¿Qué es la visión 3D?

Tecnología de visión artificial: ¿Qué es la visión 3D?

La visión 3D se refiere a la capacidad de las máquinas o sistemas informáticos para percibir y comprender la estructura tridimensional de los objetos en su entorno. Los sistemas de visión 2D tradicionales tienen limitaciones en su capacidad para comprender el mundo que los rodea. Los sistemas de visión 2D solo pueden capturar y analizar imágenes planas bidimensionales, sin obtener información sobre la profundidad. Por el contrario, los sistemas de visión 3D tienen capacidades más avanzadas en comparación con los sistemas de visión 2D. 

Los sistemas de visión 3D pueden reconstruir la disposición espacial de los objetos. Esto incluye la forma, tamaño, posición y orientación del objeto en un espacio tridimensional. Los sistemas de visión 3D capturan imágenes desde dos puntos de vista ligeramente desplazados. Este es un método conocido como visión estereoscópica. Esto permite que el sistema de visión 3D perciba la profundidad y reconstruya la estructura tridimensional de los objetos. La profundidad también se puede medir con sensores especializados de tiempo de vuelo (ToF). Los datos recopilados a través de estos medios se procesan para extraer información 3D valiosa para su posterior análisis y toma de decisiones.

La tecnología de visión 3D permite a las máquinas interactuar de manera más efectiva con su entorno, ofreciendo una comprensión más precisa de las relaciones espaciales entre los objetos. Además, la visión 3D ayuda a las máquinas a realizar tareas con mayor precisión y exactitud, como detectar objetos y posicionarlos. La visión 3D tiene numerosas aplicaciones en diversas industrias, incluyendo robótica, inspección de calidad, reconocimiento de objetos y vehículos autónomos.

Visión artificial 3D para la industria manufacturera

En los entornos de fabricación, la visión 3D se puede utilizar para inspeccionar productos en una línea de producción automatizada. Esta tecnología puede crear imágenes detalladas y precisas del producto escaneado, permitiendo detectar rápidamente cualquier defecto o anomalía en los productos. Esto incluye encontrar errores en el tamaño, forma o piezas faltantes. La visión 3D también permite que el proceso de inspección de calidad se realice mucho más rápido y de manera más consistente que si un humano llevara a cabo el mismo proceso de inspección. Esto ahorra tiempo y ayuda a reducir errores. En general, la visión 3D desempeña un papel crucial en la mejora de la calidad de los productos, el aumento de la eficiencia de la producción y la reducción de costos en los entornos de fabricación. 

¿Qué es el escaneo 3D?

El escaneo 3D en visión artificial significa capturar la forma y estructura de objetos del mundo real y convertirlos en modelos digitales. Estos modelos se pueden analizar, modificar o replicar utilizando ordenadores y Software de visión artificial. La tecnología de escaneo 3D utiliza diversos sensores, cámaras y/o sistemas láser. Recopila puntos de datos espaciales de la superficie de los objetos y luego los procesa para generar un modelo 3D detallado. 

¿Cómo funciona el escaneo 3D?

1. Adquisición de datos: El primer paso en la captura 3D es obtener datos sobre la geometría superficial del objeto que se escanea. Esto se puede hacer utilizando una de varias técnicas, como escaneo láser, escaneo con luz estructurada, escaneo ToF, fotogrametría o escaneo por contacto.
2. Generación de Nube de Puntos: Una vez que los datos se han adquirido, se procesan para generar una nube de puntos. Una nube de puntos es una colección de puntos de datos en el espacio tridimensional, donde cada punto representa una ubicación específica en la superficie del objeto. La densidad (cuán juntos están los puntos) y la precisión (qué tan bien los puntos representan la verdadera superficie del objeto) de la nube de puntos dependen de la técnica de escaneo y de la resolución de salida del escáner 3D. El equipo de alta resolución puede capturar muchos detalles y generar una nube de puntos densa y de alta fidelidad. Por otro lado, los equipos de baja resolución podrían no capturar tanto detalle, lo que resulta en una nube de puntos menos densa y potencialmente menos precisa. Cuanto mejor sea la técnica y el equipo de escaneo, más detallado y preciso será el modelo 3D de la superficie del objeto.
3. Generación de malla: Los datos de nubes de puntos suelen procesarse aún más para generar una representación en malla de la superficie del objeto. Una malla es una colección de vértices, aristas y caras que definen la forma del objeto de manera más estructurada y eficiente. Esta malla puede utilizarse luego para fines de visualización, análisis o manipulación.
4. Mapeo de textura (Opcional): En algunos casos, se pueden capturar datos adicionales, como información sobre el color o la textura, durante el proceso de escaneo. Asignar estos datos a la superficie del modelo 3D puede crear una representación más realista del objeto.
5. Posprocesamiento y análisis: Una vez generado el modelo 3D, este puede someterse a un posterior procesamiento y análisis, según la aplicación específica. Esto puede incluir tareas como limpiar el modelo o refinar su forma o geometría. Esto también podría incluir tomar mediciones, compararlas con un modelo de referencia o extraer características específicas de interés.

Los modelos 3D resultantes del escaneo 3D pueden ser extremadamente precisos. Esto hace que el escaneo 3D de alta fidelidad sea ideal para aplicaciones donde el detalle y la precisión son primordiales. Por ejemplo, el escaneo 3D puede proporcionar datos precisos y detallados que los procesos de inspección 3D pueden utilizar para realizar inspecciones completas y precisas. Esto puede tener aplicaciones para el control de calidad, como detectar defectos o comparar con un estándar o modelo original. El escaneo 3D permite la medición exacta, la inspección, la visualización y la replicación de objetos físicos. Esto contribuye a mejorar los procesos de diseño, producción y análisis. 

¿Cómo funcionan los sensores de perfil 3D?

Los sensores de perfil 3D son dispositivos de imagen avanzados diseñados para capturar la comprensión tridimensional de las formas, superficies y estructuras de los objetos. Esto es esencial para una amplia gama de aplicaciones en campos como la fabricación, la robótica, el control de calidad y la automatización.

Los sensores de perfil 3D utilizan tecnologías como triangulación láser, luz estructurada, ToF o visión estéreo para medir información de profundidad y reconstruir perfiles 3D detallados de los objetos. A continuación, se detalla cada uno de estos enfoques:

• Triangulación láser: En la triangulación láser, se proyecta un haz de láser sobre la superficie del objeto y una cámara observa la luz reflejada. Al medir el ángulo de la luz reflejada, junto con la posición conocida del emisor del láser y la cámara, el sensor puede calcular la distancia desde el sensor a cada punto de la superficie del objeto. Esto permite que el sensor genere una nube de puntos 3D que representa el perfil del objeto.
• Luz estructurada: Los sensores de luz estructurada proyectan un patrón de luz sobre la superficie del objeto, como una cuadrícula o una serie de líneas. Una cámara observa la deformación del patrón proyectado sobre la superficie del objeto. Al analizar las distorsiones, el sensor puede calcular la profundidad de cada punto en la superficie. Esta información de profundidad se utiliza para reconstruir un perfil 3D del objeto.
• Tiempo de vuelo (ToF): Los sensores ToF emiten pulsos de luz y miden el tiempo que tarda la luz en viajar hasta el objeto y volver. Al analizar los datos ToF, el sensor puede calcular la distancia a puntos de la superficie del objeto, generando una representación 3D. Imagínese que lanza una pelota contra una pared y mide el tiempo que tarda en rebotar. El tiempo que tarda la luz en regresar ayuda al sensor a saber qué tan lejos está el objeto, de la misma manera que el tiempo que tarda la pelota en rebotar indica la distancia a la pared.
• Visión Estéreo: Los sensores de visión estereoscópica utilizan dos o más cámaras para capturar imágenes de la misma escena desde diferentes puntos de vista. Al comparar las diferencias entre las imágenes, el sensor puede medir (es decir, triangulación) la distancia a puntos de la superficie del objeto y reconstruir un perfil 3D. Imagine mirar un árbol con un ojo cerrado y luego cambiar al otro ojo. El árbol parece moverse un poco. Los sensores de visión estereoscópica hacen lo mismo. Observan un objeto desde dos ángulos diferentes. Al observar cuánto parece moverse el objeto, pueden determinar qué tan lejos está.

Independientemente de cómo se recopile la información de profundidad, los sensores de perfil 3D proporcionan datos 3D fiables, lo que los hace ideales para aplicaciones que requieren alta precisión y detalle. Algunos sensores de perfil 3D utilizan un diseño con cámara doble y láser único. Esto ayuda a reducir las brechas, también llamadas oclusiones, durante el escaneo.

Esto es especialmente útil cuando las superficies se unen en ángulos complejos o cuando algo bloquea la vista. Para resolver esto, el sensor ejecuta algoritmos únicos que generan automáticamente diversos tipos de datos 3D confiables, como perfiles individuales, mapas de profundidad y nubes de puntos. Estos datos en 3D se pueden obtener combinando o seleccionando los datos de píxeles de los dos sensores de imagen integrados. Al hacerlo, este proceso garantiza un nivel de detalle uniforme en toda la imagen. 

Los sensores de perfil 3D son importantes para tareas de visión artificial como control de calidad, inspección y fabricación. Se utilizan comúnmente en industrias como la electrónica, la fabricación de automóviles, la aeroespacial y el embalaje. Por ejemplo, en una planta de fabricación de automóviles, imagine que se deben inspeccionar numerosos componentes para verificar su calidad y asegurar que encajen perfectamente. Para lograr esto, el fabricante podría utilizar un sensor de perfil 3D para escanear los diversos componentes y capturar información tridimensional detallada sobre la profundidad y las características de la superficie. Los datos se analizarían para garantizar mediciones precisas, detectar defectos y verificar las dimensiones de los componentes. Todo esto mejora, en última instancia, la calidad y la confiabilidad general de los productos.

Como puede ver, en comparación con las cámaras 2D estándar o los sistemas de imagen, los sensores de perfil 3D ofrecen más capacidades para la percepción de profundidad, el análisis dimensional, la inspección de superficies y el reconocimiento de objetos. Ellas permiten procesos de inspección, medición y control más precisos y confiables, lo que mejora la eficiencia, la calidad y la productividad en entornos industriales. 

¿Qué es el perfilado de línea 3D y cómo funciona?

En la visión artificial, la profilación de líneas 3D es una técnica consolidada para crear una representación tridimensional de un objeto. Funciona según el principio de triangulación láser, donde un sensor de imagen observa una línea láser proyectada sobre un objeto. Esta técnica es especialmente útil para aplicaciones donde se requieren mediciones precisas de las características de los objetos. Esto puede incluir variaciones en la altura, la rugosidad de la superficie o la precisión dimensional.

Aquí te explico cómo funciona típicamente el perfil de línea 3D:

1. Configuración del sensor: Se utiliza un sensor especializado, como un perfilómetro láser o una cámara de luz estructurada, para capturar información de profundidad a lo largo de una línea o trayectoria en la superficie del objeto que se inspecciona. El sensor está posicionado y calibrado para garantizar mediciones precisas y consistentes.
2. Proyección de línea: El sensor emite un haz de luz o un patrón estructurado sobre la superficie del objeto a lo largo de la línea o trayectoria especificada. La interacción de la luz proyectada con la superficie produce variaciones en la intensidad o deformación del patrón, que son captadas por el sensor.
3. Medición de profundidad: El perfilado de líneas 3D permite la captura precisa de datos de superficie altamente detallados mediante la medición de características o dimensiones específicas a lo largo de una trayectoria designada en la superficie de un objeto. Este nivel de precisión es fundamental en muchas aplicaciones industriales donde la exactitud es esencial, como el control de calidad en la fabricación.
4. Sin contacto: Una técnica de medición sin contacto es un método para capturar datos dimensionales de la superficie de un objeto sin tocarlo físicamente. La perfilagem lineal 3D es ideal para escanear objetos delicados, blandos o complejos que podrían dañarse con métodos de medición basados en el contacto.
5. Análisis localizado: Al enfocarse en una línea o trayectoria específica, el perfil de línea 3D permite un análisis localizado de características superficiales, defectos o variaciones. Esto permite una inspección dirigida y la detección de anomalías sin necesidad de capturar y procesar datos de todo el objeto, lo que ahorra tiempo y recursos computacionales.
6. Versatilidad de escaneo: La perfilagem lineal 3D permite escanear una amplia variedad de objetos, desde componentes pequeños y complejos hasta piezas industriales de gran tamaño. Con diferentes configuraciones, puede funcionar para objetos de cualquier tamaño o forma.
7. Adquisición eficiente de datos:GigE Vision® es un estándar global para el procesamiento de imágenes de alto rendimiento y la transmisión de video. Desarrollado por la A3 (Asociación para el Avance de la Automatización), el estándar utiliza el protocolo de comunicación Gigabit Ethernet para transferir datos rápidamente a largas distancias. Esta interfaz permite una transferencia rápida de imágenes y el control del dispositivo a través de cables Ethernet estándar. Se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, incluida la visión artificial, donde se requieren captura y procesamiento de imágenes de alta velocidad.

   La interfaz GigE Vision se utiliza a menudo en sistemas de visión 3D para facilitar la transmisión de datos de imágenes 3D a alta velocidad. Los sistemas de visión 3D suelen implicar la captura y el procesamiento de grandes cantidades de datos, ya que crean representaciones tridimensionales detalladas del objeto que se está escaneando. Esto requiere un método de transmisión de datos rápido y confiable, que la interfaz GigE Vision proporciona. Al utilizar la interfaz GigE Vision, los sistemas de visión 3D pueden transmitir datos de imágenes 3D de forma rápida y eficiente a largas distancias, lo que la convierte en un componente clave en muchas aplicaciones de visión 3D.

   ¿Se puede acceder a los datos de escaneo 3D desde múltiples dispositivos o lugares? 

   GigE Vision es un protocolo estandarizado para transmitir datos de video y control a través de redes Ethernet, comúnmente utilizado en aplicaciones de visión artificial y procesamiento de imágenes. Aunque GigE Vision se centra principalmente en la transmisión de datos de video de cámaras a ordenadores host, también puede desempeñar un papel en el acceso a datos de escaneo 3D desde varios dispositivos o lugares.

   GigE Vision permite una transferencia rápida de imágenes y control de dispositivos a través de Ethernet, lo que lo hace útil para escáneres 3D que necesitan enviar datos de imágenes 3D a través de una red. Esto también puede ser útil en situaciones en las que se necesite acceder a los datos de escaneo 3D desde varios dispositivos o lugares, o cuando los datos se procesan en un dispositivo distinto al escáner.

   ¿Cómo puede el Software ayudar a mejorar los Sistemas de Visión Inteligente 3D?

   El software desempeña un papel fundamental en los sistemas de visión inteligente. Esto se debe a que el software de visión artificial ayuda a procesar y analizar los datos recopilados por el hardware de imagen, incluidos componentes como los escáneres de perfil 3D. El software facilita tareas cruciales como el reconocimiento de objetos, la detección de defectos, la medición y la orientación posicional.

   Además, el Software es valioso para ayudar a convertir datos sin procesar en información útil. Por ejemplo, los algoritmos de software de visión artificial pueden reconstruir imágenes 3D a partir de datos de sensores 2D, lo que proporciona comprensión de profundidad y volumen. Además, el software interactivo de visión artificial y las funciones de programación son esenciales para la precisión, la eficiencia y la automatización. En la fabricación, el software puede permitir tareas como capturar imágenes detalladas. Estas imágenes se pueden utilizar para crear modelos 3D precisos, automatizando así los procesos para acelerar la producción y minimizar errores.

   Además, en los Sistemas de visión inteligente, el Software ayuda a almacenar, recuperar y analizar datos en tiempo real. Esto es esencial para el control de calidad y la toma de decisiones rápida en la fabricación. Las funciones avanzadas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo pueden mejorar aún más las capacidades del software, permitiendo a los sistemas identificar defectos, reconocer patrones y optimizar el rendimiento. Estas mejoras mejoran constantemente la precisión, velocidad y fiabilidad de los Sistemas de visión inteligente 3D.

   En la fabricación, estas capacidades son especialmente importantes para el control de calidad, ya que permiten una inspección detallada de los productos. También se pueden utilizar en las etapas de diseño y prototipado para crear modelos 3D precisos de nuevos productos, ahorrando tiempo y recursos. Además, pueden facilitar la automatización al permitir que las máquinas "vean" e interactúen con su entorno en tres dimensiones.

   El papel del software en la visión artificial 3D es muy importante. Las continuas mejoras en las tecnologías de aprendizaje automático y de inteligencia artificial están allanando el camino para sistemas de visión 3D más avanzados, eficientes y fiables. Estos avances no solo están mejorando las capacidades de los sistemas de visión 3D, sino que también están ampliando la gama de aplicaciones para las que se pueden utilizar estos sistemas. Por lo tanto, no se puede subestimar la importancia del software en la visión artificial 3D.