View Planning Approach for Automatic 3D Digitization of Unknown Objects

International audienceThis paper addresses the view planning problem for the digitization of 3D objects without prior knowledge on their shape and presents a novel surface approach for the Next Best View (NBV) computation. The proposed method uses the concept of Mass Vector Chains (MVC) to define the global orientation of the scanned part. All of the viewpoints satisfying an orientation constraint are clustered using the Mean Shift technique to construct a first set of candidates for the NBV. Then, a weight is assigned to each mode according to the elementary orientations of its different descriptors. The NBV is chosen among the modes with the highest weights and which comply with the robotics constraints. Eventually, our method is generic since it is applicable to all kinds of scanners. Experiments applying a digitization cell demonstrate the feasibility and the efficiency of the approach which leads to an intuitive and fast 3D acquisition while moving efficiently the ranging device

Production automatique de modèles tridimensionnels par numérisation 3D

La numérisation 3D telle que pratiquée aujourd'hui repose essentiellement sur les connaissances de l'opérateur qui la réalise. La qualité des résultats reste très sensible à la procédure utilisée et par conséquent aux compétences de l'opérateur. Ainsi, la numérisation manuelle est très coûteuse en ressources humaines et matérielles et son résultat dépend fortement du niveau de technicité de l'opérateur. Les solutions de numérisation les plus avancées en milieu industriel sont basées sur une approche d'apprentissage nécessitant une adaptation manuelle pour chaque pièce. Ces systèmes sont donc semi-automatiques compte tenu de l'importance de la contribution humaine pour la planification des vues.Mon projet de thèse se focalise sur la définition d'un procédé de numérisation 3D automatique et intelligente. Ce procédé est présenté sous forme d'une séquence de processus qui sont la planification de vues, la planification de trajectoires, l'acquisition et les post-traitements des données acquises. L'originalité de notre démarche de numérisation est qu'elle est générique parce qu'elle n'est pas liée aux outils et méthodes utilisés pour la réalisation des tâches liées à chaque processus. Nous avons également développé trois méthodes de planification de vues pour la numérisation d'objets sans connaissance a priori de leurs formes. Ces méthodes garantissent une indépendance des résultats par rapport au savoir-faire de l'opérateur. L'originalité de ces approches est qu'elles sont applicables à tous types de scanners. Nous avons implanté ces méthodes sur une cellule de numérisation robotisée. Nos approches assurent une reconstruction progressive et intelligente d'un large panel d'objets de différentes classes de complexité en déplaçant efficacement le scannerThe manual 3D digitization process is expensive since it requires a highly trained technician who decides about the different views needed to acquire the object model. The quality of the final result strongly depends, in addition to the complexity of the object shape, on the selected viewpoints and thus on the human expertise. Nowadays, the most developed digitization strategies in industry are based on a teaching approach in which a human operator manually determines one set of poses for the ranging device. The main drawback of this methodology is the influence of the operator's expertise. Moreover, this technique does not fulfill the high level requirement of industrial applications which require reliable, repeatable, and fast programming routines.My thesis project focuses on the definition of a procedure for automatic and intelligent 3D digitization. This procedure is presented as a sequence of processes that are essentially the view planning, the motion planning, the acquisition and the post-processing of the acquired data. The advantage of our procedure is that it is generic since it is not performed for a specific scanning system. Moreover, it is not dependent on the methods used to perform the tasks associated with each elementary process. We also developed three view planning methods to generate a complete 3D model of unknown and complex objects that we implemented on a robotic cell. Our methods enable fast and complete 3D reconstruction while moving efficiently the scanner. Additionaly, our approaches are applicable to all kinds of range sensors.DIJON-BU Doc.électronique (212319901) / SudocSudocFranceF