Uso de arquitetura embarcada para automação do processo de aquisição de imagens para escaneamento 3D de baixo custo

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama (FGA), Engenharia Eletrônica, 2018.O conceito de imageamento 3D tem se popularizado atualmente e passado para um âmbito cada vez mais próximo dos consumidores. Os sensores de profundidade, que são os principais elementos do processo, são facilmente encontrados, de forma direta ou indireta, pois até mesmo video-games fazem uso dessa tecnologia. Assim, tal processo de popularização não se deu apenas pelo crescente uso de impressoras 3D como também pelo fato de grandes empresas terem introduzido no mercado a definição e funcionalidade da realidade aumentada. A construção da imagem-objeto 3D ocorre de diversas maneiras, uma das formas é fazer a leitura do objeto por imagem ou vídeo a partir de diversas posições e obter frames para construção da imagem 3D em computador. Todavia, esse processo executado de forma manual é impertinente, o que torna relevante a introdução de automatização, tendo em vista que uma tecnologia será aplicada sobre o processo de escaneamento sem assistência humana manual. O objetivo desse trabalho é entender o funcionamento do processo de escaneamento 3D e propor a automatização da obtenção e envio de imagens, evitando movimentações manuais pelo o usuário e permitindo que nuvem de pontos sejam geradas com o processo de formação do objeto 3D, feito em um computador pessoal através do uso de softwares com a técnica de fotogrametria. Além do motor para movimento, um Raspberry Pi é usado para fazer a aquisição das imagens e para mostrar uma interface de controle com touchscreen para o usuário. Baseado em um system-on-chip, a ferramenta proposta vai conter uma plataforma giratória para o posicionamento de objetos, além da câmera, oferecendo o envio das fotos de forma automatizada para posterior geração de objetos tridimensionais.The concept of 3D imaging has become popular today and getting closer of consumers. The depth sensors, which are the main elements of the process, are easily found, directly or indirectly, because even video-games make use of this technology. Thus, this process of popularization was not only due to the increasing use of 3D printers but also by the fact that large companies introduced the definition and functionality of augmented reality. The construction of the 3D image-object occurs in several ways, one way is to read the object by image or video from several positions and to obtain frames for the construction of the 3D image on a computer. However, this manually executed process is impertinent, which makes the introduction of automation relevant, since a technology will be applied to the scanning process without manual human assistance. The objective of this work is to understand the operation of the 3D scanning process and propose the automation of obtaining and sending images, avoiding manual movements by the user and allowing cloud of points to be generated with the process of forming the 3D object, all this is going to be make in a personal computer through the use of programs. with the photogrammetry technique. In addition to the motion engine, a Raspberry Pi is used to make the acquisition of the images and to show a control interface with touchscreen for the user. Based on a system-on-chip, the proposed tool will contain a rotating platform for positioning objects, in addition to the camera, offering the sending of the photos in an automated way for later generation of three-dimensional objects

Aktive daten- und modellbasierte Sensorpositionierung zur 3-D Vermessung

Im Bereich der dreidimensionalen Objektrekonstruktion und -inspektion ist die Ansichtenplanung eines der zentralen Probleme. Es erlaubt die Bestimmung geeigneter Sensorparameter, um ein Messobjekt hochgenau und vollständig mit wenigen Ansichten zu erfassen. Dadurch können kürzere Ansichtenpläne erstellt werden, welche zu genaueren und vollständigeren Rekonstruktionen führen. Traditionelle Verfahren zur Ansichtenplanung, der Bestimmung der besten nächsten Ansicht (Next Best View, NBV) streben entweder nach der Maximierung der Vollständigkeit oder der Minimierung der Unsicherheit. Im Gegensatz dazu erlaubt die in dieser Arbeit vorgestellte modellbasierte Mehrschrittplanung, unter Berücksichtigung des zum größten Eigenwert der geschätzten Messunsicherheit gehörenden Eigenvektors (sog. erweitertes E-Kriterium), die gemeinsame Optimierung von Vollständigkeit und Genauigkeit. Dazu muss der verwendete Sensor genau modelliert und seine charakteristische Messunsicherheit experimentell bestimmt werden. Der gezeigte Ansatz ist sowohl in der daten- als auch der modellgetriebenen Ansichtenplanung anwendbar. Die Planungsmethode erzielt auch bei komplexen Messobjekten gute Ergebnisse. Die vorliegende Arbeit setzt den Planungsansatz in einen der Messdatenaufnahme vorangestelltem Berechnungsschritt für einen streifenprojektionsbasierten 3-D-Scanner um, veri?ziert die Vorteile durch Experimente und vergleicht die erzielten Ergebnisse mit menschlichen Bedienern und einem aktuellen Ansatz aus der Literatur. Dazu wird eine umfangreiche Bewertungsmethodik entwickelt. Diese umfasst neben einem komplexen Testobjekt für die Ansichtenplanung auch die detaillierte Bewertung der Messergebnisse hinsichtlich der benötigten Ansichtenanzahl, erzielten Vollständigkeit und Genauigkeit. Die vorgestellten Methoden werden zusätzlich zum Testobjekt auch mit verschiedenen, repräsentativen Messobjekten für die 3-D Rekonstruktion und Inspektion getestet