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Enregistrement W2521592752 · doi:10.11159/mhci16.102

Hiding Information in 3D Printed Objects by Forming Fine Cavities inside Objects

2016· article· en· W2521592752 sur OpenAlexvenueno aff
Kazutake Uehira, Satoru Baba, Masahiro Suzuki, Piyarat Silapasuphakornwong, Hideyuki Torii, Youichi Takashima

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clés3d printedComputer scienceComputer graphics (images)Computer visionArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a copyright protection technique for 3D printing by hiding information inside 3D-printed objects.In the future when 3D printers become widespread, people will purchase the digital data of objects they want to produce from Web sites, download it, and manufacture objects at home with 3D printers instead of purchasing real objects.In this situation, the problem of illegal copies of digital data will become serious because digital data is easy to copy.Therefore, copyright protection for digital data for 3D printing will become important.We previously proposed a technique that can protect the copyrights of digital data for products manufactured by 3D printers [1].The basic concept of our technique is as follows.When the providers prepare the contents of a 3D object using the 3D-CAD, the copyright information is integrated to the object data.After that, when a customer purchases the digital data through the internet and prints out 3D objects by using a household 3D printer, the fine cavities are simultaneously formed inside the physical 3D object by integrating copyright information during its fabrication.The disposition of the fine cavities expresses the information, that is, existence or non-existence of a cavity in a designated position inside the object expresses binary data, "1" or "0".We also proposed a technique that can non-destructively read out information from inside the objects using thermography.If we form the cavity near the surface of the object and raise the temperature of the surface by heating, the surface regions under which cavities exist become warmer than the other regions because of the low-thermal conductivity of the cavity.Therefore, we can find out the disposition of the fine cavities from the thermal image captured with thermography, that is, we can read out embedded information.In a previous study, we just showed the feasibility using a sample with flat and spherical surfaces [1], [2].In this paper, we study the readability of embedded information relating with the structure parameters of the fine cavities inside real objects and try to clarify the conditions in which this technique can be applied.We conducted an experiment using samples fabricated by a stereolithographic 3D printer, and polylactide (PLA) resin was used as the material for the sample, which was 5 x 5 x 1 cm.The size of the cavities, the space between cavities, and the depth of the cavities from the surface of the object were changed as experimental parameters.Experimental results reveal that a cavity of at least 1.5 x 1.5 mm can be detected.This size is the top viewed size, and all cavities are 2 mm high.It is also seen that cavities over 1.5 mm apart can be detected separately.Moreover, the cavities at the depth of within 2 mm from the surface can be detected.From these results, the conditions for forming cavities inside the fabricated object are clarified.Moreover, these results show that a sufficient amount of information for copyright (i.e.hundreds bits) can be embedded if a fabricated object is several centimetres in size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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