Construção de nuvem de pontos a partir do movimento de uma câmera monocular

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Nunes, Dionata da Silva
• Orientador(a): Susin, Altamiro Amadeu
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Processamento digital de imagens; Visão computacional; Fotogrametria; Reconstrução 3D
• Palavras-chave em Inglês: Structure from motion; Monocular; Point cloud
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/282287

O Processamento Digital de Imagens (PDI) e a captura de imagens evoluíram significativamente, permitindo sua aplicação em diversas áreas, como medicina, esporte, indústria e arte. A captura de imagens no espectro visível possibilita muitas aplicações, incluindo robótica, automação, controle de qualidade e monitoramento de ambientes. Técnicas de PDI também podem ser aplicadas a sinais de radar, ressonância magnética, imagens térmicas e hiperespectrais. Este trabalho explora as relações geométricas das projeções do espaço tridimensional para obter informações sobre a localização de pontos do cenário e a pose de uma câmera monocular. Utilizando algoritmos de identificação de detalhes (features) e sua correspondência em imagens capturadas de diferentes pontos de vista, o sistema determina as coordenadas desses pontos. Esses pontos formam uma nuvem que representa a estrutura do cenário, técnica conhecida como Structure from Motion (SfM). A parte experimental deste projeto foi realizada em laboratório, onde uma câmera foi acoplada a um braço robótico KUKA. O uso do braço robótico foi fundamental para garantir a repetibilidade dos movimentos, bem como a precisão na captura das imagens, assegurando que a câmera percorresse trajetórias programadas em um ambiente controlado. A automação proporcionada pelo braço robótico permitiu não apenas uma maior confiabilidade nos dados capturados, mas também flexibilidade para adaptar o experimento a diferentes peças e condições. Para avaliar o desempenho do sistema SfM, uma nuvem de pontos gerada por esse método foi comparada a uma nuvem de pontos da mesma peça, gerada por uma máquina de medição por coordenadas ZEISS Prismo Ultra, cujas medições possuem incerteza conhecida. Os resultados preliminares indicam que o sistema SfM apresentou medições lineares com desvios dentro de tolerâncias aceitáveis para diversas aplicações industriais, com desvios de até 2 mm em peças de formato escalonado. Experimentos complementares foram realizados em uma sala com esferas fixadas nas paredes, onde os desvios nas medições das esferas variaram de 4 mm a 9 mm, especialmente em distâncias maiores, quando comparadas a sistemas de referência como o Laser Tracker LEICA. Foram elaborados mapas de calor e histogramas para analisar a distribuição e densidade dos pontos. Gráficos de erros de reprojeção ao longo dos eixos X e Y mostraram a precisão do processo de projeção. Os resultados detalhados são apresentados no texto da dissertação.