Escáner 3D de luz estructurada

Sensor que puede crear escaneos 3D utilizando luz visible

Un escáner 3D de luz estructurada es un dispositivo que mide la forma tridimensional de un objeto proyectando patrones de luz (como cuadrículas o rayas) sobre él y capturando su deformación con cámaras. [1] Esta técnica permite una reconstrucción precisa de la superficie mediante el análisis del desplazamiento de los patrones proyectados, que se procesan en modelos 3D detallados utilizando algoritmos especializados .

Debido a su alta resolución y capacidades de escaneo rápido, los escáneres 3D de luz estructurada se utilizan en varios campos, incluidos el diseño industrial , el control de calidad , la preservación del patrimonio cultural, los juegos de realidad aumentada y las imágenes médicas . En comparación con el escaneo láser 3D , los escáneres de luz estructurada pueden ofrecer ventajas en velocidad y seguridad al utilizar fuentes de luz no coherentes como LED o proyectores en lugar de láseres . Este enfoque permite una captura de datos relativamente rápida en áreas grandes y reduce los posibles problemas de seguridad asociados con el uso del láser. Sin embargo, los escáneres de luz estructurada pueden verse afectados por las condiciones de iluminación ambiental y las propiedades reflectantes de los objetos escaneados.

Principio

Al proyectar una banda estrecha de luz sobre una superficie con forma tridimensional se produce una línea de iluminación que aparece distorsionada desde otras perspectivas que no sean la del proyector y puede utilizarse para la reconstrucción geométrica de la forma de la superficie (sección de luz).

Un método más rápido y versátil es la proyección de patrones formados por muchas rayas a la vez o por franjas arbitrarias, ya que permite la adquisición de una multitud de muestras simultáneamente. Visto desde diferentes puntos de vista, el patrón aparece geométricamente distorsionado debido a la forma de la superficie del objeto.

Aunque existen muchas otras variantes de proyección de luz estructurada , los patrones de franjas paralelas se utilizan ampliamente. La imagen muestra la deformación geométrica de una única franja proyectada sobre una superficie tridimensional simple. El desplazamiento de las franjas permite obtener con exactitud las coordenadas tridimensionales de cualquier detalle de la superficie del objeto.

Generación de patrones de luz.

Sistema de grabación de patrones de franjas con 2 cámaras (evitando obstrucciones)

Se han establecido dos métodos principales de generación de patrones de rayas: interferencia láser y proyección.

El método de interferencia láser funciona con dos frentes de haz láser planos y anchos. Su interferencia da como resultado patrones de líneas regulares y equidistantes. Se pueden obtener diferentes tamaños de patrón modificando el ángulo entre estos haces. El método permite la generación exacta y sencilla de patrones muy finos con una profundidad de campo ilimitada. Las desventajas son el alto costo de implementación, las dificultades para proporcionar la geometría ideal del haz y los efectos típicos del láser, como el ruido de moteado y la posible autointerferencia con partes del haz reflejadas desde los objetos. Normalmente, no hay forma de modular franjas individuales, como con los códigos Gray.

El método de proyección utiliza luz incoherente y funciona básicamente como un proyector de vídeo . Los patrones se generan normalmente haciendo pasar la luz a través de un modulador de luz espacial digital , que normalmente se basa en una de las tres tecnologías de proyección digital más extendidas en la actualidad, moduladores de cristal líquido transmisivo , cristal líquido reflectante sobre silicio (LCOS) o de procesamiento digital de la luz (DLP; microespejo móvil), que tienen diversas ventajas y desventajas comparativas para esta aplicación. Sin embargo, se podrían utilizar y se han utilizado otros métodos de proyección.

Los patrones generados por los proyectores de pantallas digitales presentan pequeñas discontinuidades debido a los límites de píxeles en las pantallas. Sin embargo, los límites suficientemente pequeños prácticamente se pueden ignorar, ya que se igualan con el más mínimo desenfoque.

Un sistema de medición típico consta de un proyector y al menos una cámara. Para muchas aplicaciones, se ha demostrado que resulta útil disponer de dos cámaras en lados opuestos del proyector.

La luz estructurada invisible (o imperceptible ) utiliza luz estructurada sin interferir con otras tareas de visión artificial para las que el patrón proyectado resultaría confuso. Algunos métodos de ejemplo incluyen el uso de luz infrarroja o de velocidades de cuadros extremadamente altas que alternan entre dos patrones exactamente opuestos. [2]

Calibración

Un escáner 3D en una biblioteca. Los paneles de calibración se pueden ver a la derecha.

Las distorsiones geométricas debidas a la óptica y la perspectiva deben compensarse mediante la calibración del equipo de medición, utilizando superficies y patrones de calibración especiales. Para describir las propiedades de imagen de los proyectores y las cámaras se utiliza un modelo matemático. Basado esencialmente en las propiedades geométricas simples de una cámara estenopeica , el modelo también debe tener en cuenta las distorsiones geométricas y la aberración óptica de los lentes de los proyectores y las cámaras. Los parámetros de la cámara, así como su orientación en el espacio, pueden determinarse mediante una serie de mediciones de calibración, utilizando el ajuste del haz fotogramétrico .

Análisis de patrones de rayas

Los patrones de rayas observados contienen varias pistas de profundidad. El desplazamiento de cualquier raya individual se puede convertir directamente en coordenadas 3D. Para ello, se debe identificar la raya individual, lo que se puede lograr, por ejemplo, trazando o contando rayas (método de reconocimiento de patrones). Otro método común proyecta patrones de rayas alternantes, lo que da como resultado secuencias de código Gray binario que identifican el número de cada raya individual que golpea el objeto. Una pista de profundidad importante también resulta de los anchos de rayas variables a lo largo de la superficie del objeto. El ancho de las rayas es una función de la inclinación de una parte de la superficie, es decir, la primera derivada de la elevación. La frecuencia y la fase de las rayas proporcionan pistas similares y se pueden analizar mediante una transformada de Fourier . Finalmente, recientemente se ha discutido la transformada wavelet para el mismo propósito.

En muchas implementaciones prácticas se obtienen series de mediciones que combinan reconocimiento de patrones, códigos Gray y transformada de Fourier para una reconstrucción completa e inequívoca de formas.

Se ha demostrado otro método que también pertenece al área de proyección de franjas, utilizando la profundidad de campo de la cámara. [3]

También es posible utilizar patrones proyectados principalmente como medio de inserción de estructuras en escenas, para una adquisición esencialmente fotogramétrica .

Precisión y alcance

La resolución óptica de los métodos de proyección de franjas depende del ancho de las franjas utilizadas y de su calidad óptica. También está limitada por la longitud de onda de la luz.

Una reducción extrema del ancho de las franjas resulta ineficaz debido a las limitaciones en la profundidad de campo, la resolución de la cámara y la resolución de la pantalla. Por lo tanto, el método de desplazamiento de fase se ha establecido ampliamente: se toman al menos 3, normalmente unas 10 exposiciones con franjas ligeramente desplazadas. Las primeras deducciones teóricas de este método se basaban en franjas con una modulación de intensidad en forma de onda sinusoidal, pero los métodos funcionan también con franjas moduladas "rectangulares", como las que se obtienen de las pantallas LCD o DLP. Mediante el desplazamiento de fase, se pueden resolver detalles de la superficie de, por ejemplo, 1/10 del paso de la franja.

La perfilometría actual de patrones de franjas ópticas permite, por tanto, resoluciones de detalle de hasta la longitud de onda de la luz, por debajo de 1 micrómetro en la práctica o, con patrones de franjas más grandes, de aproximadamente 1/10 del ancho de la franja. En lo que respecta a la precisión de nivel, la interpolación sobre varios píxeles de la imagen de la cámara adquirida puede producir una resolución de altura fiable y también una precisión de hasta 1/50 de píxel.

Se pueden medir objetos de cualquier tamaño con patrones de rayas y configuraciones correspondientemente grandes. Se han documentado aplicaciones prácticas con objetos de varios metros de tamaño.

Las cifras de precisión típicas son:

  • Planaridad de una superficie de 2 pies (0,61 m) de ancho, a 10 micrómetros (0,00039 pulgadas).
  • Forma de una cámara de combustión de motor a 2 micrómetros (7,9 × 10 −5  pulgadas) (elevación), produciendo una precisión de volumen 10 veces mejor que con la dosificación volumétrica.
  • Forma de un objeto de 2 pulgadas (51 mm) de tamaño, hasta aproximadamente 1 micrómetro (3,9 × 10 −5  pulgadas)
  • Radio del filo de una cuchilla de, por ejemplo, 10 micrómetros (0,00039 pulgadas), hasta ±0,4 μm

Como el método puede medir formas desde una única perspectiva a la vez, es necesario combinar formas tridimensionales completas a partir de diferentes mediciones en diferentes ángulos. Esto se puede lograr colocando puntos de referencia en el objeto y combinando perspectivas posteriormente haciendo coincidir estos marcadores. El proceso se puede automatizar montando el objeto en una plataforma giratoria motorizada o en un dispositivo de posicionamiento CNC . Los marcadores también se pueden aplicar en un dispositivo de posicionamiento en lugar de en el propio objeto.

Los datos 3D recopilados se pueden utilizar para recuperar datos y modelos CAD (diseño asistido por computadora) de componentes existentes ( ingeniería inversa ), muestras o esculturas hechas a mano, objetos naturales o artefactos.

Desafíos

Como ocurre con todos los métodos ópticos, las superficies reflectantes o transparentes plantean dificultades. Los reflejos hacen que la luz se refleje fuera de la cámara o directamente en su óptica. En ambos casos, se puede superar el rango dinámico de la cámara. Las superficies transparentes o semitransparentes también plantean grandes dificultades. En estos casos, es habitual recubrir las superficies con una fina laca opaca solo para fines de medición. Un método reciente maneja objetos altamente reflectantes y especulares insertando un difusor unidimensional entre la fuente de luz (por ejemplo, un proyector) y el objeto que se va a escanear. [4] Se han propuesto técnicas ópticas alternativas para manejar objetos perfectamente transparentes y especulares. [5]

Las reflexiones dobles y las interreflexiones pueden hacer que el patrón de rayas se superponga con luz no deseada, eliminando por completo la posibilidad de una detección adecuada. Por lo tanto, las cavidades reflectantes y los objetos cóncavos son difíciles de manejar. También es difícil manejar materiales translúcidos, como piel, mármol, cera, plantas y tejido humano debido al fenómeno de dispersión subsuperficial. Recientemente, ha habido un esfuerzo en la comunidad de visión por computadora para manejar este tipo de escenas ópticamente complejas mediante el rediseño de los patrones de iluminación. [6] Estos métodos han mostrado resultados prometedores de escaneo 3D para objetos tradicionalmente difíciles, como concavidades de metal altamente especulares y velas de cera translúcidas. [7]

Velocidad

Si bien en la mayoría de las variantes de luz estructurada se deben tomar varios patrones por fotografía, existen implementaciones de alta velocidad disponibles para diversas aplicaciones, por ejemplo:

  • Inspección de precisión en línea de componentes durante el proceso de producción.
  • Aplicaciones de atención médica, como la medición en vivo de las formas del cuerpo humano o las microestructuras de la piel humana.

Se han propuesto aplicaciones cinematográficas, por ejemplo, la adquisición de datos de escenas espaciales para televisión tridimensional.

Aplicaciones

  • Los sistemas de metrología óptica industrial (ATOS) de GOM GmbH utilizan tecnología de luz estructurada para lograr una alta precisión y escalabilidad en las mediciones. Estos sistemas cuentan con un sistema de autocontrol para el estado de calibración, la precisión de la transformación, los cambios ambientales y el movimiento de las piezas, con el fin de garantizar datos de medición de alta calidad. [8]
  • Proyecto Tango SLAM ( localización y mapeo simultáneos ) de Google que utiliza tecnologías de profundidad, como luz estructurada, tiempo de vuelo y estéreo. El tiempo de vuelo requiere el uso de un proyector infrarrojo (IR) y un sensor IR; el estéreo no.
  • MainAxis srl produce un escáner 3D que utiliza una tecnología patentada avanzada que permite el escaneo 3D a todo color y con un tiempo de adquisición de unos pocos microsegundos, utilizado en aplicaciones médicas y otras.
  • Una tecnología de PrimeSense , utilizada en una versión anterior de Microsoft Kinect , utilizaba un patrón de puntos infrarrojos proyectados para generar una imagen tridimensional densa. (Más tarde, Microsoft Kinect pasó a utilizar una cámara de tiempo de vuelo en lugar de luz estructurada).
  • Occipital
    • El sensor de estructura utiliza un patrón de puntos infrarrojos proyectados, calibrados para minimizar la distorsión y generar una imagen 3D densa.
    • Structure Core utiliza una cámara estéreo que se compara con un patrón aleatorio de puntos infrarrojos proyectados para generar una imagen 3D densa.
  • La cámara Intel RealSense proyecta una serie de patrones infrarrojos para obtener la estructura 3D.
  • El sistema Face ID funciona proyectando más de 30.000 puntos infrarrojos sobre el rostro y produciendo un mapa facial en 3D.
  • El sensor VicoVR utiliza un patrón de puntos infrarrojos para el seguimiento del esqueleto.
  • Chiaro Technologies utiliza un patrón único diseñado de puntos infrarrojos llamado Luz Simbólica para transmitir nubes de puntos 3D para aplicaciones industriales.
  • Venta de moda a medida
  • 3D- Inspección óptica automatizada
  • Medición de formas de precisión para el control de producción (por ejemplo, álabes de turbinas)
  • Ingeniería inversa (obtención de datos CAD de precisión a partir de objetos existentes)
  • Medición de volumen (por ejemplo, volumen de la cámara de combustión en motores)
  • Clasificación de materiales y herramientas de rectificado
  • Medición de estructuras de precisión de superficies terrestres.
  • Determinación del radio de las hojas de herramientas de corte
  • Medición precisa de planaridad
  • Documentación de objetos del patrimonio cultural
  • Captura de entornos para juegos de realidad aumentada
  • Medición de la superficie de la piel para cosmética y medicina
  • Medición de la forma del cuerpo
  • Inspecciones de ciencia forense
  • Estructura y rugosidad del pavimento de la carretera
  • Medición de arrugas en tela y cuero.
  • Microscopía de iluminación estructurada
  • Medición de la topografía de células solares [9]
  • El sistema de visión 3D hace posible el robot de cumplimiento electrónico de DHL [10]

Software

  • 3DUNDERWORLD SLS – CÓDIGO ABIERTO [11]
  • Escáner 3D DIY basado en luz estructurada y visión estereoscópica en lenguaje Python [12]
  • SLStudio: luz estructurada en tiempo real de código abierto [13]

Véase también

Referencias

  1. ^ Borko Furht (2008). Enciclopedia de Multimedia (2ª ed.). Saltador. pag. 222.ISBN 978-0-387-74724-8.
  2. ^ Fofi, David; T. Sliwa; Y. Voisin (enero de 2004). "Un estudio comparativo sobre luz estructurada invisible" (PDF) . Imágenes electrónicas SPIE: aplicaciones de visión artificial en la inspección industrial XII . San José, EE. UU., págs. 90–97.
  3. ^ "Tiefenscannende Streifenprojektion (DSFP) con calibración 3D". Universidad de Stuttgart (en alemán). Archivado desde el original el 9 de abril de 2013.
  4. ^ Shree K. Nayar y Mohit Gupta, Luz estructurada difusa, Actas de la Conferencia internacional IEEE sobre fotografía computacional, 2012
  5. ^ Eron Steger y Kiriakos N. Kutulakos (2008). "Una teoría de la forma 3D refractiva y especular mediante triangulación de la trayectoria de la luz". Int. J. Computer Vision, vol. 76, núm. 1.
  6. ^ Mohit Gupta, Amit Agrawal, Ashok Veeraraghavan y Srinivasa G. Narasimhan (2011). "Medición de la forma en presencia de interreflexiones, dispersión subsuperficial y desenfoque". Proc. CVPR.{{cite news}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  7. ^ Mohit Gupta; Shree K. Nayar (2012). "Microdesplazamiento de fase". Proc. CVPR.
  8. ^ "ATOS – Tecnología de escaneo 3D industrial". GOM GmbH . Consultado el 9 de julio de 2018 .
  9. ^ Walecki, WJ; Szondy, F.; Hilali, MM (2008). "Metrología topográfica de superficie en línea rápida que permite el cálculo de tensiones para la fabricación de células solares con un rendimiento superior a 2000 obleas por hora". Measurement Science and Technology . 19 (2): 025302. doi :10.1088/0957-0233/19/2/025302. S2CID  121768537.
  10. ^ "El sistema de visión 3D permite el funcionamiento del robot de logística electrónica de DHL". The Robot Report . 12 de diciembre de 2018.
  11. ^ Kyriakos Herakleous y Charalambos Poullis (2014). "3DUNDERWORLD-SLS: Un sistema de escaneo de luz estructurada de código abierto para la adquisición rápida de geometría". arXiv : 1406.6595 [cs.CV].
  12. ^ Hesam H. (2015). "Escáner 3D DIY basado en luz estructurada y visión estéreo en lenguaje Python".
  13. ^ Wilm, Jakob; Olesen, Oline V.; Larsen, Rasmus (2014). "SLStudio: marco de código abierto para luz estructurada en tiempo real". 2014 4th International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications (IPTA) . págs. 1–4. doi :10.1109/IPTA.2014.7002001. ISBN 978-1-4799-6463-5.S2CID206932100  .

Fuentes

  • Fechteler, P., Eisert, P., Rurainsky, J.: Escaneo facial 3D rápido y de alta resolución. Procedimiento de ICIP 2007
  • Fechteler, P., Eisert, P.: Clasificación adaptativa del color para sistemas de luz estructurada Proc. de CVPR 2008
  • Liu Kai, Wang Yongchang, Lau Daniel L., Hao Qi, Hassebrook Laurence G. (2010). "Esquema de patrón de doble frecuencia para medición de formas 3-D a alta velocidad". Optics Express . 18 (5): 5229–5244. Bibcode :2010OExpr..18.5229L. doi : 10.1364/oe.18.005229 . PMID  20389536.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  • Kai Liu, Yongchang Wang, Daniel L. Lau, Qi Hao, Laurence G. Hassebrook: Modelo gamma y su análisis para la perfilometría de medición de fase. J. Opt. Soc. Am. A, 27: 553–562, 2010
  • Yongchang Wang, Kai Liu, Daniel L. Lau, Qi Hao, Laurence G. Hassebrook: Estrategia de patrón de relación señal-ruido máxima para métodos de cambio de fase en iluminación con luz estructurada, J. Opt. Soc. Am. A, 27(9), págs. 1962–1971, 2010
  • Peng T., Gupta SK (2007). "Modelo y algoritmos para la construcción de nubes de puntos utilizando patrones de proyección digital" (PDF) . Revista de informática y ciencias de la información en ingeniería . 7 (4): 372–381. CiteSeerX  10.1.1.127.3674 . doi :10.1115/1.2798115.
  • Hof, C., Hopermann, H.: Comparación de la medición in vivo y por réplica de la microtopografía de la piel humana Universidad de las Fuerzas Armadas Federales, Hamburgo
  • Frankowski, G., Chen, M., Huth, T.: Medición de formas 3D en tiempo real con proyección de franjas digitales mediante dispositivos de microespejos (DMD) de Texas Instruments Proc. SPIE-Vol. 3958(2000), págs. 90–106
  • Frankowski, G., Chen, M., Huth, T.: Medición óptica de las coordenadas 3D y del volumen de la cámara de combustión de las culatas de los cilindros de los motores, procedimiento de "Fringe 2001", págs. 593-598
  • Je, Changsoo; Lee, Sang Wook; Park, Rae-Hong (2012). "Patrón de permutación de franjas de color para la obtención rápida de imágenes de rangos de luz estructurada". Optics Communications . 285 (9): 2320–2331. Bibcode :2012OptCo.285.2320J. doi :10.1016/j.optcom.2012.01.025.
  • Je, Changsoo; Lee, Sang Wook; Park, Rae-Hong (2004). "Patrón de franjas de color de alto contraste para la obtención rápida de imágenes de rangos de luz estructurada". Visión artificial - ECCV 2004. Apuntes de clase en informática. Vol. 3021. págs. 95–107. arXiv : 1508.04981 . doi :10.1007/978-3-540-24670-1_8. ISBN 978-3-540-21984-2. Número de identificación del sujeto  13277591.
  • Elena Stoykova, Jana Harizanova, Venteslav Sainov: Perfilometría de proyección de patrones para la medición de coordenadas 3D de escenas dinámicas. En: Three Dimensional Television, Springer, 2008, ISBN 978-3-540-72531-2 
  • Song Zhang, Peisen Huang: Medición de formas tridimensionales en tiempo real y de alta resolución (tesis doctoral, Stony Brook Univ., 2005)
  • Tao Peng: Algoritmos y modelos para la medición de formas tridimensionales mediante proyecciones de franjas digitales (tesis doctoral, Universidad de Maryland, EE. UU., 2007)
  • W. Wilke: Segmentierung und Approximation großer Punktwolken (Disertación Univ. Darmstadt, 2000)
  • G. Wiora: Optische 3D-Messtechnik Präzise Gestaltvermessung mit einem erweiterten Streifenprojektionsverfahren (Disertación Univ. Heidelberg, 2001)
  • Klaus Körner, Ulrich Droste: Tiefenscannende Streifenprojektion (DSFP) Universidad de Stuttgart (más referencias en inglés en el sitio)
  • R. Morano, C. Ozturk, R. Conn, S. Dubin, S. Zietz, J. Nissano, "Luz estructurada utilizando códigos pseudoaleatorios", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20 (3)(1998)322–327

Lectura adicional

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