Artec SDK para un proceso de escaneo robótico automatizado y sin errores

Un grupo internacional de investigadores usaron el Escaneo Artec SDK y el Spider de Artec montado en un brazo robótico para desarrollar un método de escaneo automático que produce modelos de gran calidad, inclusive cuando se escanean objetos pequeños y geometría compleja. Un número de tests comparativos han probado que este nuevo método supera de manera efectiva las previas técnicas de escaneo.

[Figurín de yeso / Resultado basado en curvatura / Resultado basado en densidad / Resultado PR2]

Escanear objetos físicos en 3D puede presentar grandes retos, especialmente cuando el objeto tiene una textura complicada y oclusiones. Ha habido una gran cantidad de investigación que se ha llevado a cabo para eliminar la cantidad de datos dañados y puntos ciegos en imágenes 3D, y un equipo ha llegado a un resultado verdaderamente impresionante.

Un nuevo método de escaneo ha sido elaborado por un grupo de ingenieros de Visual Computing Research Center, la Universidad de Tel-Aviv, la Universidad de Newfoundland, la Universidad de Konstanz y Shandong University.

En una serie de experimentos, los investigadores usaron el escáner 3D de Artec montado en el brazo de un robot antropomórfico, PR!, para escanear varios objetos pequeños situados en una mesa de resina que el robot sostenía y rotaba en su otra mano.

Para sus experimentos el equipo escogió el Spider de Artec por encima de otras soluciones para escaneo 3D. Spider es una herramienta ideal para escanear objetos pequeños ya que ve inclusive los bordes más afilados y las parte más pequeñas.

Spider produce imágenes de extremada alta resolución (de hasta 0,1 mm) y precisión superior (de hasta 0,05 mm), capturando hasta 7,5 fotogramas por segundo y procesando 1.000.000 puntos por segundo. Los fotogramas son fusionados en tiempo real, lo cual quiere decir que no se requiere de un pos procesamiento complicado.

Junto con el software Artec Studio, es una pequeña herramienta poderosa para diseñadores, ingenieros e inventores de todo tipo, y con el Escaneo Artec SDK puede ser incorporado a cualquier sistema de escaneo especializado.

El objetivo principal de los experimentos era asegurar alta fidelidad en el escaneo de objetos. Este objetivo fue alcanzado al situar el escáner en los estratégicamente escogidos mejores puntos de visión (Next-Best-Views NBVs) para capturar de manera progresiva los detalles del objeto hasta que fueran alcanzadas tanto el trabajo completo como la alta fidelidad.

La idea del nuevo sistema de escaneo autónomo se resume en el análisis de los datos adquiridos por el escáner y la generación de un set de NBVs para el robot que escanea.

El proceso de escaneo empieza con un escaneo general del objeto para obtener una nube de puntos inicial que a grandes rasgos cubre una amplia porción de la superficie del objeto. Luego un set de NBVs, o puntos de vista, es generado basado en la ecuación Poisson.

Luego el robot mueve el escáner como para tomar snapshots de estos puntos de vista. Cuando la mano del robot que sostiene el escáner ha alcanzado el punto de vista asignado, el escaneo se realiza. El sistema obtiene el fotograma, el cual es luego registrado y fusionado con la imagen inicial.

Para evitar que se pierdan detalles, el nuevo algoritmo crea un mapa de seguridad, detectando de manera automática áreas de baja calidad en donde escaneos adicionales deben ser aplicados.

el proceso de escaneo fue programado usando el Escaneo Artec SDK. El escaneo sucede automáticamente y se detiene una vez el requerimiento específico de reconstrucción es alcanzado.

El nuevo algoritmo fue comparado con dos otros basados en NBV, uno enfocado en la visibilidad y otro en los límites. El nuevo método probó suministrar escaneo de más alta calidad.

[Basado en visibilidad / Centrado en los bordes / Resultado PR2]

Los investigadores también compararon el algoritmo a las aproximaciones basadas en la curvatura y en la densidad, para confirmar que su método entrega escaneos con una calidad que no tiene igual.

[Basado en curvatura (20 iteraciones de escaneo) / Basado en densidad (20 iteraciones de escaneo) / Resultado PR2 (10 iteraciones de escaneo)]

Adicionalmente, el equipo experimento con su algoritmo en otra plataforma robótica, un robot de industria de un brazo para escanear automáticamente y con alta calidad y fidelidad un objeto delicado con la imagen de un elefante.