Publicação
Scanner a 3D
| Resumo: | Ao longo dos anos, a diminuição do custo dos equipamentos de digitalização 3D levou à sua utilização em diversas novas áreas. Contudo, as soluções existentes no mercado para scanners a 3D ainda não são muito práticas nem muito acessíveis financeiramente Em 2010, com o lançamento do sensor Kinect pela Microsoft foram criadas um conjunto de novas oportunidades na área da computação e visão por computador. Os sensores de profundidade de baixo custo são uma alternativa atraente aos scanners a laser. Devido ao seu hardware simples e económico este dispositivo tem vindo a emergir no mercado como uma solução de mapeamento e digitalização 3D. A principal motivação deste trabalho é avaliar a utilização do sensor Microsoft Kinect na reconstrução de modelos tridimensionais de pequenos objetos. A utilização de uma plataforma rotativa permite facilitar o processo de captura da informação 3D de um objeto. A biblioteca Point Cloud Library (PCL) tem como objetivo fornecer suporte para todos os blocos de construção que uma aplicação 3D necessita, a partir dos dados das nuvens de pontos obtidos por dispositivos de perceção tridimensional. Como resultado da implementação deste trabalho é possível obter diversas nuvens de pontos de um determinado objeto posicionado numa superfície plana, filtrar e segmentar a informação do ambiente que o rodeia e aplicar um processo de registo de nuvens de pontos capaz de devolver um modelo global desse objeto. O modelo resultante é suavizado por forma a remover alguns erros inerentes à captura por este sensor e reconstruído numa malha tridimensional para que seja posteriormente utilizado num programa de CAD. Os resultados indicam que apesar da baixa resolução e da natureza bastante ruidosa do sensor Kinect, a qualidade dos modelos 3D dos objetos é satisfatória. O processo de registo implementado não consegue resolver a acumulação de erro de transformação entre as sucessivas nuvens de pontos causando a falha na operação de construção do modelo global. Assim sendo, o registo de nuvens de pontos num único modelo não foi conseguido com sucesso, embora tenham sido encontrados bons resultados para cada um dos algoritmos implementados nesta aplicação. Dessa forma, as malhas tridimensionais obtidas a partir dos modelos parciais dos objetos sugerem resultados razoáveis. |
|---|---|
| Autores principais: | Sousa, João Filipe Cruz |
| Assunto: | Scanner 3D Microsoft Kinect Point Cloud Library |
| Ano: | 2015 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | português |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | Ao longo dos anos, a diminuição do custo dos equipamentos de digitalização 3D levou à sua utilização em diversas novas áreas. Contudo, as soluções existentes no mercado para scanners a 3D ainda não são muito práticas nem muito acessíveis financeiramente Em 2010, com o lançamento do sensor Kinect pela Microsoft foram criadas um conjunto de novas oportunidades na área da computação e visão por computador. Os sensores de profundidade de baixo custo são uma alternativa atraente aos scanners a laser. Devido ao seu hardware simples e económico este dispositivo tem vindo a emergir no mercado como uma solução de mapeamento e digitalização 3D. A principal motivação deste trabalho é avaliar a utilização do sensor Microsoft Kinect na reconstrução de modelos tridimensionais de pequenos objetos. A utilização de uma plataforma rotativa permite facilitar o processo de captura da informação 3D de um objeto. A biblioteca Point Cloud Library (PCL) tem como objetivo fornecer suporte para todos os blocos de construção que uma aplicação 3D necessita, a partir dos dados das nuvens de pontos obtidos por dispositivos de perceção tridimensional. Como resultado da implementação deste trabalho é possível obter diversas nuvens de pontos de um determinado objeto posicionado numa superfície plana, filtrar e segmentar a informação do ambiente que o rodeia e aplicar um processo de registo de nuvens de pontos capaz de devolver um modelo global desse objeto. O modelo resultante é suavizado por forma a remover alguns erros inerentes à captura por este sensor e reconstruído numa malha tridimensional para que seja posteriormente utilizado num programa de CAD. Os resultados indicam que apesar da baixa resolução e da natureza bastante ruidosa do sensor Kinect, a qualidade dos modelos 3D dos objetos é satisfatória. O processo de registo implementado não consegue resolver a acumulação de erro de transformação entre as sucessivas nuvens de pontos causando a falha na operação de construção do modelo global. Assim sendo, o registo de nuvens de pontos num único modelo não foi conseguido com sucesso, embora tenham sido encontrados bons resultados para cada um dos algoritmos implementados nesta aplicação. Dessa forma, as malhas tridimensionais obtidas a partir dos modelos parciais dos objetos sugerem resultados razoáveis. |
|---|