Método de disminución de los efectos de comportamiento no lineal de un sistema de visión técnica para la obtención de modelos tridimensionales

Abstract

El escaneo tridimensional ha revolucionado la captura y digitalización de objetos físicos en diversas ́areas, desde la ingeniería inversa hasta la manufactura aditiva. Sin embargo, los sistemas de visión técnica (TVS) de Universidad Aut ́onoma de Baja California (UABC) presentan limitaciones en la precisión y captura de datos de los modelos tridimensionales que se generan a través de ellos debido a múltiples factores derivados del diseño ̃no y características del mismo. En este trabajo, se investiga el impacto de estos efectos en la calidad de las reconstrucciones obtenidas mediante el prototipo 2 del TVS, analizando c ́omo la posición ́on del objeto dentro del campo de visi ́on influye en la precisi ́on de la nube de puntos generada. Se realizaron experimentos en distintas ubicaciones del campo visual, identificando discrepancias en la fidelidad de los modelos.

Para mitigar estas variaciones, se implementaron t ́ecnicas de filtrado de ruido, suavizado de nubes de puntos y análisis de entropía. Además, se aplicaron algoritmos de

reducción de puntos atípicos y ajuste de coordenadas para mejorar la coherencia de las reconstrucciones. Los resultados experimentales demostraron una mejora significativa en la calidad de los modelos tridimensionales tras la implementación del método propuesto. Este estudio contribuye al desarrollo de estrategias de corrección en sistemas

de escaneo 3D, optimizando su uso en aplicaciones industriales y científicas. Además, se investigaron otros posibles usos del sistema en reconocimiento de colores mediante reconocimiento del color de las coordenadas a través de modelos de clasificación de inteligencia artificial.