Scanner a 3D

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, João Filipe Cruz
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/52459
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores
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spelling Scanner a 3DScanner 3DMicrosoft KinectPoint Cloud LibraryEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasDissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresAo longo dos anos, a diminuição do custo dos equipamentos de digitalização 3D levou à sua utilização em diversas novas áreas. Contudo, as soluções existentes no mercado para scanners a 3D ainda não são muito práticas nem muito acessíveis financeiramente Em 2010, com o lançamento do sensor Kinect pela Microsoft foram criadas um conjunto de novas oportunidades na área da computação e visão por computador. Os sensores de profundidade de baixo custo são uma alternativa atraente aos scanners a laser. Devido ao seu hardware simples e económico este dispositivo tem vindo a emergir no mercado como uma solução de mapeamento e digitalização 3D. A principal motivação deste trabalho é avaliar a utilização do sensor Microsoft Kinect na reconstrução de modelos tridimensionais de pequenos objetos. A utilização de uma plataforma rotativa permite facilitar o processo de captura da informação 3D de um objeto. A biblioteca Point Cloud Library (PCL) tem como objetivo fornecer suporte para todos os blocos de construção que uma aplicação 3D necessita, a partir dos dados das nuvens de pontos obtidos por dispositivos de perceção tridimensional. Como resultado da implementação deste trabalho é possível obter diversas nuvens de pontos de um determinado objeto posicionado numa superfície plana, filtrar e segmentar a informação do ambiente que o rodeia e aplicar um processo de registo de nuvens de pontos capaz de devolver um modelo global desse objeto. O modelo resultante é suavizado por forma a remover alguns erros inerentes à captura por este sensor e reconstruído numa malha tridimensional para que seja posteriormente utilizado num programa de CAD. Os resultados indicam que apesar da baixa resolução e da natureza bastante ruidosa do sensor Kinect, a qualidade dos modelos 3D dos objetos é satisfatória. O processo de registo implementado não consegue resolver a acumulação de erro de transformação entre as sucessivas nuvens de pontos causando a falha na operação de construção do modelo global. Assim sendo, o registo de nuvens de pontos num único modelo não foi conseguido com sucesso, embora tenham sido encontrados bons resultados para cada um dos algoritmos implementados nesta aplicação. Dessa forma, as malhas tridimensionais obtidas a partir dos modelos parciais dos objetos sugerem resultados razoáveis.Over the years, 3D scanning devices cost reduction has led to its use in several new areas. However, existing solutions in the market for 3D scanners are still not very practical or affordable financially. In 2010, with Kinect sensor release from Microsoft a set of new opportunities in the field of computing and computer vision were created. Low-cost depth sensors are an attractive alternative to laser scanners. Due to its simple and inexpensive hardware, this device has emerged in the market as a mapping and 3D scanning solution. The main motivation of this work is to evaluate the use of the Microsoft Kinect sensor in the three-dimensional models reconstruction of small objects. The use of a rotating platform facilitates the 3D information capturing process of an object. The Point Cloud Library (PCL) aims to provide support for all the building blocks that a 3D application needs, from the point clouds data obtained by three-dimensional perception devices. As a result of this work implementation is possible to obtain different point clouds of a particular object positioned on a flat surface, to filter and to segment information of the environment that surrounds it and to apply a point cloud registration process capable of returning a global model of that object. The resulting model is smoothed in order to remove some errors inherent to the capture by this sensor and rebuilt in a three-dimensional mesh to be further used in a CAD program. The results show that in despite of the low resolution and very noisy nature of Kinect sensor, the quality of the 3D models of the objects is satisfactory. The implemented registration process can’t resolve the accumulation of processing error between successive point clouds failing the global model building operation. Therefore, the point cloud into a single register has not been successfully achieved, although good results have been found for each of the algorithms implemented in this application. Thus, the three-dimensional meshes obtained from the objects partial models suggest reasonable results.Ribeiro, António FernandoTrigueiros, Paulo José de Albuquerque CardosoUniversidade do MinhoSousa, João Filipe Cruz20152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/52459por201877090info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:36:30Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/52459Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:32:36.056600Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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