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Im Rahmen des EU-Projektes PHOCAM entwickelt das beteiligte Konsortium Anlagen und Materialien für die generative Fertigung keramischer Bauteile auf Basis der Photopolymerisation. Das Kernelement der verwendeten Fertigungsanlagen, der DLP Projektor, erzeugt mittels leistungsstarker LEDs und einem 1080p DMD (Digital Micromirror Device) Bilder mit 1920x1080 Bildpunkten und der Pixelgröße von 40µm, woraus sich die Baufeldgröße von 76,8x43,2mm ergibt. Ein hochviskoser Schlicker, bestehen aus einem gefülltem fotosensitiven Harzsystem, wird von unten durch die gläserne Materialwanne belichtet, wodurch der Schlicker lokal aushärtet (polymerisiert). Auf diese Weise entsteht der Grünling, der in schichtbauweise (Standardschichtdicke von 25-50µm) aufgebaut ist. Im nachfolgenden Sinterprozess werden die Grünlinge zu den fertigen Keramikteilen gebrannt. Als keramisches Basismaterial für den Schlicker wurde vorwiegend Aluminiumoxid in Pulverform verwendet. Mit dem entwickelten System konnten bislang Schlicker mit einem Füllgrad (Keramikanteil) bis zu 50Vol% erfolgreich verarbeitet und zu Keramikteilen mit einer theoretischen Dichte von 99,6% gesintert werden.

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We present an image-based method for relighting a scene by analytically fitting cosine lobes to the reflectance function at each pixel, based on gradient illumination photographs. Realistic relighting results for many materials are obtained using a single per-pixel cosine lobe obtained from just two color photographs: one under uniform white illumination and the other under colored gradient illumination. For materials with wavelength-dependent scattering, a better fit can be obtained using independent cosine lobes for the red, green, and blue channels, obtained from three achromatic gradient illumination conditions instead of the colored gradient condition. We explore two cosine lobe reflectance functions, both of which allow an analytic fit to the gradient conditions. One is non-zero over half the sphere of lighting directions, which works well for diffuse and specular materials, but fails for materials with broader scattering such as fur. The other is non-zero everywhere, which works well for broadly scattering materials and still produces visually plausible results for diffuse and specular materials. We also perform an approximate diffuse/specular separation of the reflectance, and estimate scene geometry from the recovered photometric normals to produce hard shadows cast by the geometry, while still reconstructing the input photographs exactly.