Seminario de visin 235 Campos de aplicacin 4

Seminario de visión 235

Campos de aplicación 4 Robótica: movimiento robot autónomo 4 Control de calidad: medida dimensiones 4 Control de calidad: detección defectos 4 Medicina: localización y medida de tumores 4 Topografía: imagen 3 -D de un terreno 4 etc, etc 236

Técnicas de medida sin contacto 4 Visión artificial 4 Interferometría 4 Tiempo de vuelo 4 Barrera Holografía Interferometría láser Interferometría Speckle Interferometría SAR Holografía conoscópica Franjas de Moiré Láser Microondas Ultrasonidos Sonar 237

Medida por visión artificial 4 Monoculares Análisis de textura Shape from shading Métodos fotométricos Dynamic focusing 4 Iluminación estructurada 4 Esteroscópicas Triangulación Visión estéreo 238

Medida por visión artificial 4 Técnicas activas: v Requieren un aporte externo adicional de energía Ej. Iluminación estructurada 4 Técnicas pasivas v No requieren ningún aporte adicional Ej. Visión estereo 239

Modelo de cámara ‘pinhole’ agen Plano de im Punto imagen Q (u, v) cia n ta y' s i d u f oc ( al f) Ecuación fundamental Cambio de ejes x' v z' Foco O (0, 0, 0) z Punto de luz P (x, y, z) y 240 x

Modelo y calibración de la cámara 4 Modelo de cámara M R T 4 Calibración: - Obtener quintetos {ui, vi, xi, yi, zi} Calcular M, R y T tal que se cumpla el modelo de cámara problema de mínimos cuadrados 241

Calibración de la cámara 4 Patrón de calibración 4 Para cada punto son dato: 4 xi, yi, zi, ui, vi 4 Son incógnitas: R, M, T 4 Dado: 4 Los parámetros óptimos cumplirán: 242

Iluminación estructurada 4 Nueva ecuación. Plano de luz: Plano de luz Fuente de luz Cámara 243

Ejemplos de iluminación estructurada 4 Patrón láser aplicado sobre superficie lisa o no 4 Detección de defectos de planitud con patrón basado en líneas 244

Triangulación láser 4 Sensores compactos para medida puntual 1: emisor 2, 3: lentes de enfoque 4: detector 5: DSP 6: objeto 245

Técnicas basadas en sombreado 4 El sombreado da una idea de la forma Shape from shading: uso directo de la información de sombras 4 Photometric stereo: una misma escena (sup. Lambertiana) captada con 3 diferentes fuentes de iluminación puede ser inequívocamente 246 reconstruida

Focalización dinámica 4 Buscar el enfoque perfecto (imagen más nítida) Nueva ecuación. Distancia para enfoque perfecto: 247

Enfoque dinámico: ejemplo 4 Misma imagen tomada con varias distancias de enfoque (d 1) 4 Reconstrucción 3 -D 248

Triangulación y visión estéreo Cámara 1 ra 2 Q 2(u 2, v 2) Q 1(u 1, v 1) O 1 Plano PO 1 O 2 Recta epipolar del punto Q 1 en la cámara 2 O 2 Recta epipolar del punto Q 2 en la cámara 1 P(x, y, z) Sistema sobredeterminado: 4 ecuaciones y 3 incógnitas 249

Triangulación y visión estéreo 4 Triangulación: punto P fácilmente reconocible en ambas cámaras (Q 1, Q 2) (iluminación activa) 4 Visión estéreo: correspondencia entre Q 1 y Q 2 no inmediata (iluminación pasiva) ‘matching’ previo 250

Ejemplo de reconstrucción 3 -D Par estéreo 251

Ejemplo de reconstrucción 3 -D Puntos interesantes con fácil correspondencia 252

Ejemplo de reconstrucción 3 -D Rectas epipolares 253

Reconstrucción 3 -D 254

Matching en visión estéreo 4 Correspondencia entre puntos en ambas imágenes 4 Se sabe 4 El punto Q 2 debe estar en la recta epipolar del Q 1 4 Pero 4 Debido a errores, distorsiones, etc. , Q 2 no está exactamente en la recta epipolar 4 Ambos puntos deben tener una luminosidad similar 4 La luminosidad puede variar en algunas zonas (brillos) 4 El entorno de ambos puntos debe ser similar 4 El entorno de ambos puntos puede ser muy distinto por la perspectiva, o incluso uno de 255 ellos estar oculto

Matching en visión estéreo 4 Clases de algoritmos 4 Basados en características de interés (principalmente contornos) 4 Basados en correlación de regiones 4 Mapa de distancias denso 4 Mapa de distancias disperso 4 Pocas falsas correspondencias 4 Representación simbólica fácilmente extraíble 256

Matching en visión estéreo 4 Principales métodos 4 Basados en correlación 4 Técnicas de relajación 4 Programación dinámica 4 Predicción/verificación 257

Concepto de disparidad 4 Disparidad: d = Q 1 Q 2 Cámara 1 Q 1(u 1, v 1) O 1 Cáma d Plano PO 1 O 2 ra 2 Q 2(u 2, v 2) O 2 P(x, y, z) Conocido d para todos los pixels de la cámara 1 se puede reconstruir la geometría 3 -D 258

Concepto de disparidad 4 Ejemplo con cámaras paralelas y alineadas (geometría epipolar) Cámara 2 Cámara 1 d Q 1’ d' O 1 Q 2’Q 2 ctas epipolares re O 2 P P’ 259

Teorías de visión estéreo 4 Marr-Poggio v Modelo basado en la visión humana v Filtro previo con 12 máscaras direccionales de diversos tamaños v Búsqueda de pasos por 0 en las imágenes filtradas v Búsqueda de correspondencias en paso por cero v Las disparidades deben variar de manera suave salvo en las discontinuidades (bordes de las superficies) 260

Ejemplo de disparidades Derecha Izquierda Disparidad 261

Técnicas de tiempo de vuelo 4 Medida del tiempo en que una determinada forma de energía tarda en regresar rebotado de un objeto 4 Energía: luz láser, microondas, ultrasonidos, etc. 4 Formato: pulso, onda. 262

Técnicas de tiempo de vuelo: ejemplos 4 Medida láser 4 Ultrasonido 4 Sonar 263

Técnicas de barrera 4 Sensores de barrera láser Sensores de barrera en varias configuraciones de medida 264

Técnicas interferométricas 4 Basadas en la interferencia entre dos ondas de igual frecuencia v Holografía v Interferometría láser v Interferometría Speckle v Franjas de Moiré v Otras 265

Interferometría: principio 4 Interferencia constructiva o destructiva de ondas de igual frecuencia Patrón de interferencia 266

Interferómetro de Michelson 4 Principio de funcionamiento Espejo Fuente de luz Separador Detector 267

Ejemplos de interferogramas 4 La interferometría de luz blanca elimina las ambigüedades presentes en la interferometría monocromática 268

láser Sepa rado r Holografía. Principio físico haz de objeto Espejo P Espejo bje to haz de referencia Placa holográfica de r ráfic haz efer enc ia holog eo zd Punto de vista Placa ha a Objeto 269

Ejemplo de interferometría holográfica 270

Holografía conoscópica 4 Principio P Circular polarizer Uniaxial crystal Valve Circular polarizer Detector 271

Holografía conoscópica 4 Interferencia de ondas entre: v Rayo ordinario y extraordinario en que la luz polarizada monocromática se divide al atravesar un cristal uniáxico 272

Holografía conoscópica: sensores 4 Sensor puntual 4 Sensor lineal 273

Conoprobe 4 Conoprobe: sensor puntual v Rango variable según lente, desde 0. 5 mm hasta 1 m 0. 3 0. 2 0. 1 0 -0. 1 -0. 2 -0. 3 -0. 4 0 50 100 150 200 250 Línea de interferencia 274

Conoprobe: ejemplo 4 Resultados utilizando un movimiento XY sobre un clip Scan 3 -D Corte 2 -D 275

Conoline 4 Conoline: sensor lineal v Con o sin triangulación Láser Lentes cilíndricas 0. 3 0. 2 Conoscope 0. 1 o Objetivos y filtros Sensor CCD 0 -0. 1 -0. 2 -0. 3 -0. 4 0 50 100 150 200 250 Interferograma (1 línea por cada punto 276 del objeto)

Ejemplo de Conoline 4 Superficie de acero con depresión 0. 3 v Distancia de trabajo: 1200 mm v Ancho de línea: 200 mm v Rango: 20 mm 0. 2 0. 1 0 -0. 1 -0. 2 -0. 3 -0. 4 0 50 100 150 200 250 Línea de interferencia Holograma 0. 42 0. 415 0. 41 0. 405 100 Depresión 0. 4 0. 395 0. 39 200 0. 385 Frecuencia 300 0. 38 0. 375 0 100 200 300 400 500 600 700 200 mm 1 50 45 0. 5 40 35 Depresión 500 Fase desplegada 0 -0. 5 25 20 -1 15 10 600 -1. 5 5 50 100 150 200 Mapa de distancia 277 30 3 mm 400 0 0 100 200 300 400 500 600 700 -2 0 100 200 300 400 500 600 700

Long-standoff Conoline: ejemplo de uso 4 Detección de defectos en desbastes de acero en caliente 278

Inspección con Conoline 4 Resultados 7000 mm 279 Line scan Conoline Detección

Selección de la tecnología a usar 4 Medida requerida: 1 -D, 2 -D o 3 -D v 1 -D: triangulación, enfoque dinámico, holografía conoscópica, láser (radar), otras técnicas de radar. v 2 -D: las anteriores con movimiento 1 grado libertad, iluminación estructurada, estereovisión (menos), holografía conoscópica lineal. v 3 -D: las anteriores con movimiento 2 grados libertad, iluminación estructurada, estereovisión. 4 Coste: más bajo para técnicas basadas en visión. 4 Rango y precisión: holografía conoscópica. 4 Condiciones ambiente complicadas: holografía conoscópica, visión. 280