Fotogrametría para realidad aumentada, un método de bajo costo aplicado al modelado 3D en escuelas secundarias

La realidad aumentada (RA) es una tecnología emergente, se ha destacado por apoyar el proceso educativo en distintos niveles, complementado y potenciado con el incremento del uso de dispositivos móviles en la actualidad. En ese sentido, se han identificado en la práctica y en la literatura, algunas barreras que minimizan el desarrollo de aplicaciones móviles con esta tecnología, principalmente en los niveles de básica primaria y secundaria, una de ellas es el modelado 3D, el cual puede demandar mayor tiempo y a la vez convertirse en un trabajo desafiante en ese nivel educativo. Para abordar esta preocupación, se ha diseñado un método orientado a usuarios con bajos conocimientos digitales, complementado con una serie de recomendaciones que permiten hacer uso de la técnica de fotogrametría para generar modelos tridimensionales de forma fácil, asequible y de bajo costo, para validar el método se ha creado un equipo de co-creación de profesores y estudiantes de grado décimo de bachiller, encargados de construir los objetos 3D para tres aplicaciones móviles desarrolladas en diferentes temáticas, a su vez, la evaluación se realizó desde dos perspectivas, primero el grupo de co-creación analiza la calidad de cada uno de los objetos generados, en una segunda instancia, las aplicaciones fueron evaluadas por un grupo de expertos en el tema, teniendo en cuenta su funcionamiento según heurísticas de usabilidad. En un caso de estudio, los estudiantes a su vez, también participaron en la evaluación de una aplicación. Los resultados de calidad y acoplamiento en cada uno de los desarrollos, han demostrado ser prometedores para futuros desarrollos en el campo educativo, incluso para otros niveles siguiendo el método propuesto

Exploiting Photogrammetric Targets for Industrial AR

In this work, we encourage the idea of using Photogrammetric targets for object tracking in Industrial Augmented Reality (IAR). Photogrammetric targets, especially uncoded circular targets, are widely used in the industry to perform 3D surface measurements. Therefore, an AR solution based on the uncoded circular targets can improve the work flow integration by reusing existing targets and saving time. These circular targets do not have coded patterns to establish unique 2D-3D correspondences between the targets on the model and their image projections. We solve this particular problem of 2D-3D correspondence of non-coplanar circular targets from a single image. We introduce a Conic pair descriptor, which computes the Eucledian invariants from circular targets in the model space and in the image space. A three stage method is used to compare the descriptors and compute the correspondences with up to 100% precision and 89% recall rates. We are able to achieve tracking performance of 3 FPS (2560x1920 pix) to 8 FPS (640x480 pix) depending on the camera resolution and the targets present in the scene