{"id":148,"date":"2015-08-18T14:55:36","date_gmt":"2015-08-18T20:55:36","guid":{"rendered":"http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/?p=148"},"modified":"2015-10-02T15:15:07","modified_gmt":"2015-10-02T21:15:07","slug":"desarrollo-de-un-sistema-de-vision-de-bajo-costo-para-reconstruccion-3d-de-objetos-by-jaime-perez-alvarez","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/2015\/08\/18\/desarrollo-de-un-sistema-de-vision-de-bajo-costo-para-reconstruccion-3d-de-objetos-by-jaime-perez-alvarez\/","title":{"rendered":"Desarrollo de un sistema de visi\u00f3n de bajo costo para reconstrucci\u00f3n 3d de objetos by  Jaime P\u00e9rez \u00c1lvarez"},"content":{"rendered":"<div id=\"attachment_149\" style=\"width: 660px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Fig0071.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-149\" class=\"size-full wp-image-149\" src=\"http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Fig0071.png\" alt=\"Sistema de Visi\u00f3n en Raspberry\" width=\"650\" height=\"520\" srcset=\"http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Fig0071.png 650w, http:\/\/ferrustronix.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2015\/10\/Fig0071-300x240.png 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 650px) 100vw, 650px\" \/><\/a><p id=\"caption-attachment-149\" class=\"wp-caption-text\">Sistema de Visi\u00f3n en Raspberry<\/p><\/div>\n<p>El presente art\u00edculo completo lo puedes encontrar en el siguiente link:\u00a0<a href=\"https:\/\/riunet.upv.es\/bitstream\/handle\/10251\/53714\/TFG_14360521307196742260382910577095.pdf?sequence=2\" target=\"_blank\">Desarrollo de un sistema de visi\u00f3n de bajo costo para reconstrucci\u00f3n 3d de objetos<\/a><\/p>\n<p>Algunos de los materiales que utilizar\u00e1n los puedes encontrar en nuestra tiena online Ferrustronix:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"http:\/\/ferrustronix.com\/store\/raspberry\/27-raspberry-pi-2-model-b.html\" target=\"_blank\">Raspberry Pi 2 Model B<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>RESUMEN<\/strong><\/p>\n<p>El proyecto tratar\u00e1 sobre el dise\u00f1o de un sistema de visi\u00f3n con el cual se captar\u00e1n im\u00e1genes de un objeto y se procesar\u00e1n para la reconstrucci\u00f3n del mismo en 3D. Para ello se tomar\u00e1n dos planos perpendiculares entre si que contengan la pieza a reconstruir para tomar las im\u00e1genes, con las cuales se reconstruir\u00e1 posteriormente el objeto.<\/p>\n<p>Se espera aplicar dicho proceso para la detecci\u00f3n de errores en piezas imprimidas mediante t\u00e9cnicas de adici\u00f3n de pl\u00e1stico (ABS\/PLA) o com\u00fanmente llamada impresi\u00f3n 3D. Los errores a detectar son los m\u00e1s frecuentes que suelen aparecer en la t\u00e9cnica citada anteriormente, que son el despegue entre las capas de material y la deformaci\u00f3n del contorno de la pieza.<\/p>\n<p>La detecci\u00f3n de errores se realizar\u00e1 mediante la detecci\u00f3n de bordes tanto exteriores de la pieza, para detectar la deformaci\u00f3n de la misma, como interiores, para detectar el despegue entre capas. Aplic\u00e1ndose tanto en las im\u00e1genes en 2D como en la pieza final reconstruida.<\/p>\n<p>Para ello se utilizar\u00e1 un sistema con dos c\u00e1maras, una para el plano que contiene el contorno de la pieza o plano superior y otra para el plano que contiene el perfil de las capas de material o plano frontal, las cuales habr\u00e1 que calibrar para poder realizar mediciones exactas en las im\u00e1genes.<\/p>\n<p>Una vez obtenidas las mediciones, para el plano superior compararemos el contorno real de la pieza con las coordenadas del contorno que nos da el software de la impresora. Para el plano frontal compararemos, del mismo modo, la coordenada exacta de la capa superior y si existen bordes dentro de la pieza (que indicar\u00e1 que las capas inferiores se han despegado).<\/p>\n<p>Una vez comprobada la detecci\u00f3n de errores en cada plano, procederemos, como ya se ha hablado, a reconstruir la pieza mediante OpenCV y, posteriormente, se aplicar\u00e1n las mismas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n de errores en la pieza reconstruida.<\/p>\n<p>Se necesitar\u00e1, asimismo, una correcta iluminaci\u00f3n de la pieza, por lo que se colocar\u00e1n dos focos hal\u00f3genos, jugando con su posici\u00f3n e inclinaci\u00f3n para obtener una luz adecuada y se proceder\u00e1 a aislar (en la medida de lo posible) el sistema del exterior para que la luz ambiental no influya en las im\u00e1genes.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, debido a que se busca un sistema de bajo coste y alta resoluci\u00f3n, se analizar\u00e1 la relaci\u00f3n resoluci\u00f3n\/coste del sistema y se comparar\u00e1 con el mismo par\u00e1metro de un sistema de visi\u00f3n 3D conocido como es la c\u00e1mara Kinect v2 desarrollada por la compa\u00f1\u00eda Microsoft. En esta comparaci\u00f3n se intentar\u00e1 obtener un sistema de visi\u00f3n con una resoluci\u00f3n similar o superi\u00f3r a la de la Kinect y con un coste significativamente inferior a la misma.<\/p>\n<p>El principal objetivo de este proyecto es aplicar el proceso de reconstrucci\u00f3n 3D de un objeto para la detecci\u00f3n de errores en piezas imprimidas mediante la t\u00e9cnica de adici\u00f3n de pl\u00e1stico (ABS\/PLA) o com\u00fanmente llamada impresi\u00f3n 3D. Los errores a detectar son los m\u00e1s frecuentes que suelen aparecer en la t\u00e9cnica citada anteriormente, que son el despegue entre las capas de material y la deformaci\u00f3n de la geometr\u00eda exterior de la pieza.<\/p>\n<p>Es posible que no sea factible arreglar todos los errores que se puedan detectar en una pieza imprimida en 3D, pero dado el alto grado de automatizaci\u00f3n del proceso es de gran importancia el hecho de poder detectar cu\u00e1ndo se produce un error y d\u00f3nde est\u00e1 dicho error en la pieza para poder evaluar si puede ser reparado, si debido a su magnitud puede ser ignorado sin afectar a la calidad final de la pieza o si, por el contrario, el error es de tal elevada magnitud que se debe desechar la pieza. La evaluaci\u00f3n de los errores detectados quedar\u00eda fuera del presente proyecto debido, principalmente, al tiempo que esto acarrear\u00eda, aunque podr\u00eda resultar de gran inter\u00e9s para el desarrollo de la tecnolog\u00eda de impresi\u00f3n 3D a fin de poder obtener un mayor grado de automatizaci\u00f3n en la misma.<\/p>\n<p>El proyecto tratar\u00e1 sobre el dise\u00f1o de un sistema de visi\u00f3n con el cual se captar\u00e1n im\u00e1genes de un objeto desde diferentes planos. Se tomar\u00e1n dos planos perpendiculares entre si que contengan la pieza a reconstruir para tomar las im\u00e1genes, con ello se pretende tener informaci\u00f3n de cada punto perteneciente al objeto. Despu\u00e9s de su captura, lasim\u00e1genes ser\u00e1n almacenadas y procesadas de forma que se pueda obtener la reconstrucci\u00f3n parcial del objeto en 3D.<\/p>\n<p>Elecci\u00f3n del sistema de adquisici\u00f3n de im\u00e1genes<\/p>\n<p>Para la adquisici\u00f3n de las im\u00e1genes se plantearon varias alternativas:<\/p>\n<ul>\n<li>Webcams<\/li>\n<li>M\u00f3dulos de c\u00e1mara para Raspberry Pi<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las Webcams cuentan con una conexi\u00f3n muy sencilla mediante puerto USB, no requieren de instalaci\u00f3n previa salvo los Drivers que se instalan, generalmente, de forma autom\u00e1tica una vez se conecta el dispositivo, por tanto solo se debe tener en cuenta la resoluci\u00f3n\/precio que ofrecen, dado que los m\u00f3dulos de c\u00e1mara para Raspberry Pi cuentan con una resoluci\u00f3n m\u00e1xima de 5 Megap\u00edxeles se buscar\u00e1n Webcams de la misma resoluci\u00f3n para poder hacer una comparativa equ\u00e1nime.<\/p>\n<p>Despu\u00e9s de consultar diferentes fuentes se determina que el valor medio de una Webcam de 5 Megap\u00edxeles es de 42,1 euros, por tanto el coste total del sistema de visi\u00f3n ser\u00eda de 84.2 euros, ya que se necesitan dos c\u00e1maras. Este sistema cuenta con la desventaja de ser totalmente dependiente de un ordenador tanto para la adquisici\u00f3n como para el posterior tratamiento de las im\u00e1genes, el cu\u00e1l podr\u00eda incrementar significativamente el coste del sistema.<\/p>\n<p>Por otro lado, los m\u00f3dulos de c\u00e1mara para Raspberry Pi se conectan mediante un bus a la conexi\u00f3n habilitada para ello en la Raspberry Pi, no necesitan de instalaci\u00f3n previa m\u00e1s que la habilitaci\u00f3n del puerto una vez se ha inicializado el sistema operativo por primera vez.<\/p>\n<div style=\"width: 468px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"http:\/\/ferrustronix.com\/store\/raspberry\/28-kit-raspberry-pi-2-model-b-5-en-1.html\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"\" src=\"http:\/\/ferrustronix.com\/store\/92-large_default\/kit-raspberry-pi-2-model-b-5-en-1.jpg\" alt=\"Raspberry Pi 2 Model B\" width=\"458\" height=\"458\" \/><\/a><p class=\"wp-caption-text\">Raspberry Pi 2 Model B<\/p><\/div>\n<p>Por tanto, para este sistema, ser\u00eda necesario un m\u00f3dulo de c\u00e1mara por cada plano, una Raspberry Pi modelo 2 (ya que cuesta lo mismo que el modelo anterior y ofrece mayores prestaciones) y un multiplexor para conmutar la adquisici\u00f3n de las im\u00e1genes entre los dos m\u00f3dulos. El coste de los m\u00f3dulos de c\u00e1mara es de 25 euros por cada uno, la Raspberry Pi 2 tiene un coste de 52 euros (incluyendo tarjeta SD) y el del multiplexor es de 76 euros, con un total de 178 euros.<\/p>\n<p>La ventaja que plantea este sistema frente al anterior expuesto es la total dependencia del mismo, ya que la misma Raspberry Pi 2 tiene la capacidad para adquirir y procesar las im\u00e1genes sin necesidad de procesamiento externo.<\/p>\n<p>Una vez planteadas las dos opciones se opta por realizar el sistema de visi\u00f3n mediante m\u00f3dulos de c\u00e1mara para Raspberry Pi, ya que aunque con la misma resoluci\u00f3n el coste del sistema es, a priori, superior al formado por las Webcams, la flexibilidad que ofrece trabajar con el sistema operativo Raspbian proporciona una mayor libertad para el proyectista, adem\u00e1s del mayor aprendizaje y aplicaci\u00f3n de conocimientos que supone la puesta en marcha desde cero de la Raspberry Pi.<\/p>\n<p><strong>Preparaci\u00f3n de la Raspberry Pi y librer\u00edas a usar<\/strong><\/p>\n<p>Para la realizaci\u00f3n de este proyecto se ha sopesado usar la placa Raspberry Pi 2 B o la anterior versi\u00f3n de la misma, la Raspberry Pi B+ .El nuevo modelo ofrece todas las caracter\u00edsticas del anterior con una mejora de la memoria del doble de capacidad (la versi\u00f3n 2 B tiene 1 Gigabyte, frente a los 512 Megabytes de la B+) y consta tambi\u00e9n de la mejora de poseer 4 n\u00facleos de procesador en el caso de la 2 B, en lugar de 1 n\u00facleo que posee la B+.<\/p>\n<p>Todas estas mejoras son incrementadas en rendimiento econ\u00f3mico, ya que los dos modelos cuestan lo mismo, aproximadamente 36 euros. Es por estas razones que se ha optado por usar la versi\u00f3n Raspberry Pi 2 B.<\/p>\n<p>Una vez elegida la placa, se procede a elegir las librer\u00edas a usar para la realizaci\u00f3n del presente trabajo. Para ello se necesitar\u00e1:<\/p>\n<ul>\n<li>Librer\u00eda de tratamiento de imagen<\/li>\n<li>Librer\u00eda para trabajar con vectores y matrices<\/li>\n<li>Librer\u00eda para la inicializaci\u00f3n de los pines de E\/S de la placa<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para la librer\u00eda de inicializaci\u00f3n de los pines de E\/S de la placa se va a utilizar la librer\u00eda \u201cRPIO.rpi\u201d, ya que est\u00e1 hecha espec\u00edficamente para trabajar con Raspberry Pi.<\/p>\n<p>La librer\u00eda a utilizar para vectores y matrices ser\u00e1 la librer\u00eda \u201cnumpy\u201d, ya que permite crear vectores y matrices de cualquier forma y tama\u00f1o de una manera muy sencilla e intuitiva, a parte de poseer funciones que podr\u00edan ser de gran ayuda para operar con matrices y vectores en el caso de ser necesarias.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, la librer\u00eda para el procesamiento de las im\u00e1genes ser\u00e1 la librer\u00eda \u201cOpenCV\u201d, exactamente la versi\u00f3n 3.0.0 de la misma, ya que cuenta con m\u00faltiples herramientas que ser\u00e1n de gran ayuda para la realizaci\u00f3n de \u00e9ste proyecto, adem\u00e1s de disponer de una amplia documentaci\u00f3n, tutoriales y c\u00edrculos de trabajo d\u00f3nde encontrar ayuda si fuera menester.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, dicha librer\u00eda tiene una licencia de uso BSD, que otorga amplios permisos al usuario para su uso.<\/p>\n<p><strong>BIBLIOGRAF\u00cdA<\/strong><\/p>\n<p><em>P\u00c9REZ \u00c1LVAREZ, J. A. I. M. E. (2015). Desarrollo de un sistema de visi\u00f3n de bajo coste para reconstrucci\u00f3n 3D de objetos (Doctoral dissertation).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El presente art\u00edculo completo lo puedes encontrar en el siguiente link:\u00a0Desarrollo de un sistema de visi\u00f3n de bajo costo para reconstrucci\u00f3n 3d de objetos Algunos de los materiales que utilizar\u00e1n los puedes encontrar 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