PROCEDIMIENTOPARALAGENERACIÓNDEMODELOS3DPARAMÉTRICOSA PARTIRDEMALLASOBTENIDASPORRELEVAMIENTOCONLÁSERESCÁNER Lopresti,LauraA.;Lara, Marianela;Gavino,Sergio;Fuertes,LauraL.;Defranco,GabrielH. UnidaddeInvestigación,DesaroloyTransferencia-GrupodeIngenieríaGráficaAplicada UIDETGIGA-FacultaddeIngeniería-UniversidadNacionaldeLaPlata AV.1y471900-LaPlata,Argentina laura.lopresti@ing.unlp.edu.ar Resumen: Elpresentetrabajodeinvestigaciónplanteaunprocedimientoparalaobtenciónde modelos 3Ddigitalesparamétricosapartirde modelosrealesrelevadosconláserescáner3d. Estaaplicación,encasosdeIngenieríaInversa,complementaelrelevamientoláserconla concepciónparamétricadelcad,permitiendoaribararesultadosde mayoreficaciasise loscomparaconlosmodelosdemalaqueseobtienenporescaneoláserbásico. Enelámbitoindustrialestos modelospuedenserutilizadoscomo maquetasvirtualesde análisis,paraelrediseñoderepuestosycomopuntodepartidaparaeldiseñodepiezasy deconjuntos,entreotrosusos. EstalíneadetrabajoformapartedelProyectodeInvestigación: Técnicasderelevamiento noconvencionalesparalarepresentacióngráficadenaturalezatécnica.aplicacionesenel campodelaingenieríainversa,eldiseñoindustrialylaconservacióndepatrimonio(parte I),acreditadoporelProgramaNacionaldeIncentivos,paraelperíodo2014-2017. Porotraparte,losresultadostienenaplicaciónenlaenseñanzadeldibujodeingeniería comoinsumoparalacreacióndealternativas morfológicasparametrizadasysuutilidad didácticaesdentrodeloscursosdondeseenseñadibujotécnicoyprocesosproyectuales dediseño. Eltrabajoreseñatanto el procedimiento utilizado parala generación de un modelo paramétricoapartirdelescaneodeunapieza mecánicacomolosejemplosdeaplicaciónde esteprocedimientoenotraspiezasmecánicasconmorfologíasdiversas. Palabrasclaves: Modelo3D-Modelosparamétricos -Láserescáner-Ingenieríainversa 599 Departamentode Mecánica
1.-INTRODUCCIÓN Los modelosobtenidosporrelevamientofotogramétricoopor mediodeláserescáner,nube depuntoso modelospoligonales,seutilizanenlaactualidadcomoproductosfinalesysu usosecentra,principalmente,enlavisualizaciónyenlaposibilidadderealizar mediciones básicas.cuandosetratadelrelevamientodepiezas mecánicasesconvenientetrabajarcon modelos paramétricosy éstos nose obtienen directamente delrelevamientosino que necesitandeuntratamientoposterior. Enlarepresentaciónparamétricael modelosedescribe medianteungrupodeparámetros geométricos:altura,longitud,radio,etc.porejemplo,uncilindrosedescribeporellargode suejeysuradio.encambio,los modelospoligonalesutilizanuna malatriangularcuyos vérticessonlospuntosrelevados. Modificarun modeloparamétricoesrelativamentesencilo respectodeltratamientoquenecesitauna mala. Sisecomparanambos modeloselparamétricotiene menorpeso(bytes).es másligeroy mucho máseditable.estoademáspermitequeel modelotenga mayoresdetalesformales. Es versátil, manejable y modificable por diferentestipos de usuarios con diferentes propósitos: diseño, planificación, almacenamiento y catalogación de información, visualización,etc. Enlaliteraturaexistenvariosprocedimientosparalatransformacióndeun modelode mala (odenubedepuntos)enun modeloparamétrico,perosondesaroladosenelámbitodela arquitecturayconservacióndelpatrimonio[1]dondelasproblemáticasderelevamientoy morfológicasondiferentes,con menoresrequerimientosdeprecisión.un modelorelevado conláserescánerpuedeserreconstruidoconsoftwaretalescomo Autodesk Revit[2]o Rhinoceros[3]utilizandocomobaseel modeloobtenidoporelrelevamientoocreandoel modelo paramétrico a partir de detectar características geométricas como curvas pronunciadas,planos,cilindros,etc.queguíanelprocesodereconstruccióndelageometría ensoftwaredeingenieríainversacomogeomagicstudio,geomagicdesignxoplyworks. Enelpresentetrabajoseanalizayproponeunprocedimientoparaelrelevamientodepiezas mecánicas con el equipo David Laserscanner yla posterior obtención de un modelo paramétrico con el software Geomagic Studio. La extrapolación de una geometría paramétrica,sobrelabasedeunlevantamientoconestastécnicas,garantizaun modelo exactoycorespondiente alreal[3]. Con estos modelos, unavez parametrizados,se generanvariantes morfológicaspensadasenlaproblemáticaaenseñareneldibujode ingeniería,entreotrousos. EstalíneadetrabajoformapartedelProyectodeInvestigación: Técnicasderelevamiento noconvencionalesparalarepresentacióngráficadenaturalezatécnica.aplicacionesenel campodelaingenieríainversa,eldiseñoindustrialylaconservacióndepatrimonio(parte I),acreditadoporelProgramaNacionaldeIncentivos,paraelperíodo2014-2017. ElequipodeescaneoláserutilizadofueprovistoporlaUniversidaddeSalernoenel marco deuncontinuotrabajoenconjunto. 2.-METODOLOGÍA 2.1Etapasdelmétodo Eltrabajoseestructuradelasiguiente manera: Capturadedatos Procesamientodedatos Generacióndelmodeloparamétrico Ajustedimensionalyposicional 600 Departamentode Mecánica
Intercambioparamétrico Adecuacióndelmodeloparamétrico Eneldesarolodeestospasossehanutilizadodossoftware,unopropietariodelequipo láserescáneryotrogenérico. 2.2Equipoderelevamiento Marca:DavidLaserscanner Esteequipoestáconformadoporlossiguienteselementos: CámarawebLogitechc615de2 MP Láserdelínearoja SoftwareDAVIDLaserscannerProEdition3 Panelesdecalibración(contargetdecalibraciónencuatrotamañosdiferentes)yplaca baseparaelmontajedelospanelesdecalibración. 2.3Calibración Laprecisiónalcanzableestáenelordende0.5%deltamañototaldelobjetoysepueden escanearobjetoscuyadimensionesesténcomprendidasentre100y400mmdealto[4]. Antesdelescaneoelsistemadebesercalibrado. Estosehaceparaqueelsoftware,a travésdelacámara,reconozcalaubicacióndelostarget. 3.-DESARROLLO 3.1Capturadedatos Pararealizarla captura de datos es conveniente planificarla cantidad de escenas necesariasparalograrcubrirtodoelperímetrodelmodeloarelevar. Paraelosedebe considerarquealgirarlapiezatienequehaberunasuperposicióndeun60%deinformación entreunaescenayotraparapermitirunacorectaalineaciónposterior. Elescaneoserealizacolocandolapiezasobrela placabaselo máscercanaposibleala esquinadelospanelesdecalibración.lapiezadebeocuparunatercerapartedelagrila.el procedimientodeescaneoconsisteenhacerpasarelhazdeluzhorizontalsobrelapieza, dearibahaciaabajo,dosotresveces,girandoelláser(fig.1).elmovimientodebeser muy lento,depocosgradosporsegundo, de maneraqueelsoftwarepuedairdetectando fotograma afotograma una posición diferente del haz sin que se produzcan saltos significativos.esrecomendablecomenzarelbaridoenunaposiciónde30gradosdeleje delláserrespectoalejeópticodelacámara. Elsensordelacámara,el CCD(chargecoupleddevice),detectalaposicióndelhazenelespacioyelalgoritmodelsoftwarelo traduceacoordenadasx,yyz. Fig.1.Hazdelláserenelprocesodeescane 601 Departamentode Mecánica
Luegodeverificarquelosdatosrecabadossonsuficientessegiralapiezaysevuelvea iniciarelciclo. EnelprocesodecapturadedatosnosolosecapturanlospuntosenposiciónX,YyZsino queademássepuedetomarunafotografíaporcadasesióndeescaneoparaasignarlela texturaal modelo. 3.2Procesamientodedatos Cada sesión de escaneo debe ser alineada paraformar un único modelo. Antes de alinearlosserealizalalimpiezadelanubedepuntoseliminandopuntosresidualesqueno pertenecenal modelorelevado(erorproducidoporelpolvoambiental,reflexióndelhazdel láser,iluminacióninadecuada,etc.).ademásserealizaunalimpiezadelaszonasdondeel láserlegatangencialmenteporquepuedecontenerinformaciónerónea. Laalineaciónserealizasiguiendoalgunosdelassiguientesopcionesderegistro: Rotaciónlibre:elalgoritmobuscalaposiciónentredosescenasdeescaneosquetenga mayorsuperposicióndepuntos. Rotacióndeeje(X,YoZ):sedaporsupuestoqueelobjeto,entreescenayescena,fue giradoalrededordeuneje. Alineación manual:sebuscamanualmentepuntoshomólogos,almenos3puntos. Registrofino:estetipoderegistrosepuedeutilizarcomplementarioalosregistrosanteriores ypermiteunaalineaciónfinadelasescenasdeescaneo[4]. Contodaslasescenasalineadasloquerestaesfusionarlas.Paraelosedebenconsiderar losvaloresderesoluciónysuavizado. Una mayorresoluciónpermiteaproximarse másal modelorealperogeneratambién muchostriángulosenla malaresultante, mientrasqueel suavizadopermiteobtenerunamalasintantosagujeros. Elresultadodeesteprocesoesuna malaconunsistemadecoordenadasúnico. Esto generatresarchivosconlassiguientesextensiones: OBJ(Wavefront3D ObjectFile), MTL (MaterialTemplateLibrary)yPNG(textura). Lodetaladohastaaquífuerealizadoenelsoftwarepropietario.Este mismoprocedimiento delimpiezayprocesamientodedatossepuedetrabajarenunsoftwaredetratamientode malacomoloes GeomagicStudio.Encambioloquesedescribeacontinuaciónsoloes posibleconesaaplicación. 3.3Generacióndelmodeloparamétrico ElpostprocesamientoseharealizadoconGeomagicStudio.Lospasosaseguirenbuscade lageneracióndeunmodeloparamétricoson: Reconocimientoderasgos, Ajustedimensionalyposicional, Intercambioparamétrico, Adecuacióndelmodeloparamétrico. Acontinuaciónsedesarolacadapaso. 3.3.1Reconocimientosderasgos Estaaccióndeterminazonasdela malaconrasgosycontinuidadessimilares(fig.2).esto puedeestarindicandoquesetratadeunaformaprimitivatridimensional.cuandoencuentra quelacontinuidadcambiayvuelveacambiar,lointerpretacomozonasdetransiciónode unión. Este proceso seleva a cabo de manera automática y se puede manejarla sensibilidaddecurvaturaylasensibilidaddelaszonasdetransición. 602 Departamentode Mecánica
Fig.2.Detecciónderasgos Laszonasidentificadaspuedenserpartedeunaesfera,uncilindro,unconoounplano.Las zonasdecolorrojosonlasunionesentrepartes. Dealíseextraenlasformasprimitivastridimensionales.Siestereconocimientoautomático notieneresultadosadecuadosserealizaelmismoprocesoperode manera manual.por ejemplosepuedeindicarquegenereelcilindroque mejorseadapteenunasuperficie seleccionada.(fig.3) 3.3.2Ajustedimensionalyposicional Fig.3.Creacilindroadaptadoalazonaseleccionada Lasdimensionesdeestasprimitivaspuedenserajustadasenforma manual.tambiénse puedeanalizarlatolerancia máximaexistenteentreprimitivaymala(fig.4). 3.3.3Intercambioparamétrico Fig.4.Desviaciónexistenteentrecilindroy mala Unavezobtenidastodaslasprimitivasreconociblesenlapiezaserealizaelintercambio paramétrico.estoseefectúaatravésdeunpuertodecomunicaciónvirtualentreelsoftware GeomagicStudioylaaplicaciónparamétricaqueparanuestrocasoesAutodeskInventor 2012.UnavezejecutadaestaacciónseabreInventorconlasprimitivas. 3.3.4Adecuacióndelmodeloparamétrico Los modelospuedensereditadosyre-adecuarloalasnecesidades. Éstoconsisteenla generacióndealternativasdelapiezareal,generacióndeplanosconstructivosorediseño sobrelabasedeloobtenido. Los modelosparamétricosasíobtenidossepostprocesanenunsoftwareparamétricocon operacionesbooleanasyediciónde modeloparaobtenerunúnico modeloparamétrico. 603 Departamentode Mecánica
Losresultadossecomparanconel modelorealtomandoalgunasdimensionesenlostres ejescoordenadosparadeterminarlaprecisión. Los modelos escaneados para esta experiencia son piezas de máquinas usualmente utilizadoscomomodelosdidácticosenlasprácticasdedibujoamanoalzadaocroquizado. RESULTADOS Los modelos escaneados para esta experiencia son piezas de máquinas usualmente utilizadoscomo modelosdidácticos.a mododeejemplopresentamoslosresultadosdedos casos. Caso A(Fig. 5). Pieza de morfología simple, derevolución. Extracción delosrasgos, obtencióndel modeloparamétricobase,readecuacióndel modelo.tambiénseprobóla generacióndel modeloparamétricoextrayendolascurvasgeneratricesyluego modelandoa partirdeelas. Fig.5.Resultadosdeambosprocedimientos CasoB(Fig.6):unapiezade morfologíacompleja.extraccióndelosrasgos,obtencióndel modeloparamétricobase,readecuacióndelmodelo. Fig.6.Fotodelapieza,trabajoconla mala, modeloparamétrico CONCLUSIONES Esteprocedimientopermiteobtenerun modelo3ddigitalparamétrico.estos modelossonde fáciledición.la metodologíaesóptimaparapiezasdondelasformasgeométricasbásicas sondetectablesasimplevista. Parapiezasconformasorgánicases másadecuadoun procedimientoqueoperaatravésdelaextraccióndeseccionesyeltratamientoposteriorde estasentidadesensoftwaredecad.dadasucomplejidad, mereceotrodesarolo. Sehaalcanzadoun modelode malacontolerancia -0.3 mm. Estopermiteobtenerun modelo paramétrico devalores detoleranciassimilares. Estosvalores de precisiónse 604 Departamentode Mecánica
3ras Jornadas ITE - 2015 -Facultad de Ingeniería - UNLP consideran muy satisfactorios considerando la utilidad que tienen estos modelos.una línea de trabajo a seguir, que mejoraría este procedimiento, es la automatización del movimiento del láser escáner. Eso determinaría una superficie más exacta, con mejor continuidad en su malla permitiendo el reconocimiento de formas primitivas relativamente más fácil. REFERENCIAS [1] DORE C., MURPHY M. (2013). Semi-Automatic Modelling of building façades with shape grammars using Historic Building Information Modelling. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XL-5/W1, 57-64. [2] BAIK A., ALITANY A., BOEHM J., ROBSON S. (2014). Jeddah Historical Building Information Modeling "JHBIM"-object library. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. II-5, 41-47. [3] FASSI F., ACHILLE C., GAUDIO F., FREGONESE L. (2011). Integrated strategies for the modeling of very large, complex architecture. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVIII-5/W16, 105-112. [4] DAVID 3D SolutionsGbR. www.david-3d.com Ultima consulta: Julio 2014. 605 Departamento de Mecánica 2015 - Año Internacional de la Luz