Appunti di Ingegneria Inversa

un angolo di triangolazione più ampio, che permette di coprire una superficie maggiore, ma diminuisce la precisione della misurazione. Step 2: Formatta il testo utilizzando i tag html appropriati.

problemi di copertura (non riesco a scannerizzare l'oggetto), se l'avvicino troppo la prestazione metrologica dello scanner peggiora, perciò ho un range utile di 15°-30°. Dati scadenti vicino al bordo esterno.

Copertura: è un problema sia per la triangolazione laser-camera che per la triangolazione tra due telecamere. La camera vede una certa parte dell'oggetto e il proiettore un'altra perché alcune parti dell'oggetto occludono la vista o al laser o alla camera. Per ridurre il problema dovrei avvicinare il più possibile la camera e il proiettore in modo che quello che vede il proiettore sia circa quello che vede la camera, ma se li avvicino troppo ho delle prestazioni scadenti. Per avere buone prestazioni dovrei allontanarmi ma così avrei un problema di copertura. In pratica si fa sì che l'angolo fra gli assi ottici sia intorno ai 15°-30°.

Se abbiamo un oggetto fatto in questo modo (un tappo alto e largo)

Circa 10cm) il fondo non riusciamo a scansionarlo proprio per un problema di copertura se il dispositivo è troppo lontano, se lo avviciniamo riusciamo anche a scansionare il fondo. Ci sono degli scanner che permettono di aggiustare l'angolo e la posizione relativa tra le telecamere.

Quando l'oggetto ha una superficie molto morbida (quasi piatta) possiamo allontanare le telecamere e ottenere una prestazione metrologica migliore, quando l'oggetto ha dei recessi che altrimenti non potremmo scansionare è necessario allontanare le telecamere.

Peggioramento dei dati vicino al bordo esterno dell'oggetto

Quando i raggi ottici o i raggi del laser arrivano al bordo dell'oggetto si vede che a parità di variazione di un pixel sulle immagini acquisite può corrispondere una variazione grande del punto sull'oggetto.

Quando i raggi ottici tendono a diventare tangenti all'oggetto, anche la variazione di un solo pixel sul sensore (che potrebbe

essere accidentale) portaad una notevole differenza nelle coordinate del punto rilevato, perciò i puntivicini alla fine dell’oggetto sono affetti da un errore clamoroso, tant’è chespesso si cerca di toglierli.

Esempi di scanner

Questo è molto grande, ma ormai è fuori commercio. Questo scanner è fatto inquesto modo, cioè molto rigido perché deve essere nota e fissa la posizionedella tavola rotante rispetto alle telecamere, se no non posso comporrecorrettamente le acquisizioni. La traversa si muove lungo quel montante(quella colonna) e devo sapere come si muove la traversa in modo moltopreciso perciò ancora ho la necessità di una struttura così rigida.

Questi sono dispositivi vecchi. Nella prima immagine si vede il primo scannerche fu realizzato dall’università di Stanford per scansionare il David diMichelangelo. La seconda immagine mostra uno scannerino commerciale in cuiabbiamo da una parte la camera,

dall'altra il proiettore e la tavola rotante l'intero gruppo trasla rispetto alla base (la scatola che contiene la camera e il laser, che sono fissi l'una rispetto all'altro, trasla). L'ultima foto mostra un face-scanner in cui ho la persona che si muove su una tavola rotante e il gruppo di triangolazione che si trova all'altezza del viso. Questo è un dispositivo molto più moderno, è uno dei più famosi, costa 70000€ e ha proiettore di luce e telecamera. C'è una variante in nero più performante e anche una versione che si chiama Range 7 che è l'ultimo modello uscito con prestazioni ancora più elevate. Questo è uno scannerino che costa relativamente poco (circa 2000 €). Questo ha due telecamere per avere due volumi di lavoro diversi: se scansiono un oggetto piccolo che sta vicino ne uso una, se scansiono un oggetto grande più distante ne uso un'altra. Il principio diil corpo umano si trova nello spazio in base alla posizione delle frange di luce proiettate e rilevate dalla telecamera. In questo modo, la Kinect può riconoscere e tracciare i movimenti del corpo umano per scopi di gioco o di interazione con l'utente.è questo modello all'interno delle nuvole di punti in tempo reale. Infatti l'algoritmo implementato per fare questo è fatto a livello di hardware e poi l'algoritmo è trasformato in un circuito. Abbiamo due telecamere e un proiettore: la triangolazione avviene tra la camera e il proiettore di luce mentre la camera nel mezzo non è sfruttata. Una è una telecamera normale e l'altra acquisisce l'infrarosso (non l'infrarosso termico ma il vicino infrarosso). Quella che è sensibile all'infrarosso ha un rivestimento a specchio che riflette la luce nella lunghezza d'onda del visibile e fa passare l'infrarosso. Il proiettore proietta la luce nell'infrarosso perciò la camera è pensata per acquisire solo la luce infrarossa del proiettore. La seconda telecamera serve per acquisire l'immagine normale e magari anche la texture del modello 3D (acquisisce i colori). Il proiettore

emette un pattern di luce nel vicino infrarosso che illumina lascena. Il pattern sembra una selva di puntini apparentemente casuale (pattern pseudo-random) ma è noto a chi scrive l'algoritmo, perché comunque il pattern è deterministico. Questi punti creano delle feature di triangolazione; ogni punto corrisponde ad un raggio ottico perciò posso acquisire le coordinate 3D di tutti questi puntini andando a intersecare la retta, che parte dal centro della telecamera e passa per il piano immagine da quel puntino, e la direzione del puntino stesso che esce dal proiettore. Come faccio a capire quale punto del pattern corrisponde a quello sull'immagine? Lo si fa con una correlazione delle due immagini, cioè ci si chiede quanto è simile l'immagine del pattern all'immagine della scena con i punti proiettati sopra: per farlo si scala l'immagine del pattern, si inclina, si trasla sull'immagine della scena con i punti proiettati.

sopra e si vede dove questi punti si sovrappongono bene. Per aiutare questa corrispondenza vengono proiettati dei punti più luminosi. Il modello 3D acquisito è rappresentato con bande di tono di grigio: a differenti toni di grigio corrispondono coordinate in profondità z diverse. Dato che i toni di grigio sono 256 (finiti), una volta arrivati al tono più chiaro si riparte, perciò andando avanti nella profondità una volta arrivati al tono di grigio più chiaro se vado avanti nella profondità riparto dal tono più scuro. C'è un sistema (Microsoft Fusion) che riesce in tempo reale a trovare le rototraslazioni da applicare alle nuvole di punti per allinearle, perciò riesco a scansionare l'oggetto anche se muovo la Kinect. Se ciò non ci fosse le nuvole di punti sarebbero tutte riferite al sistema di riferimento della Kinect e quindi non sarebbero allineate se muovo il dispositivo. Il problema è che

questo scanner è molto affetto da rumore e quindi si deve fare una media per eliminarlo, così si perdono dei dettagli: nel modello 3D quindi si vedono come delle rugosità che rappresentano il rumore e se faccio una media integrale si liscia la superficie. Aumentando il passo dell'integrale liscio ancora di più il modello 3D ma tutti i dettagli fini si vanno perdendo. Altri problemi sono l'accuratezza dimensionale e la geometria distorta: se scansiono un piano con questo dispositivo e poi importo il modello salvato come STL in Solidworks vedo che questo non è un piano ma una calotta sferica. Le scansioni con la Kinect non sono metriche quindi non si usa per l'uso industriale. Un altro dispositivo che allinea le nuvole di punti come la Kinect è l'HandyScan della Creaform, ma questo costa 80000 €. Come già detto la Kinect non compete con gli scanner industriali in termini di risoluzione e accuratezza ma è

molto superiore in termini di tempo discansione. La Kinect 2 (non più in produzione) permetteva una risoluzione migliore e funzionava con un principio differente. L'Intel RealSense SR 300 è un altro dispositivo che funziona con questo principio dei pattern di luce. Stereovisione attiva La stereovisione passiva ha come problema il dover riconoscere in due scene inquadrate i punti corrispondenti per fare la triangolazione, ammettendo di aver calibrato la telecamera di destra con quella di sinistra. Per fare la triangolazione ci vogliono delle features definite, come ad esempio la stessa testurizzazione. La differenza tra la stereovisione passiva e attiva è che in quella attiva le features invece di trovarsi sull'oggetto ci vengono proiettate, perciò geometricamente il principio è identico a quello della stereovisione passiva ma non ho sull'oggetto delle features o non le voglio usare, ma vogliamo proiettarne di artificiali.