征有关的历史扫描信息或者它们的组合来对目标尺寸排序的排序引擎，以及用于显示与对象的被排序目标尺寸有关的信息的显示引擎。
如本文使用的，目标尺寸是指可以由用户测量的对象的尺寸以补充该对象的3d模型。目标尺寸可以定义和/或影响对象的其他尺寸。也就是说，对象的目标尺寸可以是该对象的对于定义该对象的形状、大小和/或其他物理特征可能是重要的尺寸。例如，对象可能是圆柱体，其中该圆柱体的目标尺寸可以包括该圆柱体的长度和/或直径。
目标尺寸可用于补充对象的使用3d扫描仪的扫描。例如，3d扫描仪可能无法精确地扫描对象的某些特性，这些特性可能是对象的目标尺寸。因此，用户可以测量对象的目标尺寸以补充该对象的3d扫描。
显著地，对使用3d扫描仪扫描的对象的目标尺寸排序可以将该对象的较差被扫描区域和/或特性通知该扫描仪的用户。此外，对目标尺寸排序可以通知用户通过对象的特定测量来补充该对象的3d扫描，同时使在形成该对象的精确3d模型时所使用的扫描测量的数量相对减少。例如，将要被测量的3d对象的被排序目标尺寸通知用户并且在每次测量之后修正该3d模型，可以在不需要测量该3d对象的所有被排序目标尺寸的情况下允许具有可接受精度的3d模型，如本文进一步描述的。
如本文所使用的，对象可以是其目标尺寸可以被确定的任何3d对象。例如，3d对象可以是可以由扫描仪扫描的任何对象。也就是说，3d对象可以是具有作为第一、第二和第三尺寸的高度、宽度和长度的任何对象。如本文所使用的，扫描仪可以是分析真实世界对象(例如，3d对象)以收集关于该对象的形状和/或外观的数据的任何设备。扫描仪可以是带有附加摄像机、读取器、投影仪、光源和/或其它合适装置或者它们的组合的设备。扫描仪可以被用于生成和发送3d对象的多个图片。系统然后可以分析3d对象的图片，生成该3d对象的3d模型，并确定和排序要被测量的3d对象的目标尺寸，如本文进一步描述的。系统然后可以显示与被排序目标尺寸有关的信息。
图1和图2示出了与本公开一致的系统100和计算设备214的示例。图1示出了与本公开一致的对目标尺寸排序的系统100的示例的示意图。系统100可以包括数据库114、排序目标尺寸系统102和/或多个引擎(例如，接收器引擎104、模型引擎106、分析引擎108、排序引擎110、显示引擎112)。排序目标尺寸系统102可以经由通信链路与数据库114通信，并且可以包括多个引擎(例如，接收器引擎104、模型引擎106、分析引擎108、排序引擎110、显示引擎112)。排序目标尺寸系统102可以包括附加的或更少的引擎，这些引擎被示出以执行结合图3进一步详细描述的各种要素。
多个引擎(例如，接收器引擎104、模型引擎106、分析引擎108、排序引擎110、显示引擎112)可以包括硬件和机器可读指令(例如，被存储在诸如非暂时性机器可读介质的存储器资源中)的组合，机器可读指令使用诸如处理器等硬件组件(但至少是硬件)是可执行的以执行本文描述的要素(例如，根据对象的扫描生成该对象的三维(3d)模型，分析对象的3d模型并确定该对象的目标尺寸，基于目标尺寸特征、与该目标尺寸特征有关的历史扫描信息或者它们的组合来对目标尺寸排序，以及显示与对象的被排序目标尺寸有关的信息等)。
模型引擎106可以包括硬件和/或硬件和机器可读指令的组合(但至少是硬件)，以根据对象的扫描生成该对象的三维(3d)模型。例如，模型引擎106可以利用点云信息生成被扫描对象的3d模型。
如本文所使用的，点云可以是坐标系中的一组数据点。例如，点云可以是三维坐标系(例如，x、y和z坐标)中的一组数据点。点云可以表示诸如3d扫描仪等设备已经测量到的对象(例如被扫描对象)的外部表面。例如，对象可以通过被包括在点云或多个点云中的一组数据点来表示，其中点云包含针对该组数据点的坐标信息，该坐标信息可以被用于生成该对象的3d模型。
分析引擎108可以包括硬件和/或硬件和机器可读指令的组合(但至少是硬件)，以分析对象的3d模型并确定该对象的目标尺寸。分析对象的3d模型可以包括确定对象的对象类型、大小、形状和/或其他特征。模型引擎106可以利用对象的来自3d模型的特征(例如类型、大小和/或形状)来确定该对象的目标尺寸。例如，3d模型可以是由两个堆叠的圆柱体组成的对象。因此，3d模型可以由可以与测量相关的至少九个目标尺寸组成，目标尺寸包括对象的第一圆柱体的长度和/或直径、对象的第二圆柱体的长度和/或直径、第一圆柱体的中线沿着两个轴线相对于第二圆柱体中线的位置、第一圆柱体围绕两个轴线相对于第二圆柱体的定向以及对象的总长度，然而对象的目标尺寸不限于以上尺寸。
分析3d对象的3d模型可以包括确定该对象的每个目标尺寸的特征。如本文所使用的，目标尺寸的特征可以包括该目标尺寸的确定值、目标尺寸类型和目标尺寸校正。
目标尺寸值可以包括目标尺寸的尺寸的值。例如，目标尺寸值可以是对象的圆柱体的长度。也就是说，对象的圆柱体的长度(例如，目标尺寸值)可以是三英寸。
目标尺寸类型可以是一种类型的尺寸。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“对象的总长度”、“对象的组件的长度”、“对象的两个组件之间的角度”、“对象的凹部(例如，孔)的深度”、“对象的壁厚度”、“对象的突起的高度”和/或“对象的圆柱形组件的直径”。
目标尺寸类型可以是特定对象类型。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“螺栓头的宽度”。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“m4螺栓头的宽度”。
目标尺寸校正可以是3d模型的尺寸的值与对象的相应尺寸的值之间的差值。例如，对象的圆柱体的直径的值可以是五英寸，并且3d模型的相应直径的值可以是四英寸；目标尺寸校正是一英寸。
每个目标尺寸特征可以具有多于一个可能值，并且可以具有对于该值的关联概率。例如，目标尺寸类型为“六边形的最小宽度”的概率可以为95％，而相同目标尺寸为“螺栓头的最小宽度”的概率可以为80％。
排序引擎110可以包括硬件和/或硬件和机器可读指令的组合(但至少是硬件)，以基于目标尺寸特征、与该目标尺寸特征有关的历史扫描信息或者它们的组合来对目标尺寸排序。例如，排序引擎110可以将对象的目标尺寸从最高排名排序到最低排名。如本文所述，排序引擎110可以通过确定用户会想要测量目标尺寸的概率以及用户会用于测量尺寸的估计时间来确定排序。
如本文所使用的，目标尺寸的最高排名可以是扫描仪的用户最可能会想要测量以补充3d模型的目标尺寸。此外，如本文所使用的，目标尺寸的最低排名可以是扫描仪的用户最不可能会想要测量以补充3d模型的目标尺寸。
排序引擎110可以使用与目标尺寸特征有关的历史扫描信息来对目标尺寸排序。例如，在对象的两个圆柱体以大约90度相交，并且用户的关于相似类型对象定位和/或定向的历史行为在1％的情况下可能已经测量到相似角度的情况下，该两个圆柱体相交的角度的目标尺寸可以被排序为使得用户可能不太可能测量该目标尺寸。作为另一个示例，用户的历史行为可以指示：细圆柱体的直径被测量了70％的时间并且长度被测量了10％的时间；与圆柱体的长度的目标尺寸相比，该细圆柱体的直径的目标尺寸可以被排序为更高。作为另一个示例，用户的历史行为可以指示：对象的孔的深度被测量了50％的时间并且孔的直径被测量了60％的时间；相对于其他目标尺寸，孔的深度和直径的目标尺寸二者可以被排序为更高，但是与孔的深度的目标尺寸相比，孔的直径的目标尺寸可以被排序为更高。
在一些示例中，在目标尺寸不能通过对象的扫描来确定的情况下，不确定的目标尺寸可以在该对象的其他目标尺寸中被排序为更高。例如，对象的孔的深度或该对象的凹部的深度可能不能容易地和/或精确地扫描，并且深度的目标尺寸可以在目标尺寸中被排序为更高。
在一些示例中，用户的历史行为可以指示：与其他测量相比，对象的总长度可以更频繁地被测量。因此，与其他目标尺寸相比，该对象的总长度的目标尺寸可以被排序为更高。
在一些示例中，历史扫描信息可以包括在测量其他对象的目标尺寸中其它对象的扫描以及历史用户行为。也就是说，历史扫描信息可以包括与目标尺寸特征有关的历史测量信息。例如，排序引擎110可以将当前对象的扫描识别为螺栓，并且基于其他螺栓的扫描和/或关于其它螺栓的过去用户行为来对当前扫描的螺栓的目标尺寸排序。也就是说，排序引擎110可以确定：对用户重要的尺寸可以包括螺栓的长度和螺栓螺纹的螺距，并且相对于基于对象的其它目标尺寸，将螺栓的目标尺寸(例如该长度和该螺纹的螺距)排序为更高。具体地，排序引擎110可以基于对象是螺栓的概率以及用户测量螺栓长度的历史扫描信息来计算用户会想要测量螺栓长度的概率。此外，排序引擎110可以通过使用其是螺栓的概率以及过去用户测量螺栓的长度所花费的时间来估计用户用于进行螺栓长度测量可能花费的时间量。
排序引擎110可以使用被扫描对象的类型来对目标尺寸排序。确定该被扫描对象的类型以对该对象的目标尺寸排序可以包括：使用启发式方法来确定用户会想要测量每个目标尺寸的概率。
启发式方法可以基于每个目标尺寸的特征。例如，每个目标尺寸的特征(例如目标尺寸的值、目标尺寸类型和/或目标尺寸校正)可以由启发式方法使用以对目标尺寸排序。
在一些示例中，启发式方法可以基于设计偏好。例如，设计者可能倾向于使尺寸变成整数；如果目标尺寸是线性的并且对象的长度是整数，则相对于其他目标尺寸，用户会想要手动测量长度目标尺寸的概率可能是低的。作为另一个示例，如果目标尺寸是定向并且定向角是5度的整数倍，则相对于其他目标尺寸，用户会想要手动测量方位角的概率可能是低的。
在一些示例中，启发式方法可以基于模型类型。例如，基于是螺栓的对象类型，如果对象是m4螺栓的概率是90％，并且如果该对象的长度是五毫米的整数倍，则相对于其他目标尺寸，该目标尺寸可能被排序为低，或者不需要测量。
在一些示例中，启发式方法在确定用户进行测量所花费的时间时可以被使用。例如，基于用户的个人经验，启发式方法可以包括长度小于十英寸的部件，用于测量长度的预期时间可能为五秒。
尽管被描述为使用目标尺寸特征和/或与该目标尺寸特征有关的历史扫描信息来对对象的目标尺寸排序，但本公开的示例不限制此。例如，排序引擎110可以利用任何其他度量和/或特征来对被扫描对象的目标尺寸排序。
显示引擎112可以包括硬件和/或硬件和机器可读指令的组合(但至少是硬件)，以显示与对象的被排序目标尺寸有关的信息。与该对象的被排序目标尺寸有关的信息可以包括目标尺寸列表。目标尺寸列表可以按用户可能想要测量该目标尺寸的可能性来排序。例如，目标尺寸可以从用户可能想要测量目标尺寸的最高可能性到最低可能性来排序。
显示引擎112可以显示与目标尺寸的相对最高被排序目标尺寸有关的信息。例如，显示引擎112可以显示用户所要测量的最高被排序目标尺寸。显示该最高被排序目标尺寸可以包括使用户测量该最高被排序目标尺寸的请求。例如，该请求可以指示用户测量对象的该最高被排序目标尺寸。
响应于3d对象的最高被排序目标尺寸的测量结果的接收，接收器引擎104可以接收对象的经过修正的测量尺寸。接收器引擎104可以从测量对象的最高被排序目标尺寸的用户接收最高被排序目标尺寸的测量结果。例如，响应于显示最高被排序目标尺寸并请求用户测量该最高被排序目标尺寸，接收器引擎104可以从测量工具接收该最高被排序目标尺寸的测量结果，如本文进一步描述的。
响应于相对最高被排序目标尺寸的测量结果的接收，模型引擎106可以利用对象的经过修正的测量尺寸来更新该对象的3d模型。例如，在由接收器引擎104从用户接收到最高被排序目标尺寸的测量结果之后，3d模型的相应测量结果可以被更新。也就是说，3d模型的与对象的最高被排序目标尺寸相对应的尺寸可以基于扫描仪的用户对该对象的最高被排序目标尺寸进行的测量来更新。
在一些示例中，更新对象的3d模型可以包括更新3d模型的与最高被排序目标尺寸相似的尺寸。例如，在对象具有相似尺寸(如直径和/或深度)的三个孔并且一个孔是最高被排序目标尺寸的情况下，模型引擎106可以基于三个孔的尺寸和/或特征的相似性来更新剩余的两个孔。模型引擎106可以自动更新两个剩余的孔，或者可以经由显示引擎112请求用户选择以允许两个剩余的孔被更新。
数据库114可以包括与被扫描对象有关的数字信息。也就是说，数据库114可以被用来存储对象的数字表示(例如，3d模型)。例如，3d模型可以包括诸如点云信息等图像数据。数据库114可以包括3d模型的图像数据。数据库114还可以包括预编码的启发式方法和来自先前扫描的历史信息(包括过去用户行为)。
图2示出了与本公开一致的计算设备216的示例的示意图。计算设备216可以包括硬件、非暂时性机器可读介质上的机器可读指令或者它们的组合，以执行本文所描述的要素。
计算设备216可以是硬件和机器可读指令的任意组合以共享信息。例如，硬件可以包括处理资源218和/或存储器资源222(例如，计算机可读介质(crm)、机器可读介质(mrm)、数据库等)。如本文所使用的，处理资源218可以包括能够执行由存储器资源222存储的指令的任意数量处理器。处理资源218可以被实现在单个设备中或者被分布在多个设备上。机器可读指令(例如，计算机可读指令(cri))可以包括存储在存储器资源222上的指令，指令可由处理资源218执行以实现所需要素(例如，从扫描仪接收三维(3d)对象的扫描，根据该扫描生成该3d对象的3d模型，分析该3d对象的3d模型以确定该3d对象的目标尺寸，基于目标尺寸特征、与该目标尺寸特征有关的历史扫描信息或者它们的组合来对目标尺寸排序，以及经由用户界面来显示与对象的被排序目标尺寸有关的信息等)。
存储器资源222可以与处理资源218通信。如本文所使用的，存储器资源222可以包括能够存储可由处理资源218执行的指令的任意数量存储器组件。这样的存储器资源222可以是非暂时性crm或mrm。存储器资源222可以被集成在单个设备中或者被分布在多个设备上。此外，存储器资源222可以完全地或部分地被集成在与处理资源218相同的设备中，或者该存储器资源222可以是单独的但是对于该设备和处理资源218是可访问的。因此，注意到的是，计算设备216可以被实现在参与设备上、服务器设备上、服务器设备集合上和/或参与设备和服务器设备的组合上。
存储器资源222可以经由通信链路(例如，路径)220与处理资源218通信。对于与处理资源218相关联的机器(例如计算设备)，通信链路220可以是本地的或远程的。本地通信链路220的示例可以包括在机器(例如计算设备)内部的电子总线，其中存储器资源222是经由电子总线与处理资源218通信的易失性存储介质、非易失性存储介质、固定存储介质和/或可移动存储介质中的一种。
多个模块(例如，接收器模块224、模型模块226、分析模块228、排序模块230、显示模块232)可以包括在由处理资源218执行时可以执行要素的cri。多个模块(例如，接收器模块224、模型模块226、分析模块228、排序模块230、显示模块232)可以是其它模块的子模块。例如，接收器模块224和模型模块226可以是子模块和/或被包含在相同计算设备内。在另一个示例中，多个模块(例如，接收器模块224、模型模块226、分析模块228、排序模块230、显示模块232)可以包括在单独且不同位置处的各个模块(例如，crm等)。
多个模块(例如，接收器模块224、模型模块226、分析模块228、排序模块230、显示模块232)中的每个模块可以包括在由处理资源218执行时可以作为本文所述的相应引擎起作用的指令。例如，接收器模块224可以包括在由处理资源218执行时可以作为模型引擎106起作用的指令。在另一个示例中，模型模块226可以包括在由处理资源218执行时可以作为模型引擎106起作用的指令。在另一个示例中，分析模块228可以包括由处理资源218执行时可以作为分析引擎108起作用的指令。在另一个示例中，排序模块230可以包括在由处理资源218执行时可以作为排序引擎110起作用的指令。在另一个示例中，显示模块232可以包括在由处理资源218执行时可以作为显示引擎112起作用的指令。
图3示出了与本公开一致的对目标尺寸排序的方法334的示例的流程图。例如，方法334可以由计算设备(例如，结合图2先前所描述的计算设备216)执行以对目标尺寸排序。
如在340处所示，方法334可以包括分析三维(3d)对象的3d模型以确定3d对象的目标尺寸。分析3d对象的3d模型可以包括确定3d对象的可以被用于确定3d对象的目标尺寸的对象类型、大小、形状和/或特征。作为示例，3d模型可以是由两个堆叠圆柱体组成的3d对象；3d模型然后可以由可以与测量有关的至少九个目标尺寸组成，这些目标尺寸包括3d对象的第一圆柱体的长度和/或直径、3d对象的第二圆柱体的长度和/或直径、第一圆柱体的中线沿着两个轴线相对于第二圆柱体中线的位置、第一圆柱体围绕两个轴线相对于第二圆柱体的定向以及3d对象的总长度，然而3d对象的目标尺寸不限于以上尺寸。
分析3d对象的3d模型可以包括确定对象的每个目标尺寸的特征。如本文所使用的，目标尺寸的特征可以包括该目标尺寸的确定值、目标尺寸类型和目标尺寸校正。
目标尺寸值可以包括目标尺寸的尺寸的值。例如，目标尺寸值可以是对象的圆柱体的长度。也就是说，对象的圆柱体的长度(例如，目标尺寸值)可以是三英寸。
目标尺寸类型可以是一种类型的尺寸。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“对象的总长度”、“对象的组件的长度”、“对象的两个组件之间的角度”、“对象的凹部(例如，孔)的深度”、“对象的壁厚度”、“对象的突起的高度”和/或“对象的圆柱形组件的直径”。
目标尺寸类型可以是特定对象类型。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“螺栓头的宽度”。在一些示例中，目标尺寸类型可以包括“m4螺栓头的宽度”。
目标尺寸校正可以是3d模型的尺寸的值与对象的相应尺寸的值之间的差值。例如，对象的圆柱体的直径的值可以是五英寸，并且3d模型的相应直径的值可以是四英寸；目标尺寸校正是一英寸。
每个目标尺寸特征可以具有多于一个可能值，并且可以具有对于该值的关联概率。例如，目标尺寸类型为“六边形的最小宽度”的概率可以为95％，而相同目标尺寸为“螺栓头的最小宽度”的概率可以为80％。
如在342处所示，方法334可以包括基于目标尺寸特征、与该目标尺寸特征有关的历史扫描信息或者它们的组合来对目标尺寸排序。例如，3d对象的目标尺寸可以从最高排名(例如，扫描仪的用户最可能会想要测量以补充3d模型的目标尺寸)被排序到最低排名(例如，扫描仪的用户最不可能会想要测量以补充3d模型的目标尺寸)。如本文所述，排序引擎110可以通过确定用户会想要测量目标尺寸的概率以及用户会用于测量尺寸的估计时间来确定排序。
对目标尺寸排序可以包括使用与目标尺寸特征有关的历史扫描信息。使用与目标尺寸特征有关的历史扫描信息来对目标尺寸排序，可以包括利用关于相似对象和/或对象特征的经验。对象特征可以包括用于对3d对象的目标尺寸排序的诸如对象大小、位置和/或定向等特征。
历史扫描信息可以包括相同对象类型的其他被扫描对象的扫描和历史目标尺寸。关于相似或相同对象和/或对象特征的经验可以包括使用用户的关于相似和/或相同类型对象的历史行为。例如，如结合图1先前所描述的，用户的可能已经测量到对象的两个圆柱体的角度仅在1％的情况下满足近似90度的历史行为可以指示：用户不太可能测量目标尺寸，并且用户可以将该目标尺寸排序为该用户不大可能会想要测量该目标尺寸以补充3d模型。作为另一个示例，用户的历史行为可以指示：细圆柱体的直径被测量了70％的时间并且长度被测量了10％的时间；与圆柱体的长度的目标尺寸相比，该细圆柱体的直径的目标尺寸可以被排序为更高。作为另一个示例，用户的历史行为可以指示：对象的孔的深度被测量了50％的时间并且孔的直径被测量了60％的时间；相对于其他目标尺寸，孔的深度和直径的目标尺寸二者可以被排序为更高，但是与孔的深度的目标尺寸相比，孔的直径的目标尺寸可以被排序为更高。
如结合图1所描述的，使用历史扫描信息对目标尺寸排序可以附加地包括将不能由3d对象的扫描确定的目标尺寸排序为用户更可能会想要测量该目标尺寸以补充3d模型。使用历史扫描信息对目标尺寸排序还可以包括用户的其他历史行为，例如与其他测量相比，更频繁地测量对象的总长度。与其他目标尺寸相比，对象的总长度的目标尺寸可以相应地被排序为更高。
目标尺寸可以通过包括3d对象的类型的目标尺寸特征来排序。确定用于对3d对象的目标尺寸排序的3d对象的类型可以包括使用启发式方法来确定用户会想要测量3d对象的每个目标尺寸的概率。
启发式方法可以基于每个目标尺寸的特征。例如，每个目标尺寸的特征可以包括目标尺寸的值、目标尺寸类型和/或目标尺寸校正。在一些示例中，启发式方法可以基于设计者的设计偏好、3d对象的类型和/或用户用于测量目标尺寸的时间，然而启发式方法的示例并不如此被限制。
如在344处所示，方法334可以包括显示与3d对象的被排序目标尺寸有关的信息。显示信息可以包括显示3d对象的3d模型。例如，3d模型以及被排序目标尺寸的列表可以被显示。也就是说，被排序目标尺寸的列表可以与3d模型一起被显示。被排序目标尺寸的列表可以基于启发式方法、不确定目标尺寸和历史扫描信息来向用户指示最可能用于补充3d对象的3d模型的尺寸。
显示3d模型还可以向用户指示3d模型的与被排序目标尺寸相对应的区域。例如，被排序目标尺寸可以被显示在3d模型的相应区域上，以向用户指示要测量的3d对象的位置以补充3d模型。
显示3d模型还可以包括显示可能尚未被精确扫描的目标尺寸。例如，通过3d对象的扫描不能被确定的目标尺寸(例如通过3d对象的扫描不能被确定的3d对象的孔的深度或其他特征)可以被显示。此外，用户可以选择将目标尺寸的显示限制到可能尚未被精确扫描的目标尺寸。
显示与被排序目标尺寸有关的信息可以包括显示基于3d对象类型的被排序目标尺寸。例如，3d对象可以包括孔和与该孔适配的销，其中该孔的深度可以大于该销的长度。由于3d对象(例如具有比销的长度大的深度的孔的3d对象)的类型，销的长度不被认为是重要的目标尺寸，并且因此可以不被显示。
显示与被排序目标尺寸有关的信息可以包括通过投射光将与被排序目标尺寸有关的信息投射到3d对象上。例如，扫描仪可以是将光图案投射到3d对象上的结构光扫描仪，其中该结构光扫描仪包括可将扫描的3d对象放置在其中的转台。转台可以是将对象旋转特定角度的机械操作的设备。通过光的图案，用于扫描的相同扫描仪可以被用于将与被排序目标尺寸有关的信息投射到3d对象上。
使用被投射的光图案，扫描仪可以将被排序目标尺寸投射到3d对象的相应区域上。例如，由两个圆柱体组成的3d对象可以具有被排序目标尺寸，该被排序目标尺寸包括3d对象的两个圆柱体中的第一个圆柱体的直径；扫描仪可以经由被投射的光图案将用于测量两个圆柱体中的第一个圆柱体的直径的指示投射到两个圆柱体中的第一个圆柱体上。此外，扫描仪可以经由转台旋转3d对象，以便将指示投射到两个圆柱体中的第二个圆柱体上。在3d对象的相对于扫描仪的定向可能没有对齐时，3d对象可以被旋转以将光图案适当地投射到对象的正确对应区域上。
如在346处所示，方法334可以包括从测量工具接收3d对象的尺寸的测量值。例如，一旦与3d对象的被排序目标尺寸有关的信息被显示以指示用户要测量的3d对象的尺寸，则用户可以使用测量工具来测量3d对象的尺寸以补充3d模型的尺寸的值。
如本文所使用的，测量工具可以是对3d对象的尺寸进行测量的工具。也就是说，测量工具可以包括用于直接测量3d对象的尺寸或者用于指示3d对象的期望尺寸的机构。测量工具可以包括千分尺、卡尺、量角器和/或卷尺，然而本公开的示例不限于此。
在3d对象上可能无法直接测量尺寸时，测量工具可以包括用于指示3d对象的尺寸的机构。在一些示例中，即使壁厚度可能不能利用可用测量工具来测量，千分尺可以由用户设定以显示期望壁厚。在一些示例中，即使3d对象不显示，3d对象的长度可以通过用户将卡尺移动到期望长度来指示。也就是说，测量工具可以在3d对象不显示的情况下被用于指示3d对象的期望尺寸。
来自测量工具的测量可以通过网络关系被发送(例如，被发送到诸如计算设备216等计算设备)。例如，测量可以经由有线或无线网络从测量工具被发送到计算设备。
有线或无线网络可以是将测量工具连接到计算设备的网络关系。这种网络关系的示例可以包括局域网(lan)、广域网(wan)、个人区域网(pan)、分布式计算环境(例如，云计算环境)、存储区域网络(san)、城域网(man)、蜂窝通信网络、蓝牙网络和/或互联网以及其他类型的网络关系。
如在348处所示，方法334可以包括确定3d模型的与来自测量工具的3d对象的尺寸的测量值相对应的尺寸。例如，一旦从测量工具接收到3d对象的测量结果，计算设备可能不知道该测量结果与3d对象的哪个尺寸相对应。也就是说，用户可能尚未测量最高被排序目标尺寸，并且因此将该测量结果应用到3d模型的最高被排序目标尺寸可能导致3d对象的不正确3d模型。
可以使用被排序目标尺寸来确定3d模型的与来自测量工具的3d对象的尺寸的测量值相对应的尺寸值。例如，更加可靠的是，用户已经测量了被显示为与3d对象的被排序目标尺寸有关的信息的一部分的最高被排序目标尺寸。可以分配来自测量工具的被测量尺寸与最高被排序目标尺寸相对应的概率。此外，从测量工具接收到的其他测量结果附加地可以被分配与其他被排序目标尺寸相对应的概率。
确定每个测量与特定被排序目标尺寸相对应的概率可以包括利用从测量工具接收到的测量结果。基于测量的大小和类型，可以为每个尺寸分配概率。例如，3d对象可能大约十五英寸长，2英寸宽；因此，从测量工具接收到的十五英寸的测量结果更可能与3d对象的长度而非3d对象的宽度相对应。
确定3d模型的与3d对象的测量尺寸的值相对应的尺寸可以包括使用摄像机来确定测量工具相对于3d对象的位置。例如，扫描仪可以包括可以跟踪测量工具相对于3d对象的运动的多个摄像机。3d圆柱形对象可以是大约两英寸长并且具有大约2英寸的直径，这些可以使用测量工具测量并且测量过程可以使用摄像机进行跟踪。2.1英寸的测量结果可以被接收，并且使用用于确定测量工具相对于3d对象的放置的摄像机，测量结果可以基于在测量期间捕捉测量工具相对于3d对象的放置的摄像机来被确定为圆柱体的长度。
确定3d模型的与3d对象的测量尺寸的值相对应的尺寸可以包括使用传感器来确定测量工具的位置和/或定向。例如，测量工具可以包括定向传感器。如果定向传感器确定测量工具正被水平保持，并且在向用户显示的3d对象的图像上水平地存在目标尺寸，那么该测量结果可以被确定为与水平尺寸相对应的目标尺寸。
如在350处所示，方法334可以包括更新3d模型的与3d对象的尺寸的测量值相对应的尺寸的值。例如，可以利用接收到的3d对象的尺寸的测量值来更新3d模型，以补充3d对象的初始扫描。
在一些示例中，计算设备可以确定3d模型的与测量尺寸相对应的特定尺寸，并且使用该测量尺寸来更新3d模型。例如，计算设备可以基于3d对象的测量尺寸的值以及被排序目标尺寸来确定从测量工具接收到的与3d模型的特定尺寸相对应的测量尺寸。计算设备可以利用该测量尺寸来(例如，自动地)更新3d模型的特定尺寸。
在一些示例中，计算设备可以经由显示器请求用户选择3d模型的与3d对象的测量尺寸相对应的尺寸。例如，计算设备可以请求用户选择3d模型的与用户已经测量到的3d对象的尺寸相对应的尺寸。作为另一个示例，计算设备可以选择3d对象的与用户已经测量到的3d对象的尺寸相对应的最可能尺寸，并且请求用户从最可能尺寸选择3d对象的与测量尺寸相对应的尺寸。
计算设备可以更新3d对象的3d模型的与3d对象的测量尺寸相对应的尺寸。例如，一旦用户已经(例如，从3d对象的尺寸的整个列表或者从由计算设备确定的3d对象的最可能尺寸)选择3d模型的与测量尺寸相对应的尺寸，则可以利用接收到的测量结果来更新3d对象的3d模型的尺寸。
一旦3d对象的测量尺寸被接收并且3d对象的3d模型被更新，则方法334可以被重复。也就是说，方法334可以被重复以利用从测量工具接收到的进一步测量结果来进一步补充3d对象的3d模型。例如，在更新3d模型时，目标尺寸可能被重新排序，与3d对象的被重新排序目标尺寸有关的更新信息可以被显示，3d对象的进一步测量尺寸可以从测量工具接收，3d对象的3d模型的尺寸可以被确定为与测量尺寸相对应，并且3d模型的与测量尺寸相对应的进一步尺寸可以被更新。
在一些示例中，对对象的目标尺寸重新排序可以包括优化测量结果以减少用于补充3d模型的测量数量。例如，在用户正在测量两英寸宽和三英尺长并且具有一英寸的小突起的部件以及用户进行测量突起的情况下，计算设备可以确定用户正在使用具有低测量范围(例如，零到十二英寸)的测量工具，例如卡尺；测量工具可能不能够测量3d对象的长度，所以计算设备可以请求用户测量突起和宽度而不是测量长度，以防止用户必须切换测量工具。
在一些示例中，方法334可以被用于生成相对于原始3d对象的缩放3d模型。例如，原始3d对象可以只使用对象的照片来扫描。在照片中缺少已知大小的任何对象，扫描的相对测量可能是精确的，但是对象的绝对大小可以近似知道。方法334可以被用于扫描原始3d对象，并且请求用户测量被排序目标尺寸。一旦测量尺寸被接收并且与3d对象的3d模型中的相应尺寸有关联，则计算设备能够通过对对象的3d模型中与接收到的测量尺寸相对应的尺寸缩放来对3d对象的3d模型缩放，并且然后相应地对3d对象的3d模型的剩余尺寸缩放。
一旦用户对3d模型满意，则3d模型和用户行为可以被记录和/或被保存为历史扫描信息。保存的3d模型和用户行为可以被用于帮助对随后被扫描的3d对象分析和排序。
如本文所述，对目标尺寸排序可以通过使用测量工具的测量结果来补充3d对象的扫描以允许对3d对象进行更完整和精确的扫描，同时使用户为补充3d模型而进行必要的测量所需的时间最小化。此外，扫描期间的错误可以被纠正，以产生更完整和准确的3d模型。
如本文所使用的，“逻辑”是用于执行本文所述的特定行为和/或要素的备选或附加处理资源。逻辑可以包括硬件。硬件可以包括诸如电路等处理资源，这些处理资源与机器可读介质上的机器可读指令不同。此外，如本文所使用的，“一”或“多个”事物可以指一个或多个这样的事物。例如，“多个小部件”可以指一个或多个小部件。
上述说明书、示例和数据提供该方法和应用的描述，以及本公开的系统和方法的使用。由于许多示例可以在不背离本公开的系统和方法的精神和范围的情况下进行，所以本说明书仅提出了许多可能示例配置和实施方式中的一些。